Штучний інтелект стикається з викликом енергетичної нестачі, і технологічні корпорації шукають способи зменшення енергоспоживання без втрати продуктивності.
Глобальні масштаби проблеми
Індустрія ШІ стрімко розвивається, і, за даними Міжнародного енергетичного агентства, до 2030 року центри обробки даних споживатимуть до 3% світової електроенергії. Це вдвічі більше, ніж нині. Експерти McKinsey підкреслюють: “світ наближається до дефіциту енергії”. Цей виклик змушує компанії будувати нові дата-центри та шукати способи підвищення енергоефективності.
Професор комп’ютерних наук з Мічиганського університету Мошараф Чаудхурі зазначає: “Існує кілька шляхів вирішення проблеми” – або збільшити постачання енергії, або навчитися використовувати її раціональніше. Його команда розробила алгоритми, що дозволяють кожному чипу ШІ отримувати рівно стільки енергії, скільки йому потрібно. Це зменшує загальне споживання на 20–30%.
Енергоефективність через інновації
Істотний прорив досягнуто і в інфраструктурі: охолодження серверів стало набагато ефективнішим. Гарет Вільямс із Arup наголошує, що на експлуатаційні потреби тепер іде лише 10% енергії, яку споживають сервери. Це стало можливим завдяки новим технологіям, зокрема датчикам на базі ШІ. Вони дозволяють локально регулювати температуру і зменшують марнотратне використання води та електрики.
За словами Панкаджа Сачдеви (McKinsey), “дані центри вже оптимізують споживання ресурсів у реальному часі”. Наступним кроком стає рідинне охолодження, яке витісняє традиційні кондиціонери. AWS уже реалізувала власну систему охолодження для GPU Nvidia. Як пояснює віцепрезидент компанії Дейв Браун: “Для підтримки нашого масштабу просто не вистачило б потужностей рідинного охолодження”.
Технологічне змагання між США і Китаєм
Питання енергоефективності також має геополітичне значення. У США це розглядається як інструмент збереження переваги над Китаєм у сфері штучного інтелекту. Але в січні китайська компанія DeepSeek представила модель ШІ, яка досягла таких самих результатів, як американські аналоги, при цьому використовуючи менш потужні та менш енергоємні чипи.
Як зазначають фахівці, успіх DeepSeek полягає у відмові від традиційного, енергоємного етапу навчання моделі, а також у точнішому програмуванні графічних процесорів. “Енергоспоживання продовжуватиме зростати”, – визнає І Дінг з Університету Пердью, – “але, можливо, не так швидко”.
Перспективи та ризики
Хоча кожне нове покоління чипів стає енергоефективнішим, це не гарантує зниження загального енергоспоживання. За словами Дінга, “важко переконати напівпровідникові компанії заробляти менше грошей”, закликаючи клієнтів довше використовувати старі пристрої. Попит на продуктивність стимулює постійне оновлення.
Китай прагне випередити США за рахунок доступу до відновлюваних та ядерних джерел енергії, а технологічна конкуренція лише посилює тиск на ресурси. Водночас розумне програмування, інновації в охолодженні й ефективність чипів формують нову модель розвитку ШІ – менш енергозатратну, але не менш потужну.