Стремительный рост вычислительных центров, работающих на базе искусственного интеллекта (ИИ), создаёт беспрецедентный всплех спроса на электроэнергию, который угрожает перегрузить электросети и сорвать достижение климатических целей. В то же время технологии искусственного интеллекта могут революционизировать энергетические системы, ускоряя переход к чистой энергетике.
Уильям Х. Грин, директор MIT Energy Initiative (MITEI) и профессор химического машиностроения Массачусетского технологического института (MIT), на весеннем симпозиуме MITEI «ИИ и энергетика: риски и перспективы» заявил: «Мы находимся на пороге потенциально гигантских изменений во всей экономике».
Мероприятие, прошедшее 13 мая, собрало экспертов из промышленности, научных кругов и правительства для обсуждения решений, связанных с «локальными проблемами с электроснабжением и достижением наших целей в области чистой энергии», одновременно стремясь «извлечь выгоду из ИИ без некоторых негативных последствий».
Поразительный спрос на энергию со стороны ИИ
С самого начала симпозиум подчеркнул тревожные статистические данные о потребности ИИ в электроэнергии. После десятилетий стабильного спроса на электроэнергию в Соединённых Штатах вычислительные центры теперь потребляют примерно 4% электроэнергии страны. Некоторые прогнозы предполагают, что этот спрос может вырасти до 12–15% к 2030 году, в основном за счёт применения искусственного интеллекта.
Виджай Гадепалли, старший научный сотрудник лаборатории Линкольна MIT, подчеркнул масштабы потребления ИИ: «Мощность, необходимая для поддержания некоторых из этих крупных моделей, удваивается почти каждые три месяца».
Стратегии для решения проблемы чистой энергии
Симпозиум изучил несколько путей решения проблемы ИИ и энергетики. Некоторые участники представили модели, предполагающие, что, хотя искусственный интеллект может увеличить выбросы в краткосрочной перспективе, его оптимизационные возможности могут привести к существенному сокращению выбросов после 2030 года за счёт более эффективных энергетических систем и ускоренного развития чистых технологий.
Эмир Генчер, соучредитель и генеральный директор Sesame Sustainability и бывший главный научный сотрудник MITEI, отметил, что региональные различия в стоимости обеспечения вычислительных центров чистой электроэнергией могут привести к значительным вариациям затрат.
Может ли ИИ ускорить переход к энергетике?
Искусственный интеллект может значительно улучшить энергетические системы, по словам Прайи Донти, доцента и профессора развития карьеры в семье Сильверман в Департаменте электротехники и компьютерных наук MIT. Она продемонстрировала, как ИИ может ускорить оптимизацию энергосистемы, внедряя физические ограничения в нейронные сети.
ИИ уже сокращает выбросы углекислого газа, по словам примеров, которыми поделилась Антония Гавел, глобальный директор по устойчивому развитию и партнёрству в Google. Функция Google Maps по оптимизации расхода топлива «помогла предотвратить более 2,9 миллиона метрических тонн выбросов парниковых газов с момента запуска, что эквивалентно снятию с дорог 650 000 автомобилей на топливном топливе на год».
Обеспечение роста с учётом устойчивости
На протяжении всего симпозиума участники пытались найти баланс между быстрым развёртыванием ИИ и воздействием на окружающую среду. Дастин Деметрио, старший технический сотрудник в области устойчивого развития и инноваций в центрах обработки данных в IBM, процитировал статью Всемирного экономического форума, в которой говорилось, что «80% экологического следа, по оценкам, приходится на вывод».
Эммой Струбелл, доцент Института языковых технологий в Школе компьютерных наук Университета Карнеги-Меллона, предостерегла о парадоксе Джевонса, где «выигрыш в эффективности, как правило, увеличивает общее потребление ресурсов, а не уменьшает его». Она выступала за рассмотрение электроэнергии вычислительных центров как ограниченного ресурса, требующего продуманного распределения между различными приложениями.
Несколько докладчиков обсудили новые подходы к интеграции возобновляемых источников с существующей сетевой инфраструктурой, включая потенциальные гибридные решения, сочетающие чистые установки с существующими заводами по производству природного газа, которые уже имеют ценные сетевые подключения. Эти подходы могут обеспечить значительную чистую мощность по всей территории Соединённых Штатов при разумных затратах и минимальном воздействии на надёжность.
Навигация по парадоксу ИИ и энергетики
Симпозиум подчеркнул центральную роль MIT в разработке решений проблемы ИИ и электроэнергии. Грин рассказал о новой программе MITEI по вычислительным центрам, энергетике и вычислениям, которая будет работать наряду с комплексным распространением исследований MIT Climate Project.
1. Какие риски для экологии несёт развитие искусственного интеллекта?
Развитие искусственного интеллекта несёт риск перегрузки электросетей и срыва достижения климатических целей из-за беспрецедентного всплеска спроса на электроэнергию со стороны вычислительных центров.
2. Какие перспективы у искусственного интеллекта в энергетике?
Искусственный интеллект может революционизировать энергетические системы, ускоряя переход к чистой энергетике. ИИ может оптимизировать энергосистемы, внедряя физические ограничения в нейронные сети.
3. Какие стратегии предлагаются для решения проблемы растущего спроса на электроэнергию со стороны ИИ?
На симпозиуме были изучены несколько путей решения проблемы ИИ и энергетики. Некоторые участники представили модели, предполагающие, что, хотя искусственный интеллект может увеличить выбросы в краткосрочной перспективе, его оптимизационные возможности могут привести к существенному сокращению выбросов после 2030 года за счёт более эффективных энергетических систем и ускоренного развития чистых технологий. Также обсуждались новые подходы к интеграции возобновляемых источников с существующей сетевой инфраструктурой.
4. Какие примеры уже существующего положительного влияния ИИ на сокращение выбросов парниковых газов приведены в статье?
В статье приведён пример функции Google Maps по оптимизации расхода топлива, которая «помогла предотвратить более 2,9 миллиона метрических тонн выбросов парниковых газов с момента запуска, что эквивалентно снятию с дорог 650 000 автомобилей на топливном топливе на год».
5. Какие выводы можно сделать из обсуждения на симпозиуме о балансе между быстрым развёртыванием ИИ и воздействием на окружающую среду?
На симпозиуме подчёркивалась необходимость поиска баланса между быстрым развёртыванием ИИ и воздействием на окружающую среду. Участники обсуждали новые подходы к интеграции возобновляемых источников с существующей сетевой инфраструктурой и гибридные решения, сочетающие чистые установки с существующими заводами по производству природного газа. Это может обеспечить значительную чистую мощность при разумных затратах и минимальном воздействии на надёжность.