По словам Маска, ИИ сталкивается с тремя основными ограничениями по мере масштабирования: чипы, трансформаторы (необходимы для снижения напряжения электроэнергии, чтобы ее могли использовать компьютеры) и собственно генерация электроэнергии. Сейчас все говорят о дефиците чипов, но скоро на первое место выйдет именно дефицит электроэнергии.
Маску вторит Google, который, опасаясь энергодефицита, обратил внимание на ядерную энергетику, поняв, что с возобновляемыми источниками энергии (ВИЭ) много каши ИИ не сваришь, уж слишком они нестабильны. У IT-корпораций США растут опасения, что Америка может проиграть гонку ИИ Китаю даже не по причине отставания в технологиях чипов, а по более прозаической причине — «в розетке кончится электричество». Китай строит значительно больше электрогенерирующих станций, чем США. В прошлом году объем производства электроэнергии в КНР возрос на 4,6% до рекордных 9,418 трлн кВт.ч. Китай делает упор сразу на несколько источников: если генерация на ГЭС в этом году упала на 6,5% год к году, на ТЭС — на 2,3%, то генерация на АЭС выросла на 12,4%, «ветряки» нарастили выработку на 12,7%, а солнечная энергетика дала плюс 16,7%. Для сравнения, в США генерация электроэнергии в прошлом году выросла лишь на 3% (в основном только за счет ВИЭ, до этого она стагнировала долго на уровне 0-2% роста в год), составив 4,155 трлн кВт.ч., то есть в два раза меньше, чем КНР.
ИИ может потреблять почти половину энергии дата-центров уже в ближайшее время. Сейчас основном объем уходит на охлаждение. По расчетам Международного энергетического агентства, к 2030 году ИИ потребуется почти столько же энергии, сколько потребляет сегодня вся Япония. И это еще без учета майнинга криптовалют, который тоже оказался весьма энергозатратным, что на заре возникновения биткоина вряд ли кто-то предполагал.
Темпы развития ИИ оказались столь стремительными, что энергетическая инфраструктура не успевает адаптироваться. Хотя крупные технологические компании работают над большими языковыми моделями (LLM — large language model) с 2010-х годов, выпуск потребительского ИИ в конце 2022 года, когда появился для массового потребления ChatGPT, дал старт настоящему «буму ИИ». В ведущих странах ИИ стал доминировать в расходах на новые технологии. Так, в прошлом году ИИ-компании получили 45% всех венчурных инвестиций в технологии США по сравнению с 9% в 2022 году. Эксперты ожидают, что расходы на инфраструктуру ИИ к 2030 году вырастут до 6,7 трлн долларов. Три года назад было 450 млрд долларов. При этом в самих IT-компаниях пользуются в основном прикидочными оценками энергопотребления разными моделями ИИ. Чем крупнее LLM, тем больше в ней чипов, следовательно, требуется больше энергии для обработки запросов. И если такие ранние модели как Llama 3.1 8B потребляли в среднем 57 джоулей на ответ (114, если учитывать мощность охлаждения и другие потребности), то более крупным моделям требуется 3353 джоуля (всего 6706), что эквивалентно 8 секундам работы микроволновой печи. Моделям ИИ, генерирующим изображения, таким как Stable Diffusion 3 Medium, требуется 1141 джоуль (или 2282), чтобы выдать стандартное изображение размером 1024 x 1024 пикселей, каковые уже дают нагрузку на интернет-трафик. Удвоение качества изображения удваивает и энергопотребление до 4402 джоулей, это как пять секунд работы микроволновки, но все равно меньше, чем у самого большого языкового бота. Программное обеспечение для видео с ИИ самого низкого качества — версия Code Carbon- расходует 109 000 джоулей, чтобы выдать низкокачественный фильм со скоростью 8 кадров в секунду. После недавнего обновления тот же инструмент израсходовал уже 3,4 млн джоулей на 5-секундное видео со скоростью 16 кадров в секунду, что эквивалентно работе микроволновки в течение часа. Вы скажете — ну что такое «одна микроволновка». А то, что если все пользователи ИИ начнут это делать сотни раз в день, то наступит стадия «туши свет». Развитие ИИ идет по пути повышения (кратного) энергопотребления, а не наоборот.
В США в прошлому года на дата-центры пришлось лишь 4,4% всей потребляемой в стране энергии. Но в шести штатах эти центры потребляют более 10% электроэнергии, а в Вирджинии, где расположено большое количество дата-центров, уже 25%. Дальше пойдет рост по экспоненте, что выльется в нехватку мощностей и рост тарифов.
Многие IT-компании на этом фоне повышают внимание к традиционным источникам энергии — ископаемым, не особо надеясь на ВИЭ. Тот же Маск «повесит» свой новый дата-центр на газогенерацию, которая будет работать независимо от имеющейся сетевой инфраструктуры. На Парижское соглашение по климату, предписавшее резко снизить традиционную генерацию на нарастить «зеленую», страны, включившиеся в гонку ИИ, наплюют. А ведь еще есть электромобили, это почти половина дополнительного спроса на электроэнергию, еще треть — на всякие «умные технологии» в зданиях и промышленности.
Наша страна пока не столкнулась с такими проблемами, но может учесть чужой опыт. Ограничение криптомайнинга (из-за нехватки энергии) даже в тех регионах, которые вчера казались энергоизбыточными, — это сигнал. Надо готовиться к буму ИИ в плане энергообеспеченности. У нас есть свой газ, развитая атомная промышленность, ВИЭ только начинают осваиваться. Все будет развиваться стремительно. Важно не опоздать, чтобы избежать блэкаута.