В последние несколько лет цифровая революция привела к внушительному росту использования искусственного интеллекта (ИИ) во всем мире. Два крупнейших игрока в этой сфере Microsoft и Google удивили своими последними отчетами, в которых наблюдается значительный рост потребления воды в процессе разработки и обслуживания своих ИИ-систем.
![]()
Фото из открытых источников
Эксперты Microsoft сообщили об увеличении потребления воды на 34 процента с 2021 по 2022 год, что составило почти 6,4 миллиарда литров воды, в то время как компания Google сообщила о 20-процентном росте за тот же период времени.
«Справедливо сказать, что большая часть роста обусловлена искусственным интеллектом», - отмечает ученый Шаолей Рен из Калифорнийского университета в Риверсайде, который провел исследование воздействия генеративного ИИ на окружающую среду. «Это связано с инвестициями в развитие ИИ и партнерством с OpenAI».
Один из удивительных фактов, выявленных в отчете, связан с обучением модели ChatGPT-3. Только на тренировку этой модели было потрачено огромное количество воды - 700 000 литров. Даже взаимодействие с моделью в рамках 25-50 вопросов потребовало бы потребление воды эквивалентно половине стандартной бутылки.
Почему же искусственный интеллект потребляет так много воды? Основная причина кроется в том, что центры обработки данных, где выполняются вычисления с использованием ИИ, требуют масштабных решений для охлаждения, чтобы избежать перегрева серверов и другого оборудования. Отопление, вентиляция и кондиционирование воздуха (ОВКВ) требуют большого объема воды.
Кроме того, вычисления с использованием искусственного интеллекта могут быть энергозатратными. В некоторых случаях производство необходимой для этих операций электроэнергии может привести к большому расходу воды, особенно при использовании технологий, таких как термоэлектрические установки, которые требуют огромного количества воды для охлаждения.
Однако Microsoft и Google осознают эту проблему и предпринимают соответствующие меры. Microsoft заявила, что работает над тем, как сделать большие системы более эффективными как в обучении, так и в применении. Их цель - стать к 2030 году углеродно-отрицательными, водо-положительными и безотходными. Фирма планирует анализировать свои выбросы, использовать чистую энергию для питания своих центров обработки данных и инвестировать в экологически чистые инициативы.
OpenAI также признала проблему и активно работает над повышением эффективности. Они исследуют варианты снижения энергопотребления вычислений с использованием ИИ, включая создание более эффективных алгоритмов и аппаратного обеспечения. Это может помочь снизить не только энергопотребление, но и потребление воды.
Интересным решением, которое использовала Microsoft, было затопление одного из своих центров обработки данных у побережья Оркнейских островов. В результате исследования они обнаружили, что центр работал с повышенной эффективностью благодаря окружающей воде, которая сохраняла его прохладным. Это наводит на мысль о том, что подводные центры обработки данных могут стать частью решения, обеспечивая и эффективность, и экологические преимущества.
