Согласно новому исследованию, уже через 6 лет ЦОДы, обслуживающие оборудование ИИ, будут потреблять столько же водных ресурсов, сколько необходимо для обеспечения потребностей более 1 000 000 000 человек. В докладе, опубликованном на этой неделе, говорится, что экологические издержки, связанные с ИИ, «систематически недооцениваются», поскольку текущие оценки сосредоточены на выбросах углекислого газа при обучении больших языковых моделей, игнорируя более масштабные последствия для водных и земельных ресурсов. Водный след связан с охлаждением и энергоснабжением дата-центров, а земельный — с энергетической инфраструктурой и цепочками поставок.
Как подчёркивается в отчёте, первоначальные затраты на обучение ничтожны по сравнению с затратами на логический вывод (использование моделей для ответов на запросы), на который уходит от 80 до 90% всей энергии, потребляемой ИИ. Например, на обучение GPT-4 потрачено до 70 гигаватт-часов электроэнергии, но на работу ChatGPT, по оценкам, уходит 383 гигаватт-часа из-за миллиардов ежедневных запросов. С учётом затрат на логистику к означенному сроку ИИ-ЦОДы будет необходимо 945 тераватт-часов — в 3 раза больше, чем общее потребление таких стран, как Пакистан, Нигерия и Бангладеш, где проживает более 650 миллионов человек.
Это подводит к водному следу. К тому же году ИИ будет потреблять не менее 9,3 триллиона литров воды — это соответствует годовым потребностям всех 1,3 миллиарда людей, населяющих страны Африки южнее Сахары. Решить проблему воздействия ИИ на природу будет сложнее, чем перейти на «зелёную» энергию. Отказ от угля в пользу биоэнергетики может сократить выбросы CO2 на 70%, но при этом водный след возрастёт в 30, а земельный — в 100 раз. Больше всего поражает то, что меры, кажущиеся экологичными с точки зрения углерода, наносят вред воде и почве.
Создан композит, улучшающий охлаждение ИИ-ЦОД на 80%.
