Технологии искусственного интеллекта стремительно развиваются, но за их мощью скрывается огромный аппетит к энергии. Согласно прогнозам Международного энергетического агентства (МЭА), к 2030 году ИИ будет потреблять около 945 ТВт·ч электричества — больше, чем сейчас тратит вся Япония. Основными драйверами роста станут США и Китай, где спрос на вычисления для машинного обучения растет быстрее всего.
Сейчас центры обработки данных, на которых работают алгоритмы ИИ, уже потребляют колоссальные объемы энергии. Один такой центр может расходовать столько же электричества, сколько 100 тысяч домохозяйств, а новые проектируемые комплексы будут требовать в 20 раз больше. Если в 2024 году на ИИ приходится лишь часть этого потребления, то через шесть лет ситуация изменится кардинально. В США, например, обработка данных для ИИ к 2030 году будет тратить больше энергии, чем сталелитейная, химическая и другие энергоемкие отрасли вместе взятые.
Главный вопрос — откуда возьмется вся эта энергия. В США, где центры данных пока получают лишь 15% электричества от атомных станций, ставка делается на малые модульные реакторы. К 2035 году их доля может вырасти до 55%, сократив зависимость от газа. Китай, который сейчас в основном полагается на уголь (70%), планирует наращивать возобновляемые источники и ядерную энергетику. Европа же намерена к 2030 году покрывать 85% потребностей центров данных за счет «чистой» энергии.
Но даже с учетом роста возобновляемых источников и атомной энергетики спрос на электричество для ИИ может превысить предложение. В отчете МЭА отмечается, что возобновляемые источники смогут удовлетворить лишь половину потребностей. Остальное придется компенсировать традиционными методами — а это значит, что уголь и газ еще долго не уйдут со сцены.
При этом ИИ, как ни парадоксально, не сможет ускорить развитие ядерной энергетики. Основные препятствия здесь — не технологии, а регуляторные барьеры, долгие сроки строительства и сложности с логистикой. Так что, хотя алгоритмы помогают оптимизировать работу реакторов, ждать революции в этой сфере до 2030 года не стоит.
Остается открытым и вопрос экологии. Если центры данных в развитых странах постепенно переходят на низкоуглеродные источники, то в Индии и Юго-Восточной Азии уголь пока доминирует. Лишь к 2035 году «чистая» энергия, по прогнозам, начнет преобладать в этих регионах. А до тех пор рост энергопотребления ИИ будет означать и рост выбросов.
Пока одни страны ищут способы обеспечить ИИ достаточным количеством энергии, другие пытаются сделать алгоритмы более эффективными. Но даже с учетом оптимизации тренд очевиден: чем умнее становятся машины, тем больше ресурсов они требуют. И этот ресурсный голод будет только расти.
