Частина третя: паливо та викиди
Тепер, коли ми маємо оцінку загальної енергії, необхідної для запуску моделі AI для створення тексту, зображень та відео, ми можемо розібратися, що це означає з точки зору викидів, що спричиняють зміни клімату.
По -перше, центр обробки даних, що гуде, – це не обов'язково погана річ. Якби всі центри обробки даних були підключені до сонячних батарей і побігли лише тоді, коли світило сонце, світ би говорив набагато менше про споживання енергії AI. Це не так. Більшість електричних сітків у всьому світі все ще сильно залежать від викопних палив. Таким чином, використання електроенергії поставляється з доданим кліматом.
“Центри даних AI потребують постійної сили, 24-7, 365 днів на рік”,-каже Рахул Мевалла, генеральний директор інфраструктурної групи Mawson, яка будує та підтримує високоенергетичні центри обробки даних, що підтримують AI.
Це означає, що центри обробки даних не можуть покладатися на переривчасті технології, такі як вітрова та сонячна енергія, і в середньому вони, як правило, використовують більш брудну електроенергію. Одне з попереднього дослідження Гарвардської школи громадського здоров'я в Гарварді виявило, що інтенсивність вуглецю електроенергії, що використовується центрами обробки даних, була на 48% вище, ніж середній показник США. Частина причини полягає в тому, що центри обробки даних наразі кластеризуються в місцях, які мають більш брудні сітки, як, наприклад, вугільна сітка в середньоатлантичному регіоні, що включає Вірджинію, Західну Вірджинію та Пенсильванію. Вони також працюють постійно, в тому числі, коли чистіші джерела можуть бути недоступними.
Центри обробки даних не можуть покладатися на переривчасті технології, такі як вітрова та сонячна енергія, і в середньому, вони, як правило, використовують більш брудну електроенергію.
Технічні компанії, як Meta, Amazon та Google, відповіли на цю проблему викопного палива, оголосивши цілі щодо використання більшої ядерної енергетики. Ці троє приєдналися до застави втричі світової ядерної потужності до 2050 року. Але сьогодні ядерна енергія припадає лише на 20% постачання електроенергії в США, і забезпечує частку операцій центрів даних AI – природний газ становить більше половини електроенергії, що виробляється у Вірджинії, яка має більше центрів обробки даних, ніж будь -який інший штат США, наприклад. Більше того, нові ядерні операції потребуватимуть років, можливо, десятиліттями, для здійснення.
У 2024 році викопне паливо, включаючи природний газ та вугілля, що складаються трохи під 60% постачання електроенергії в США. Ядерна частина становила близько 20%, а суміш відновлюваних джерел енергії становила більшість решти 20%.
Прогалини в джерелі живлення в поєднанні з поспіхом будувати центри обробки даних для живлення AI, часто означають короткозорі плани енергії. У квітні за допомогою супутникових знімків було знайдено Центр Суперкомп'ютерного центру Елона Маска поблизу Мемфіса, який використовував десятки генераторів метану, які стверджують, що Південний екологічний центр не затверджується енергетичними регуляторами для доповнення потужності сітки та порушує Закон про чисте повітря.
Ключова метрика, яка використовується для кількісної оцінки викидів із цих центрів обробки даних, називається інтенсивністю вуглецю: скільки грам викидів вуглекислого газу виробляється для кожної кіловат-години споживаної електроенергії. Прибивання інтенсивності вуглецю заданої сітки вимагає розуміння викидів, що виробляються кожною окремою електростанцією, а також кількості енергії, яка кожна сприяє сітці в будь -який момент часу. Утиліти, державні установи та дослідники використовують оцінки середніх викидів, а також вимірювань у режимі реального часу для відстеження забруднення з електростанцій.
Ця інтенсивність сильно змінюється в різних регіонах. Сітка США фрагментована, а суміші вугілля, газу, відновлюваних джерел енергії або ядерної енергії сильно різняться. Наприклад, сітка Каліфорнії набагато чистіша, ніж Західна Вірджинія.
Час доби теж має значення. Наприклад, дані з квітня 2024 року показують, що сітка в Каліфорнії може розмахувати менше 70 грам на кіловат-годину вдень, коли багато сонячної енергії доступно понад 300 грам на кіловат-годину посеред ночі.
Ця мінливість означає, що однакова діяльність може мати дуже різні наслідки клімату, залежно від вашого місцезнаходження та часу, коли ви робите запит. Візьмемо, наприклад, цього благодійного марафону -бігуна. Текст, зображення та відеозаписи, які вони просили додати до 2,9 кіловат-години електроенергії. У Каліфорнії генерування цієї кількості електроенергії в середньому вироблятиме близько 650 грам забруднення вуглекислого газу. Але генерування цієї електроенергії в Західній Вірджинії може надути загальну суму до понад 1150 грам.
AI за кутом
Що ми бачили до цього часу, це те, що енергія, необхідна для реагування на запит, може бути відносно невеликою, але вона може сильно відрізнятися, залежно від типу запиту та моделі, що використовується. Викиди, пов'язані з цією заданою кількістю електроенергії, також залежатимуть від того, де і коли обробляється запит. Але що це все додається?
Зараз Chatgpt оцінюється як п'ятий найпопулярніший веб-сайт у світі, відразу після Instagram і випереджає X. У грудні OpenAi заявив, що Chatgpt отримує 1 мільярд повідомлень щодня, і після того, як компанія запустила новий генератор зображень у березні, він сказав, що люди використовують його для створення 78 мільйонів зображень на день, від студії ghibli-стильних портретів для фотографій.
З огляду на напрямок AI очолюється – більш персоналізований, здатний міркувати і вирішити складні проблеми від нашого імені, і скрізь, де ми дивимось, – це ймовірно, що наш слід AI сьогодні є найменшим, що він коли -небудь буде.
Можна зробити якусь дуже грубу математику, щоб оцінити вплив енергії. У лютому дослідницька фірма AI Epoch AI опублікувала оцінку того, скільки енергії використовується для одного запиту CHATGPT – оцініть, що, як обговорюється, робить багато припущень, які неможливо перевірити. Тим не менш, вони обчислили близько 0,3 ват-години, або 1080 джоулів, за повідомлення. Це становить між нашими оцінками найменших і найбільших моделей мета -лами (і експертами, з якими ми консультувались, кажуть, що якщо що, реальна кількість, ймовірно, вища, а не нижча).
Один мільярд з них щодня протягом року означатиме понад 109 гігават-годин електроенергії, достатньо для живлення 10 400 будинків США протягом року. Якщо ми додамо зображення і уявимо, що генерувати кожну з них вимагає стільки енергії, скільки це робиться з нашими високоякісними моделями зображення, це означало б додаткові 35 гігаватних годин, достатньо для того, щоб живити ще 3300 будинків на рік. Це знаходиться на вершині енергетичних потреб інших продуктів OpenAI, як, наприклад, генератори відео, і для всіх інших компаній та стартапів.
Але ось проблема: ці оцінки не фіксують найближчого майбутнього того, як ми будемо використовувати AI. У цьому майбутньому ми не будемо просто пінгувати моделі AI з питанням або двома протягом дня, або не будемо їх генерувати фотографію. Натомість провідні лабораторії перемагають нас до світу, де “агенти” AI виконують завдання для нас, не контролюючи кожен їхній крок. Ми поговоримо з моделями в голосовому режимі, спілкуватися з супутниками протягом 2 годин на день і вказуємо на наші камери телефонів у оточенні у відео -режимі. Ми дамо складні завдання так званим “міркуванням”, які працюють через завдання логічно, але, як було встановлено, що потрібно в 43 рази більше енергії для простих проблем, або “глибокі дослідження”, які витрачають години на створення звітів для нас. У нас будуть моделі AI, які «персоналізовані» шляхом навчання наших даних та уподобань.
Це майбутнє знаходиться за кутом: OpenAI запропонує агентам за 20 000 доларів на місяць і використовуватиме можливості міркувань у всіх своїх моделях, що рухаються вперед, і DeepSeek катапультував «ланцюжок думок», міркуючи мейнстрім з моделлю, яка часто генерує дев'ять сторінок тексту для кожної відповіді. Моделі AI додаються до всього, від телефонних ліній обслуговування клієнтів до офісів лікаря, що швидко збільшуючи частку AI національного споживання енергії.
“Дорогі числа, які ми маємо, можуть пролити крихітний ковзання світла на те, де ми зараз стоїмо, але всі ставки в найближчі роки”, – каже Луксіоні.
Кожен дослідник, з яким ми говорили, сказав, що ми не можемо зрозуміти енергетичні потреби цього майбутнього, просто екстраполюючи з енергії, що використовується в запитах AI сьогодні. І дійсно, кроки, що ведуть компанії AI, до розпалювання атомних електростанцій та створення центрів обробки даних безпрецедентного масштабу дозволяють припустити, що їхнє бачення майбутнього споживатиме набагато більше енергії, ніж навіть велика кількість цих окремих запитів.
“Дорогі числа, які ми маємо, можуть пролити крихітний ковзання світла на те, де ми зараз стоїмо, але всі ставки в найближчі роки”, – каже Луксіоні. “Генеративні інструменти AI практично засунули в горло, і це стає важче і важче відмовитись, або робити обгрунтований вибір, коли мова йде про енергію та клімат”.
Щоб зрозуміти, скільки влади знадобиться ця революція AI, і звідки вона прийде, ми повинні прочитати між рядками.