Насколько много энергии нужно для искусственного интеллекта? Никто точно не знает, даже генеральные директора OpenAI и Microsoft, Сэм Альтман и Сатья Наделла.
Это создает серьезную проблему для компаний, ориентированных на программное обеспечение, таких как OpenAI и Microsoft. В технологическом мире многие считают, что вычислительные мощности — главный барьер для развития ИИ. Несмотря на то, что компании активно стремятся обеспечить себя энергией, их усилия отстают от темпов покупки графических процессоров. В результате Microsoft, например, заказала намного больше чипов, чем может обеспечить наличная мощность.
Наделла на подкасте BG2 отметил, что сейчас главная проблема не в избытке вычислительных мощностей, а в нехватке энергии и возможности быстро построить центры обработки данных рядом с энергоресурсами. Он добавил, что у компании есть много чипов, которые некуда подключать из-за отсутствия готовых зданий, готовых для размещения серверов.
В течение десятилетий спрос на электроэнергию в США оставался стабильным, но последние пять лет потребление в дата-центрах начало расти быстрее, чем планируют энергетические компании. В ответ девелоперы дата-центров стали использовать так называемые схемы «за пределами счетчика», когда энергия подается напрямую, минуя общую сеть.
Альтман предупреждает, что если скоро появится очень дешевая энергия в массовом масштабе, многие компании окажутся в сложном положении из-за уже подписанных контрактов. Он также подчеркивает, что стоимость единицы интеллекта стремительно снижается, что создает огромный вызов для инфраструктуры.
Альтман инвестирует в ядерную энергию, включая стартапы, занимающиеся делением и термоядерным синтезом, а также в солнечные технологии с накоплением тепла. Однако ни одна из этих технологий пока не готова к массовому использованию, а строительство газовых электростанций занимает годы.
В связи с этим компании активно наращивают солнечную энергетику, привлекаемую ее низкой стоимостью, отсутствием выбросов и возможностью быстрой установки. Солнечные панели и полупроводники имеют много общего: обе технологии основаны на кремнии, выпускаются модульно и легко масштабируются.
Но даже солнечная энергетика требует времени на строительство, а спрос может меняться гораздо быстрее. Альтман признает, что если ИИ станет более эффективным или спрос не будет расти так быстро, некоторые электростанции могут простаивать. Однако он уверен в парадоксе Дэвида Джевонса — более эффективное использование ресурса приводит к увеличению его общего потребления.
По его словам, если бы стоимость вычислений на единицу интеллекта упала в 100 раз, использование этой мощности выросло бы еще больше, открывая новые возможности, которые сейчас экономически невыгодны.
