К концу 2025 года искусственный интеллект может потреблять больше электроэнергии, чем индустрия майнинга биткойнов. По оценке исследователя Алекса де Вриса-Гао из Амстердамского свободного университета, почти половина всего потребления энергии в мировых дата-центрах к тому моменту будет связана с работой ИИ. Об этом сообщает The Verge.
На сегодняшний день, по словам де Вриса-Гао, ИИ уже занимает около 20% энергопотребления центров обработки данных. Однако, по его словам, точную долю определить сложно, поскольку крупные технологические компании редко публикуют полные данные о расходе энергии своих ИИ-систем. Исследователь ориентировался на статистику поставок специализированных чипов. Например, крупнейший производитель полупроводников для ИИ — TSMC — удвоил мощности своего производства с 2023 по 2024 год.
По оценкам де Вриса-Гао, уже в прошлом году потребление электроэнергии ИИ-системами достигло уровня, сопоставимого с энергопотреблением всей Нидерландов. К концу 2025 года, по его прогнозам, этот показатель может вырасти до уровня, сравнимого с Великобританией, достигнув примерно 23 гигаватт.
Он проводит параллели между ИИ и криптовалютами: обе технологии развиваются по принципу наращивания мощности. Компании стремятся создавать всё более крупные и производительные модели, что требует всё больше вычислительных и энергетических ресурсов. Это вызвало стремительное развитие инфраструктуры: особенно в США, где строятся масштабные дата-центры, ориентированные на задачи ИИ. Энергетические компании в ответ разрабатывают планы по строительству новых электростанций, включая ядерные, чтобы обеспечить этот растущий спрос.
По мнению де Вриса-Гао, такая динамика оказывает значительную нагрузку на энергосистемы и усложняет переход к возобновляемым источникам энергии. Аналогичную проблему в своё время создали фермы по майнингу криптовалют.
Вторая схожая черта между ИИ и криптовалютами — трудность оценки их реального воздействия на окружающую среду. Хотя IT-компании заявляют о сокращении выбросов углерода, они редко раскрывают данные, сколько из них связано непосредственно с ИИ-моделями.
Будущее энергопотребления ИИ остаётся неопределённым. Пока неизвестно, смогут ли достижения в энергоэффективности существенно снизить общий спрос. Например, китайская компания DeepSeek заявила, что их ИИ-модель использует меньше энергии, чем LLaMA 3.1. Однако пока нет уверенности, что отрасль в целом откажется от стратегии увеличения масштабов моделей в пользу более эффективных решений.
Исследователь также упоминает риск возникновения парадокса Джевонса: повышение энергоэффективности может привести не к снижению потребления, а наоборот — к его росту за счёт более широкого использования технологии.
Для сравнения: когда сеть Ethereum перешла на новый, менее энергоёмкий механизм подтверждения транзакций, её энергопотребление снизилось на 99,9%. Экологи призывали и другие криптовалютные платформы пойти по этому пути, однако владельцы оборудования для майнинга биткойна не спешат отказываться от вложенных инвестиций.
На сегодняшний день, по словам де Вриса-Гао, ИИ уже занимает около 20% энергопотребления центров обработки данных. Однако, по его словам, точную долю определить сложно, поскольку крупные технологические компании редко публикуют полные данные о расходе энергии своих ИИ-систем. Исследователь ориентировался на статистику поставок специализированных чипов. Например, крупнейший производитель полупроводников для ИИ — TSMC — удвоил мощности своего производства с 2023 по 2024 год.
По оценкам де Вриса-Гао, уже в прошлом году потребление электроэнергии ИИ-системами достигло уровня, сопоставимого с энергопотреблением всей Нидерландов. К концу 2025 года, по его прогнозам, этот показатель может вырасти до уровня, сравнимого с Великобританией, достигнув примерно 23 гигаватт.
Он проводит параллели между ИИ и криптовалютами: обе технологии развиваются по принципу наращивания мощности. Компании стремятся создавать всё более крупные и производительные модели, что требует всё больше вычислительных и энергетических ресурсов. Это вызвало стремительное развитие инфраструктуры: особенно в США, где строятся масштабные дата-центры, ориентированные на задачи ИИ. Энергетические компании в ответ разрабатывают планы по строительству новых электростанций, включая ядерные, чтобы обеспечить этот растущий спрос.
По мнению де Вриса-Гао, такая динамика оказывает значительную нагрузку на энергосистемы и усложняет переход к возобновляемым источникам энергии. Аналогичную проблему в своё время создали фермы по майнингу криптовалют.
Вторая схожая черта между ИИ и криптовалютами — трудность оценки их реального воздействия на окружающую среду. Хотя IT-компании заявляют о сокращении выбросов углерода, они редко раскрывают данные, сколько из них связано непосредственно с ИИ-моделями.
Будущее энергопотребления ИИ остаётся неопределённым. Пока неизвестно, смогут ли достижения в энергоэффективности существенно снизить общий спрос. Например, китайская компания DeepSeek заявила, что их ИИ-модель использует меньше энергии, чем LLaMA 3.1. Однако пока нет уверенности, что отрасль в целом откажется от стратегии увеличения масштабов моделей в пользу более эффективных решений.
Исследователь также упоминает риск возникновения парадокса Джевонса: повышение энергоэффективности может привести не к снижению потребления, а наоборот — к его росту за счёт более широкого использования технологии.
Для сравнения: когда сеть Ethereum перешла на новый, менее энергоёмкий механизм подтверждения транзакций, её энергопотребление снизилось на 99,9%. Экологи призывали и другие криптовалютные платформы пойти по этому пути, однако владельцы оборудования для майнинга биткойна не спешат отказываться от вложенных инвестиций.
