Согласно исследованию специалистов из Джорджтауна, Epoch AI и Rand, современные тенденции показывают, что центры обработки данных (ЦОД) для обучения и работы искусственного интеллекта (ИИ) в скором будущем могут содержать миллионы чипов, стоить сотни миллиардов долларов и потреблять мощность, эквивалентную электросети крупного города.
Соавторы исследования составили и проанализировали набор данных из более чем 500 проектов центров обработки данных ИИ и обнаружили, что, хотя вычислительная производительность ЦОД ежегодно увеличивается более чем вдвое, также растут и требования к питанию и капитальные затраты. Аналитика демонстрируют сложность создания нужной инфраструктуры для поддержки развития технологий ИИ в ближайшее десятилетие.
OpenAI, которая недавно заявила, что примерно 10% населения мира использует ее платформу ChatGPT, заключила партнерство с SoftBank и другими, чтобы собрать до $500 млрд на создание сети центров обработки данных ИИ в США. Другие технологические гиганты, включая Microsoft, Google и AWS, коллективно пообещали потратить сотни миллионов долларов только в этом году на расширение своих ЦОД.
К примеру, расходы на оборудование для ЦОД, таких как Colossus от xAI, стоимость которого составляет около $7 млрд, увеличивались в 1,9 раза каждый год в период с 2019 по 2025 год, в то время как потребности в электроэнергии увеличивались в 2 раза ежегодно за тот же период. Более того, к июню 2030 года ведущий центр обработки данных ИИ может иметь 2 миллиона чипов ИИ, стоить $200 млрд и требовать 9 ГВт электроэнергии – примерно выход девяти ядерных реакторов.
В июне 2023 года представители Google заявили, что компания планирует добавить 10 мегаватт геотермальной энергии на Тайване в свой портфель возобновляемых источников энергии. Если текущие тенденции сохранятся, центры обработки данных для обучения и работы искусственного интеллекта вскоре могут содержать миллионы чипов, стоить сотни миллиардов долларов и потреблять мощность, эквивалентную электросети крупного города.
Исследование также показало, что центры обработки данных стали намного более энергоэффективными за последние пять лет, при этом один из ключевых показателей — вычислительная производительность на ватт — увеличивался в 1,34 раза каждый год с 2019 по 2025 год. Однако этих улучшений будет недостаточно, чтобы компенсировать растущие потребности в электроэнергии.
Не новость, что потребности в электроэнергии для центров обработки данных ИИ стремительно растут, создавая значительную нагрузку на электросеть. Согласно недавнему анализу Wells Fargo, прогнозируется, что потребление энергии центрами обработки данных к 2030 году вырастет на 20%. Это может привести к пределу использования возобновляемых источников энергии, зависящих от изменчивой погоды, что приведет к росту использования невозобновляемых, экологически вредных источников электроэнергии, таких как ископаемое топливо.
Центры обработки данных ИИ также представляют другие экологические угрозы, такие как высокое потребление воды, и занимают ценную недвижимость, а также подрывают налоговую базу штата. Исследование Good Jobs First, некоммерческой организации из Вашингтона, округ Колумбия, оценивает, что по крайней мере 10 штатов теряют более 100 миллионов долларов в год налоговых поступлений от центров обработки данных в результате чрезмерно щедрых стимулов.
Возможно, что эти прогнозы не сбудутся или что временные масштабы окажутся неверными. Некоторые гипермасштаберы, такие как AWS и Microsoft, в последние несколько недель отказались от проектов центров обработки данных. В заметке для инвесторов в середине апреля аналитики Cowen отметили, что в начале 2025 года на рынке центров обработки данных наблюдалось “охлаждение”, что свидетельствует об опасениях отрасли по поводу неустойчивого расширения.