Бързото разрастване на изкуствения интелект (AI), особено на генеративния AI, поставя сериозни въпроси относно неговото въздействие върху световното потребление на енергия. Последни проучвания и прогнози сочат, че до края на 2025 година, енергийните нужди на AI центровете за данни могат да надминат тези на Биткойн майнинга, който досега е смятан за един от най-големите консуматори на електроенергия в дигиталната икономика. Този бурен ръст предизвиква опасения за стабилността на електрическите мрежи, прехода към възобновяеми източници и цялостното въздействие върху околната среда.
Алармиращи прогнози: AI надминава Биткойн майнинга
Според анализи, цитирани в статия на The Verge и редица други медии, като тези на Алекс де Врис-Гао от Института за екологични изследвания на Свободния университет в Амстердам, до края на 2025 г. потреблението на енергия от AI може да достигне 23 гигавата (GW). Това е почти двойно повече от текущото потребление на Биткойн мрежата, което е около 10 GW. За сравнение, 23 GW е равностойно на общото потребление на електроенергия от всички центрове за данни в Обединеното кралство. Към момента, AI вече използва до 20% от електроенергията, консумирана от центровете за данни в световен мащаб, но тази цифра се очаква да нарасне драстично. Някои прогнози дори предполагат, че AI може да отговаря за почти половината от цялото световно потребление на електроенергия от центрове за данни до края на 2025 г.
Предизвикателства пред електрическата мрежа и околната среда
Внезапното и бързо нарастване на търсенето на енергия от AI вече принуждава комуналните дружества в САЩ да планират изграждането на нови газови електроцентрали и дори да рестартират проекти за ядрена енергия. Експерти предупреждават, че тези внезапни пикове в потреблението могат да нарушат стабилността на електрическата мрежа и да забавят прехода към възобновяеми енергийни източници. Тази ситуация е тревожно сходна с проблемите, породени от мащабните ферми за криптовалути.
Консултантската фирма ICF също прогнозира, че до 2030 г. търсенето на електроенергия от американските центрове за данни ще нарасне с 25%, като AI и класическите облачни услуги ще бъдат основните двигатели на този ръст. В глобален мащаб, Международната агенция по енергетика (МАЕ) предвижда, че потреблението на електроенергия от центрове за данни ще се удвои до 2030 г., достигайки около 1050 тераватчаса (TWh), което е повече от общото текущо потребление на електроенергия на Япония.
Проблемът с прозрачността и парадоксът на Джевонс
Точните изчисления на енергийното потребление на AI са усложнени от липсата на прозрачност от страна на големите технологични корпорации. Те не предоставят подробни данни в своите отчети за това каква част от емисиите или потреблението е пряко свързана с AI. Де Врис-Гао отбелязва, че е „неприемливо трудно да се получи дори приблизителна цифра“ поради тази липса на информация.
Дори и при условия на повишаване на енергийната ефективност на AI моделите – като например твърденията на DeepSeek за създаването на AI модел, който използва само малка част от електричеството, необходимо за модела Llama 3.1 на Meta – съществува риск от т.нар. Парадокс на Джевонс. Този парадокс гласи, че повишената ефективност може парадоксално да доведе до увеличаване на общото потребление, тъй като технологията става по-достъпна и широко използвана. С други думи, ако AI моделите станат по-ефективни, това може да стимулира още по-голямото им внедряване и използване, което в крайна сметка да доведе до още по-голямо общо потребление на енергия.
Необходимост от действия и по-устойчиви подходи
Експертите подчертават, че за да се справи с нарастващото енергийно потребление на AI, технологичните компании трябва да дадат приоритет на изграждането на по-ефективни AI модели и да преосмислят философията „колкото по-голямо, толкова по-добро“ при разработването на модели. Увеличената прозрачност в докладите за устойчивост, която да разграничава конкретно енергийното потребление на AI, както и приемането на по-екологични практики, са от решаващо значение.
Потенциалът на AI да революционизира различни индустрии е неоспорим, но неговият екологичен отпечатък трябва да бъде внимателно управляван, за да се избегнат катастрофални последици за планетата. Внедряването на AI решения, които оптимизират енергийните мрежи, предвиждат потреблението на ресурси и идентифицират области за подобряване на устойчивостта, може да допринесе за намаляване на общия въглероден отпечатък. Въпреки това, без конкретни мерки за управление на собственото си потребление, AI рискува да се превърне в значителен фактор за увеличаване на глобалните емисии и натоварване на енергийната инфраструктура.
Информацията е синтезирана от множество публикации, цитиращи изследването и анализи на Алекс де Врис-Гао, включително тези от Foreign Affairs Forum, OpenTools, Mezha.Media, Hyper.AI, HeyCoach, Cryptopolitan, Third Way, CarbonCredits.com, SCB 10X, IEA, MIT Sloan, Reddit, LSE Business Review и Jacobin, които обсъждат съдържанието на статията на The Verge.
