Бум генеративного искусственного интеллекта (Generative AI) спровоцировал беспрецедентный рост потребления электроэнергии и водных ресурсов дата-центрами по всему миру. Ведущие технологические гиганты сталкиваются с жесткими ограничениями со стороны устаревающей энергетической инфраструктуры, что вынуждает их искать альтернативные источники питания и кардинально пересматривать архитектуру чипов. В специальном расследовании телеканала CNBC анализируется, как индустрия пытается справиться с надвигающимся энергетическим и экологическим кризисом ради поддержания технологической гонки.
⚡ Рост аппетитов ИИ и угроза энергосистеме 0:00
Облачные вычисления требуют колоссальных мощностей, сосредоточенных в тысячах серверных стоек по всему миру. Обучение и поддержание работы современных чат-ботов, таких как ChatGPT от OpenAI, Gemini от Google и Copilot от Microsoft, вывели потребление энергии на новый критический уровень. По данным CNBC, один поисковый запрос к ChatGPT требует почти в 10 раз больше электроэнергии, чем обычный поиск в Google, что сопоставимо с работой 5-ваттной светодиодной лампы в течение часа. Создание одного изображения с помощью генеративного ИИ расходует столько же энергии, сколько полная зарядка смартфона.
Экологические последствия этой технологической гонки стали очевидны еще несколько лет назад. Согласно оценкам 2019 года, обучение одной крупной языковой модели приводило к таким же выбросам углекислого газа (CO₂), как и весь жизненный цикл пяти автомобилей с двигателем внутреннего сгорания. Эксперты предупреждают: в летние периоды пиковых нагрузок, если дата-центры не снизят потребление, энергосети некоторых регионов могут столкнуться с полным отключением электричества (блэкаутом).
📊 Масштабы бума: сколько мегаватт нужно дата-центрам 2:03
На сегодняшний день в мире функционирует более 8 000 дата-центров, причем наибольшая их концентрация наблюдается в США. Согласно прогнозам аналитиков, из-за бума искусственного интеллекта спрос на мощности дата-центров будет расти на 15–20% ежегодно вплоть до 2030 года.
Согласно одному из отчетов, к 2030 году доля дата-центров в общем потреблении электроэнергии в США может вырасти до внушительных 16%, тогда как до появления ChatGPT в 2022 году этот показатель составлял всего 2,5%. Этот объем энергии эквивалентен потреблению примерно двух третей всех жилых домов в Соединенных Штатах. Ожидается, что основным источником генерации для покрытия этого спроса станет природный газ, а коммунальным службам потребуется инвестировать около 50 млрд долларов США в инфраструктуру для поддержки этого роста.
Типичный современный дата-центр компании Vantage потребляет около 64 МВт энергии, и зачастую все это здание арендуется одним клиентом. С развитием ИИ-приложений потребности отдельных объектов могут вырасти до сотен мегаватт, что эквивалентно энергопотреблению десятков тысяч жилых домов на один дата-центр.
🌍 Экологический след и поиск новых источников энергии 3:20
Крупнейшие технологические компании все чаще строят собственные дата-центры, что напрямую ведет к росту их углеродного следа. Согласно экологическому отчету Google, выбросы парниковых газов компании выросли почти на 50% в период с 2019 по 2023 год, в основном из-за энергопотребления дата-центров, хотя они и в 1,8 раза эффективнее среднерыночных показателей. У Microsoft выбросы увеличились почти на 30% с 2020 по 2024 год по той же причине. Потребность в энергии настолько высока, что в некоторых регионах, например в Канзас-Сити, где Meta строит ориентированный на ИИ дата-центр, планы по закрытию угольных электростанций пришлось отложить.
Для решения этой проблемы индустрия использует несколько подходов:
- Релокация мощностей: дата-центры строятся в местах с избытком возобновляемой энергии (ветер, солнце) или там, где действуют программы субсидирования перевода угольных ТЭЦ на природный газ.
- Использование ядерной энергии: компании активно изучают возможность отбора мощности напрямую у атомных электростанций. Так, генеральный директор OpenAI Сэм Альтман инвестировал в стартап Oklo, разрабатывающий малые модульные ядерные реакторы деления, и в стартап Helion, занимающийся термоядерным синтезом. Microsoft уже подписала соглашение с Helion на покупку термоядерной энергии начиная с 2028 года.
- Геотермальная энергия: Google заключила партнерство со стартапом, планирующим извлекать энергию из глубоких подземных слоев для снабжения крупных дата-центров.
- Автономная генерация: некоторые площадки обеспечивают себя сами. Например, компания Vantage построила в Вирджинии собственную газовую электростанцию мощностью 100 МВт, которая полностью изолирована от общественной энергосети.
Из-за нехватки свободных мощностей в традиционных хабах, таких как Санта-Клара в Северной Калифорнии (где из окон дата-центров видна штаб-квартира Nvidia), девелоперы вынуждены замедлять темпы строительства и переносить проекты в Огайо и Джорджию.
🔌 Проблема стареющих сетей и умные датчики для трансформаторов 6:09
Даже при наличии достаточной генерации, устаревшая энергосеть часто не справляется с транспортировкой электричества. В регионе Северная Вирджиния, известном как «аллея дата-центров», обрабатывается около 70% мирового интернет-трафика. В 2022 году местная энергетическая компания была вынуждена временно приостановить подключение новых дата-центров из-за невозможности удовлетворить спрос. В периоды летней жары коммунальные службы сталкиваются с дилеммой: просить жителей выключить кондиционеры или требовать от ИИ-компаний приостановить обучение моделей. В связи с этим Vantage добровольно участвует в программах снижения нагрузки, переходя на собственные генераторы в пиковые часы.
Расширение сетей идет медленно и вызывает протесты населения. Проект стоимостью 5,2 млрд долларов по прокладке новых линий электропередачи в Северную Вирджинию встретил сопротивление местных налогоплательщиков, которые не желают оплачивать расходы ИИ-индустрии из своих тарифов.
В качестве оперативного решения компания VI предложила использовать предиктивное программное обеспечение и компактные беспроводные датчики диаметром 2 дюйма, которые прикрепляются к корпусу трансформаторов. Средний возраст трансформаторов в США составляет 38 лет, и они являются частой причиной аварий. Датчики VI позволяют прогнозировать сбои и перенаправлять нагрузку на менее изношенные узлы. С момента запуска ChatGPT в 2022 году бизнес компании VI утроился, и руководство ожидает кратного роста в ближайшие годы.
💧 Водный кризис: почему ИИ «хочет пить» больше, чем Дания 8:45
Вторая критическая уязвимость инфраструктуры искусственного интеллекта — колоссальное потребление пресной воды для охлаждения серверов, работающих в режиме 24/7. Согласно прогнозам, к 2027 году глобальный спрос ИИ на забор воды может составить до 6,6 млрд кубических метров, что в четыре раза превышает годовой забор воды всей Данией. Шаолей Рен, исследователь эффективности дата-центров, утверждает, что каждые 10–50 диалоговых реплик в ChatGPT буквально «выпивают» стандартную 16-унциевую бутылку воды. Обучение модели GPT-3 в дата-центрах Microsoft привело к испарению 700 000 литров чистой пресной воды.
Растущее недовольство экологическими рисками уже приводит к юридическим последствиям. Так, в засушливой Чили правительство под давлением общественности частично отозвало разрешение Google на строительство дата-центра; аналогичные протесты вспыхнули и в Уругвае.
Традиционное испарительное охлаждение эффективно с точки зрения энергопотребления, но крайне расточительно расходует воду. Чтобы избежать этого, Vantage использует закрытые системы кондиционирования на крышах зданий, где тепло отводится через конденсаторные батареи без прямого расхода воды. Хотя Microsoft свернула свой радикальный проект по погружению серверов под воду в океане, индустрия активно движется в сторону жидкостного охлаждения непосредственно на чипах (direct-to-chip cooling), что позволяет резко снизить потребление воды, но требует дорогостоящей модернизации существующих залов.
🧠 Энергоэффективная архитектура: переход на ARM и вычисления на устройствах 12:01
Глобальной альтернативой экстенсивному увеличению мощностей является повышение эффективности вычислений на уровне «железа», то есть получение большего объема выполненной работы на каждый ватт энергии. Компания ScaleFlux решает эту проблему за счет аппаратного сжатия данных с помощью специализированных микросхем, что работает на порядки быстрее и экономичнее обычных процессоров x86-архитектуры от Intel или AMD.
Главным трендом в серверной индустрии стал переход от прожорливых ядер x86 к энергоэффективным процессорам на архитектуре ARM (линейка Neoverse). Архитектура ARM изначально создавалась для мобильных телефонов, где критически важна экономия заряда батареи. Сейчас эти чипы внедряются крупнейшими облачными провайдерами:
- Amazon Web Services: процессоры AWS Graviton обеспечивают экономию до 60% энергии по сравнению с конкурентами.
- Nvidia: новейший ИИ-суперчип Grace Blackwell использует процессоры на базе ARM, что позволяет запускать генеративные модели с энергопотреблением в 25 раз ниже прежнего.
По заявлениям представителей ARM, перевод дата-центра на их решения снижает общее энергопотребление на 15%. В масштабах индустрии эти сэкономленные 15% эквивалентны энергии для обеспечения 2 миллиардов запросов к ChatGPT или электроснабжению 20% американских домохозяйств. Дополнительным фактором разгрузки облаков становится концепция On-device AI (вычисления на устройствах), активно продвигаемая Apple, Samsung и Qualcomm, когда часть ИИ-запросов обрабатывается прямо на смартфонах пользователей, минуя удаленные серверы.
