Брудна історія біткойна дає урок для майбутнього ШІ

Хоча більшість клієнтів вибирають щось менш модне, ніж Superchip, вони купують їх оптом, щоб об’єднати разом у величезний сервер штучного інтелекту, і саме тут справді виникає потреба в електроенергії. Одне дослідження, опубліковане минулого року, розглядало необхідне споживання енергії для навчання однієї широкомовної моделі, що використовується для виведення тексту кількома мовами.

BLOOM від стартапу HuggingFace використав 176 мільярдів параметрів із 1,6 терабайт даних. За словами авторів дослідження, кластеру з 384 графічних процесорів Nvidia A100 (GPU) знадобилося більше 118 днів, щоб вийти з ладу. Згідно з їхніми оцінками, споживання електроенергії від роботи такої кількості графічних процесорів протягом такого тривалого часу, ймовірно, створило 24,7 метричних тонн (54 000 фунтів) вуглекислого газу. Але реальна вартість подвоюється до 50,5 тонн, якщо врахувати підключення до мережі та час простою всієї системи.

Навіть тоді навчання моделі – це лише початок. Відповідно до однієї оцінки Amazon.com Inc., яка керує власними серверами штучного інтелекту, 90% витрат на використання штучного інтелекту припадає на наступний етап, коли користувачі запитують модель, щоб отримати результати, наприклад запитують у ChatGPT рецепти шоколадних тортів. . Витрати енергії від впровадження даних, що називається логічним висновком, важко підрахувати, але вважається, що вони приблизно в 10 разів перевищують витрати, необхідні на першому етапі навчання, тобто 500 тонн CO2. А один генеративний запит штучного інтелекту може мати вуглецевий слід у чотири рази більший, ніж пошук Google, згідно з однією оцінкою.

Обробка чисел грубою силою вбудована в дизайн біткойнів і допомагає пояснити, чому хвиля напівпровідників і серверів поширилася по всьому світу в надії на видобуток цифрового золота. Дослідження, яке триває в Кембриджському університеті, показує, що біткойн відповідає за 72,5 мільйона тонн вуглекислого газу. Ця цифра могла б становити лише 3 мільйони тонн, якби всі біткойн-майни працювали на гідроелектроенергії. (1) У порівнянні з марнотратством криптовалюти, 500 тонн вуглекислого газу за один раунд навчання та розгортання здається нічим. Але це дорівнює проїзду мільйона миль на бензиновому автомобілі або 500 рейсам з Нью-Йорка до Франкфурта.

І це ще рано. Щонайменше десяток великих технологічних компаній поспішають створювати та розгортати генеративні продукти ШІ, зокрема Amazon.com, Alphabet Inc., Microsoft Corp., OpenAI, Meta Platforms Inc., Baidu Inc., Tencent Holdings Ltd. і Alibaba Group Holding. Ltd. Оскільки всі вони змагаються, щоб перевершити один одного, вони не будуть сидіти на місці, коли модель буде навчена; вони продовжуватимуть купувати енергоємні процесори для аналізу все більшої кількості даних. Коли це буде зроблено, вони змагатимуться між собою, щоб надати споживачам результати у формі есе для коледжу, глибоких фейкових відео та синтетичних версій музики Pink Floyd.

Додатковий образ до травми полягає в тому, що наразі більшість тренінгів зі штучним інтелектом працюють на викопному паливі. Ці серверні ферми були швидко розширені в існуючих місцях, часто за тисячі миль від гребель гідроелектростанцій або сонячних батарей. Оскільки затримка мережі є проблемою під час відповіді на запити в Інтернеті, вони повинні бути поруч із кінцевим користувачем, а не за тисячі миль.

Але біткойн уже проклав шлях для індустрії ШІ. Холодний клімат із великою кількістю відновлюваної енергії став ідеальним місцем для копання енергоємної крипторудниці, а арктичне повітря та велика кількість теплової енергії Ісландії зробили цю країну ідеальним вибором. Китай також може знайти нове застосування багатьом гідроелектростанціям, які привабили майнінгові установки, але втратили бізнес після того, як Пекін прийняв цифрову валюту. Природно, іноземні постачальники штучного інтелекту не зможуть підключитися, але китайські технологічні гіганти знають, що вони мають такий ресурс поблизу, оскільки їхні потреби в електроенергії зростають.

Є ще одна перевага відмови від біткойна для ШІ на цих серверних фермах. Незважаючи на те, що криптовалюта привернула увагу численних спекулянтів і мільярди доларів інвестицій, вона все одно не додала великої цінності для світу. У генеративного штучного інтелекту такої проблеми немає; просто запитайте ChatGPT.

Більше від Bloomberg Opinion:

• Графік 30-річного сходження Nvidia до домінування ШІ: Тім Калпан

• Будівництво електростанції, не витративши жодного цента: Девід Фіклінг

• Чому всі вуглецеві кредити не однакові: Лара Вільямс

(1) Дослідники зазвичай використовують термін CO2 еквівалент, беручи до уваги викиди інших парникових газів, які потім перетворюються на еквівалентну міру вуглекислого газу.

Ця колонка не обов’язково відображає думку редакційної колегії або Bloomberg LP та її власників.

Тім Калпан – оглядач Bloomberg Opinion, який висвітлює технології в Азії. Раніше він був технологічним репортером Bloomberg News.

Більше подібних історій доступно на bloomberg.com/opinion