Технологические гиганты Силиконовой долины активно инвестируют в строительство новых дата-центров, что вызывает вопросы о причинах такого масштабного строительства. Ответ кроется в переходе от простых запросов к чат-ботам к использованию более ресурсоемких AI-агентов, способных к автономному выполнению задач.
Эволюция AI: от чат-ботов к агентам
Простые запросы к чат-ботам, такие как поиск рецептов или информации о путешествиях, становятся устаревшим подходом к использованию искусственного интеллекта. Современные AI-системы развиваются в сторону агентов — систем на базе больших языковых моделей, которые могут самостоятельно принимать решения и выполнять задачи. В отличие от чат-ботов, которые отвечают на один конкретный вопрос, AI-агенты могут генерировать сотни подзапросов для достижения цели. Например, задача по созданию веб-сайта может потребовать от агента многочасовой работы с самомодификацией и генерацией различных компонентов сайта.
AI-агенты находятся в центре передовых исследований в области искусственного интеллекта. Недавний пример — решение сложной математической задачи с помощью более чем 10 000 агентов, которые отправили 2,7 миллиона сообщений. Хотя это и является исключительным случаем, требующим огромных вычислительных ресурсов, он демонстрирует потенциал и энергоемкость таких систем. По оценкам экспертов, обработка такого количества сообщений может стоить десятки миллионов долларов, однако точные цифры остаются коммерческой тайной.
Энергопотребление и прозрачность данных
Компании, занимающиеся разработкой AI, исторически неохотно раскрывают экологические метрики своих продуктов. Часто в качестве показателя энергопотребления приводятся примеры использования отдельных пользователей, например, сравнение потребления воды для производства миндаля с количеством запросов к ChatGPT. Однако появление AI-агентов, которые значительно более энергоемки, чем простые запросы, усложняет такие расчеты. Информация об энергопотреблении агентов крайне ограничена, а спектр их задач варьируется от простых до сложных, таких как автономное программирование с участием множества вспомогательных агентов. Этот разрыв в энергопотреблении может расти неограниченно по мере усложнения задач.
В отличие от других технологических областей, где рост ограничен количеством пользователей (например, количество водителей или зрителей стриминговых сервисов), использование AI-агентов может быть «отвязано» от конечного пользователя. Руководители AI-компаний говорят о будущем, где один сотрудник-человек может управлять сотнями или тысячами AI-агентов. Именно это видение будущего объясняет текущую гонку за строительством дата-центров. Из-за недостатка надежных данных от компаний, энтузиасты пытаются самостоятельно оценить энергопотребление. Климатолог Зек Хаусфатер подсчитал, что его ежедневное использование AI-агентов может потреблять больше энергии, чем два холодильника. Хотя это и не является критическим показателем для личного использования, это представляет собой новый источник выбросов в условиях глобального потепления.
Масштабирование и будущее AI-инфраструктуры
Meta недавно представила персонального AI-агента Muse, который будет доступен миллиардам пользователей по всему миру. Каждый пользователь получит выделенный облачный компьютер, который будет работать даже в автономном режиме. Планируется интеграция Muse с умными очками Meta, что позволит пользователям взаимодействовать с агентами незаметно для себя. Хотя углеродный след персонального использования агентов пока относительно невелик по сравнению с другими видами деятельности, таких как авиаперелеты или потребление мяса, массовое внедрение может привести к значительному росту энергопотребления. Это объясняет масштаб строительства дата-центров, таких как проект Hyperion в Луизиане, который будет питаться от 10 газовых электростанций.
Эксперты прогнозируют, что технологии, которые будут обучены в строящихся дата-центрах, появятся через три-пять лет и будут значительно отличаться от современных чат-ботов. В контексте энергоснабжения дата-центров рассматриваются и малые модульные ядерные реакторы (ММР). Они могли бы стать источником безуглеродной энергии, однако их коммерческое внедрение в США пока находится на начальной стадии. Несмотря на усилия правительства по ускорению развития отрасли, процесс вывода ММР на рынок остается длительным.
Источник: WIRED
