Опасения биткоина по поводу чрезмерного энергопотребления, похоже, прошли, потому что более раздражающим энергопожирающим бегемотом является ИИ. (Синопсис: Пакистан объявляет о выделении 2000 мегаватт электроэнергии для «Центра майнинга биткоинов и искусственного интеллекта» Премьер-министр назначил специального помощника по блокчейну и криптовалютам) (Справочное дополнение: Совместное предложение синих и белых о внесении поправок в ограничение на «продление ядерной энергетики» на 20 лет, борьба за прекращение неядерных домов) Энергопотребление искусственного интеллекта растет с угрожающей скоростью и, как ожидается, превзойдет потребление электроэнергии майнингом биткойнов и почти половину общего энергопотребления центров обработки данных во всем мире не ранее конца 2025 года. Это мрачное предупреждение исходит от доктора Алекса де Врис-Гао из Института окружающей среды Свободного университета Амстердама, Нидерланды, в его последнем исследовании «Искусственный интеллект: ограничения цепочки поставок и энергетические последствия», опубликованном в журнале Joule. Данные исследований показывают, что только в период с 2023 по 2024 год совокупное энергопотребление тепловых ускорителей модулей ИИ, произведенных NVIDIA и AMD, достигло общей (TDP) в 3,8 млн (GW). Эта цифра эквивалентна потреблению электроэнергии всей Ирландии за целый год. Если принять во внимание все аппаратные (CoWoS) искусственного интеллекта, использующие передовую технологию упаковки TSMC, такие как TPU от Google, и общее энергопотребление всей системы искусственного интеллекта, состоящей из вспомогательного оборудования, такого как рассеивание тепла, потребность в энергии систем искусственного интеллекта, развернутых по всему миру, по оценкам, достигла поразительных масштабов от 5,3 до 9,4 ГВт. Доктор Алекс де Врис-Гао также предсказал в своем исследовании: «Если TSMC снова удвоит свою мощность CoWoS в 2025 году, как и планировалось, совокупный спрос на электроэнергию для производимых систем искусственного интеллекта может достичь 23 ГВт к концу этого года. Это не только превзойдет потребление электроэнергии майнингом биткоина, но и составит почти половину от общего потребления электроэнергии некриптовалютными дата-центрами в 2024 году». В этих замечаниях подчеркивается потенциальное давление развития ИИ на глобальное электроснабжение. На самом деле, возможности TSMC по созданию упаковки CoWoS широко рассматриваются как основное узкое место в производственном процессе ускорителя искусственного интеллекта. Согласно статистическим данным, приведенным в исследовании, производственные мощности TSMC CoWoS увеличились с примерно 126 500 (300mm пластин в 2023 году ) года до примерно 327 400 пластин в 2024 году, увеличившись более чем в два раза. По оценкам рыночных аналитиков, на долю NVIDIA и AMD вместе приходится 52% мощностей CoWoS TSMC (2023 ) и 58% ( )2024, из которых на одну только NVIDIA приходилось 44% соответственно ( в )2023 и 48% ( )2024, что свидетельствует об огромном спросе на рынке оборудования для искусственного интеллекта. Перетягивание каната за энергоэффективность Причина, по которой спрос на энергию ИИ резко вырос, заключается в основном в том, что отрасль в целом придерживается концепции «большие модели работают лучше», что напрямую приводит к увеличению масштаба и сложности моделей ИИ, а также увеличению потребления энергии. Несмотря на то, что некоторые модели имеют повышенную эффективность, такие как китайская модель DeepSeek R1, которая утверждает, что снижает зависимость от высококлассного оборудования, постоянное увеличение размера модели часто легко компенсирует этот прирост эффективности и даже может привести к так называемому «эффекту отскока», так что общее потребление энергии не уменьшается, а увеличивается. В то же время технологические гиганты, как правило, поддерживают низкий уровень прозрачности данных о потреблении энергии ИИ, такие как Google, который предоставил данные в период с 2019 по 2021 год, показывающие, что на машинное обучение приходилось от 10% до 15% от общего потребления энергии в то время. Затем она перестала раскрывать такие данные, заявив, что «не имеет смысла» отличать энергопотребление ИИ от других рабочих нагрузок. Несмотря на то, что законопроект ЕС об искусственном интеллекте требует раскрытия информации о потреблении энергии на этапе обучения моделей искусственного интеллекта общего назначения, обязательного требования для этапа (Inference) вывода, на который приходится большая доля энергопотребления, нет, и соответствующие правила официально вступят в силу не ранее августа 2025 года. Алекс де Врис-Гао подчеркнул: «Отсутствие прозрачности является одной из наших самых больших проблем. Без точных данных политики и исследователи не могут в полной мере оценить воздействие ИИ на окружающую среду и разработать эффективную нормативно-правовую базу». Нагрузка на сети и экологические проблемы Этот быстрый рост спроса на энергию создает серьезные проблемы для сетей каждой развитой страны. Центры обработки данных строятся в ( обычно занимают всего от 1 до 2 лет ) намного быстрее, чем цикл планирования и строительства сети ( часто занимает от 5 до 10 лет ), что привело к так называемому «кризису энергетических мощностей». Еще более тревожным для экологов является то, что новые центры обработки данных с искусственным интеллектом могут еще больше углубить зависимость от ископаемого топлива, например, предыдущее партнерство между OpenAI/StarGate и Crusoe Energy для обеспечения до 4,5 ГВт генерирующих мощностей природного газа для центров обработки данных. Соединенные Штаты являются крупнейшим в мире потребителем электроэнергии для центров обработки данных, на долю которых приходится около 45% от общемирового объема, за ними следуют Китай (25% ) и Европа (15% ). В настоящее время цель искусственного интеллекта для спринта в Соединенных Штатах, похоже, на данный момент отбрасывает в сторону скрытые опасения, вызванные потреблением энергии; Связанные с этим данные ИИ, такие как электроэнергия Китая, еще менее ясны. Связанная отчетность Крупнейшая в Европе энергетическая компания ENEL будет «токенизировать солнечные панели» для покупки монет для компенсации счетов за электроэнергию, новое приложение RWA Эфиопская энергетическая компания «18% выручки приходится на майнинг биткоинов», недорогое предприятие по добыче гидроэнергии New Paradise «Думаете, биткоин потребляет электроэнергию? Исследование: энергопотребление ИИ превзойдет майнинг BTC не ранее конца 2025 года» Эта статья была впервые опубликована в журнале BlockTempo «Динамический тренд — самое влиятельное новостное СМИ о блокчейне».
Содержание носит исключительно справочный характер и не является предложением или офертой. Консультации по инвестициям, налогообложению или юридическим вопросам не предоставляются. Более подробную информацию о рисках см. в разделе «Дисклеймер».
Считаете, что Биткойн потребляет слишком много энергии? Исследование: потребление электроэнергии AI к концу 2025 года превысит Майнинг BTC
Опасения биткоина по поводу чрезмерного энергопотребления, похоже, прошли, потому что более раздражающим энергопожирающим бегемотом является ИИ. (Синопсис: Пакистан объявляет о выделении 2000 мегаватт электроэнергии для «Центра майнинга биткоинов и искусственного интеллекта» Премьер-министр назначил специального помощника по блокчейну и криптовалютам) (Справочное дополнение: Совместное предложение синих и белых о внесении поправок в ограничение на «продление ядерной энергетики» на 20 лет, борьба за прекращение неядерных домов) Энергопотребление искусственного интеллекта растет с угрожающей скоростью и, как ожидается, превзойдет потребление электроэнергии майнингом биткойнов и почти половину общего энергопотребления центров обработки данных во всем мире не ранее конца 2025 года. Это мрачное предупреждение исходит от доктора Алекса де Врис-Гао из Института окружающей среды Свободного университета Амстердама, Нидерланды, в его последнем исследовании «Искусственный интеллект: ограничения цепочки поставок и энергетические последствия», опубликованном в журнале Joule. Данные исследований показывают, что только в период с 2023 по 2024 год совокупное энергопотребление тепловых ускорителей модулей ИИ, произведенных NVIDIA и AMD, достигло общей (TDP) в 3,8 млн (GW). Эта цифра эквивалентна потреблению электроэнергии всей Ирландии за целый год. Если принять во внимание все аппаратные (CoWoS) искусственного интеллекта, использующие передовую технологию упаковки TSMC, такие как TPU от Google, и общее энергопотребление всей системы искусственного интеллекта, состоящей из вспомогательного оборудования, такого как рассеивание тепла, потребность в энергии систем искусственного интеллекта, развернутых по всему миру, по оценкам, достигла поразительных масштабов от 5,3 до 9,4 ГВт. Доктор Алекс де Врис-Гао также предсказал в своем исследовании: «Если TSMC снова удвоит свою мощность CoWoS в 2025 году, как и планировалось, совокупный спрос на электроэнергию для производимых систем искусственного интеллекта может достичь 23 ГВт к концу этого года. Это не только превзойдет потребление электроэнергии майнингом биткоина, но и составит почти половину от общего потребления электроэнергии некриптовалютными дата-центрами в 2024 году». В этих замечаниях подчеркивается потенциальное давление развития ИИ на глобальное электроснабжение. На самом деле, возможности TSMC по созданию упаковки CoWoS широко рассматриваются как основное узкое место в производственном процессе ускорителя искусственного интеллекта. Согласно статистическим данным, приведенным в исследовании, производственные мощности TSMC CoWoS увеличились с примерно 126 500 (300mm пластин в 2023 году ) года до примерно 327 400 пластин в 2024 году, увеличившись более чем в два раза. По оценкам рыночных аналитиков, на долю NVIDIA и AMD вместе приходится 52% мощностей CoWoS TSMC (2023 ) и 58% ( )2024, из которых на одну только NVIDIA приходилось 44% соответственно ( в )2023 и 48% ( )2024, что свидетельствует об огромном спросе на рынке оборудования для искусственного интеллекта. Перетягивание каната за энергоэффективность Причина, по которой спрос на энергию ИИ резко вырос, заключается в основном в том, что отрасль в целом придерживается концепции «большие модели работают лучше», что напрямую приводит к увеличению масштаба и сложности моделей ИИ, а также увеличению потребления энергии. Несмотря на то, что некоторые модели имеют повышенную эффективность, такие как китайская модель DeepSeek R1, которая утверждает, что снижает зависимость от высококлассного оборудования, постоянное увеличение размера модели часто легко компенсирует этот прирост эффективности и даже может привести к так называемому «эффекту отскока», так что общее потребление энергии не уменьшается, а увеличивается. В то же время технологические гиганты, как правило, поддерживают низкий уровень прозрачности данных о потреблении энергии ИИ, такие как Google, который предоставил данные в период с 2019 по 2021 год, показывающие, что на машинное обучение приходилось от 10% до 15% от общего потребления энергии в то время. Затем она перестала раскрывать такие данные, заявив, что «не имеет смысла» отличать энергопотребление ИИ от других рабочих нагрузок. Несмотря на то, что законопроект ЕС об искусственном интеллекте требует раскрытия информации о потреблении энергии на этапе обучения моделей искусственного интеллекта общего назначения, обязательного требования для этапа (Inference) вывода, на который приходится большая доля энергопотребления, нет, и соответствующие правила официально вступят в силу не ранее августа 2025 года. Алекс де Врис-Гао подчеркнул: «Отсутствие прозрачности является одной из наших самых больших проблем. Без точных данных политики и исследователи не могут в полной мере оценить воздействие ИИ на окружающую среду и разработать эффективную нормативно-правовую базу». Нагрузка на сети и экологические проблемы Этот быстрый рост спроса на энергию создает серьезные проблемы для сетей каждой развитой страны. Центры обработки данных строятся в ( обычно занимают всего от 1 до 2 лет ) намного быстрее, чем цикл планирования и строительства сети ( часто занимает от 5 до 10 лет ), что привело к так называемому «кризису энергетических мощностей». Еще более тревожным для экологов является то, что новые центры обработки данных с искусственным интеллектом могут еще больше углубить зависимость от ископаемого топлива, например, предыдущее партнерство между OpenAI/StarGate и Crusoe Energy для обеспечения до 4,5 ГВт генерирующих мощностей природного газа для центров обработки данных. Соединенные Штаты являются крупнейшим в мире потребителем электроэнергии для центров обработки данных, на долю которых приходится около 45% от общемирового объема, за ними следуют Китай (25% ) и Европа (15% ). В настоящее время цель искусственного интеллекта для спринта в Соединенных Штатах, похоже, на данный момент отбрасывает в сторону скрытые опасения, вызванные потреблением энергии; Связанные с этим данные ИИ, такие как электроэнергия Китая, еще менее ясны. Связанная отчетность Крупнейшая в Европе энергетическая компания ENEL будет «токенизировать солнечные панели» для покупки монет для компенсации счетов за электроэнергию, новое приложение RWA Эфиопская энергетическая компания «18% выручки приходится на майнинг биткоинов», недорогое предприятие по добыче гидроэнергии New Paradise «Думаете, биткоин потребляет электроэнергию? Исследование: энергопотребление ИИ превзойдет майнинг BTC не ранее конца 2025 года» Эта статья была впервые опубликована в журнале BlockTempo «Динамический тренд — самое влиятельное новостное СМИ о блокчейне».