Искусственный интеллект развивается – потребление энергии растет

По предварительным оценкам, в 2025 году энергетические затраты, связанные с функционированием искусственного интеллекта, будут варьироваться в диапазоне 8-12 тераватт-часов в год. Ожидается, что к 2030 году эта цифра увеличится как минимум до 30-50 ТВт.ч, что, несмотря на необходимость целевых инвестиций, не окажет существенного влияния на энергетическую инфраструктуру. Несмотря на отсутствие актуальных официальных данных, эксперты полагают, что суммарная мощность российских дата-центров в 2023 году составляла приблизительно 500-600 мегаватт. Предполагается, что к 2025 году, учитывая расширение применения ИИ в различных областях (поисковые системы, обработка информации, чат-боты, аналитические инструменты), эта величина может достигнуть 800-1000 МВт. Один крупный дата-центр, специализирующийся на задачах, связанных с ИИ, например, для обучения крупных языковых моделей, потребляет от 20 до 50 МВт в год. Принимая во внимание относительно небольшое количество таких центров в России (10-15 крупных объектов), а также распространенность облачных решений, общий объем энергопотребления ИИ оценивается в 8-12 ТВт.ч в год (0,7–1% от суммарного производства электроэнергии, составляющего 1150 ТВт.ч). Данный объем не представляет серьезной угрозы для энергетической системы. Стоит отметить, что этот показатель значительно ниже, чем в США, где ИИ уже потребляет десятки ТВт.ч из-за масштабов деятельности таких гигантов, как Google, Microsoft и OpenAI. Расширение использования ИИ в России обусловлено цифровой трансформацией экономики, развитием концепции "умных городов" и внедрением автономного транспорта. В соответствии со стратегией развития ИИ до 2030 года, доля искусственного интеллекта в экономике должна значительно возрасти, что, в свою очередь, потребует наращивания вычислительных мощностей. При умеренных темпах роста в 20-30% в год, к 2030 году энергопотребление может достигнуть 30-50 ТВт.ч в год. В случае более интенсивного внедрения ИИ (например, в промышленности и государственном управлении), этот показатель может увеличиться до 80-100 ТВт.ч. Даже в самом пессимистичном сценарии, это составит менее 10% от текущего объема производства (1150 ТВт.ч), что не является критичным, но потребует направленных инвестиций в энергетический сектор. Для удовлетворения спроса на электроэнергию со стороны ИИ необходимо развивать все виды энергетических ресурсов: атомную, гидроэнергетику, возобновляемые источники энергии (ВИЭ) и газовую генерацию. Инвестиции могут поступать как от государства, в рамках программ Министерства энергетики и Министерства цифрового развития, так и от частного сектора. Например, "Яндекс" и "Сбер" могут финансировать собственные дата-центры. Также, часть экспортных доходов от продажи нефти и газа может быть направлена на субсидирование проектов в области ВИЭ и атомной энергетики. Новые архитектуры чипов, разрабатываемые компаниями, такими как "Байкал Электроникс" и "КНС Групп" (Yadro), должны быть ориентированы на снижение энергопотребления при сохранении высокой производительности. Это позволит сократить потребность в дополнительных энергетических мощностях и сделать внедрение ИИ более устойчивым с экологической точки зрения. «Необходимо учитывать географическое распределение новых дата-центров. Размещение вычислительных мощностей в регионах с избыточной генерацией электроэнергии, особенно вблизи крупных гидроэлектростанций или АЭС, позволит снизить нагрузку на существующие энергосети и оптимизировать использование доступных ресурсов. Перспективным направлением является использование систем утилизации тепла, выделяемого серверами в дата-центрах. Это тепло может быть использовано для отопления зданий, подогрева воды или производства электроэнергии, что позволит повысить общую энергоэффективность. Внедрение таких технологий потребует дополнительных инвестиций, но в долгосрочной перспективе окупится за счет снижения затрат на энергоснабжение. Регулярный мониторинг и публикация данных об энергозатратах различных приложений и алгоритмов позволят оценить эффективность принимаемых мер и стимулировать дальнейшие инновации в области энергосбережения. Это также поможет обществу лучше понять влияние ИИ на окружающую среду и поддержать ответственное развитие этой технологии», - комментирует эксперт Ставропольского филиала Президентской академии Шмыгалева Полина.