Почему сдерживаются темпы развития ИИ?

Ссылаясь на данные Boston Consulting Group, Barron's заявил, что к 2030 году центры обработки данных будут потреблять 7,5% всей доступной электроэнергии в США. Центры обработки данных, созданные для систем ИИ, могут потреблять сотни мегаватт электроэнергии на объект, поэтому система энергоснабжения больше не сможет справляться с быстрым ростом числа центров обработки данных.

Согласно анализу, с 2022 по 2030 год потребление энергии центрами обработки данных в США увеличится со 126 до 390 тераватт-часов, что будет достаточно для снабжения 40 миллионов американских домохозяйств.

По оценкам 650 Group, объём серверных систем, обеспечивающих потребности ИИ, к 2028 году увеличится в шесть раз по сравнению с прошлым годом и достигнет 6 миллионов единиц. Согласно прогнозу Gartner, средняя потребляемая мощность сервера-ускорителя увеличится с 650 Вт до 1000 Вт.

Потребление энергии увеличится не только из-за увеличения количества серверов, но и из-за условий эксплуатации. Оптимизация энергозатрат путем привлечения искусственного интеллекта к управлению энергопотреблением поможет ограничить эту тенденцию, но не решит проблему полностью. Переход на жидкостное охлаждение серверных систем в большинстве случаев неизбежен. По данным Super Micro, эксплуатационные расходы центров обработки данных можно сократить более чем на 40% за счет перехода с традиционных систем воздушного охлаждения на жидкостное.

Проблема усугубляется неравномерным развитием энергосистемы региона. Кроме того, не все локации способны эффективно передавать вырабатываемую электроэнергию в места расположения крупных энергопотребляющих систем. Эксперты утверждают, что США генерируют достаточно электроэнергии для поддержки развития систем искусственного интеллекта, но существуют проблемы с распределительной сетью.