По време на годишната среща на World Economic Forum в Давос Сам Алтман отправи необичайно директно предупреждение: следващото ограничение пред изкуствения интелект няма да бъдат идеите, талантът или дори чиповете, а електричеството.

По данни на Reuters Алтман е заявил, че бързото разширяване на усъвършенстваните AI системи ще изисква „зашеметяващи количества енергия“, а технологичните пробиви в добива на чиста енергия в големи количества са ключови за поддържането на темпа.

Изчислителната мощ е лимитиращият фактор за AI,

подчерта той, добавяйки, че индустрията трябва да се подготви за мащаб на търсенето на енергия, който малко политици днес предвиждат.

Като ръководител на OpenAI, Алтман все по-често свързва развитието на граничните модели с физическата инфраструктура. В Давос той аргументира, че докато възможностите на моделите се подобряват, масовото им внедряване ще зависи от надеждно и мащабируемо електропроизводство.

Защо темата е актуална сега

Коментарите му идват на фона на глобална надпревара за осигуряване на веригите за доставки на полупроводници и изграждане на хиперскейл центрове за данни. Енергийните компании в части от САЩ и Европа отчитат рекордни заявки за нови присъединявания към мрежата от технологични компании, които строят съоръжения, оптимизирани за AI. В някои региони регулатори вече изразяват притеснения относно тесни места в преносната мрежа и стабилността ѝ.

Сам Алтман по време на World Economic Forum в Давос

Проблемът не е само в общия обем производство, а в надеждността. Клъстерите за обучение на модели изискват непрекъснато електрозахранване с висока плътност. Възобновяемите източници като вятър и слънце се разширяват бързо, но тяхната променливост създава интеграционни предизвикателства, ако не са комбинирани със съхранение или базова генерация.

В Давос Алтман посочи, че дългосрочните решения могат да включват усъвършенствани ядрени технологии и други форми на високоефективна чиста енергия. Той вече е инвестирал в енергийни компании, аргументирайки, че изобилната енергия е фундамент за отключване на икономическия потенциал на AI.

Как анализаторите четат посланието

Според енергийни и технологични анализатори изказването е едновременно предупреждение и стратегическо позициониране. Подчертавайки енергията като следващото „тясно място“, лидерите в AI индустрията изпращат сигнал към правителствата, че инфраструктурната политика вече е неразривно свързана с дигиталната конкурентоспособност.

Паралелно текат усилия за повишаване на ефективността. Новите поколения AI ускорители предлагат по-висока производителност на ват, а изследователите разработват по-малки и по-специализирани модели, които намаляват изчислителното натоварване. Техники като квантизация и sparsity значително понижават разходите за inference.

Много експерти обаче предупреждават за т.нар. „rebound effect“: когато изчисленията стават по-ефективни и евтини, общото им използване нараства. Така общото енергийно потребление може да продължи да се увеличава, дори ако отделните задачи стават по-икономични.

Отговор на твърденията за вода и „разход на ток на заявка“

Дни след Давос, по време на събитие на The Indian Express в Индия, Алтман се противопостави на вирусни (от “viral”) твърдения за екологичния отпечатък на AI.

Той нарече притесненията за консумация на вода от системи като ChatGPT „напълно фалшиви“, отбелязвайки, че по-високото потребление на вода е било характерно за период, когато центровете за данни са използвали изпарително охлаждане.

Сега в интернет се разпространяват твърдения от типа: ‘Не използвайте ChatGPT, това са 17 галона вода на заявка’… Това е напълно невярно, абсурдно и няма връзка с реалността,

заяви той.

Алтман отхвърли и сравненията, според които една заявка към ChatGPT консумира енергия, равна на 1.5 зареждания на батерията на iPhone.

Няма как да е дори близо до това,

каза той.

В същото време той призна, че по-широкият въпрос за общото енергийно потребление е легитимен.

Справедливо е да се притесняваме за общата консумация на енергия – не на заявка, а в общ план, защото светът използва толкова много AI,

сочи Алтман, добавяйки, че това засилва аргументите за ускорени инвестиции в ядрена, вятърна и слънчева енергия.

Данните зад спора

В момента няма глобално законово изискване технологичните компании да разкриват детайлни данни за енергийното и водното потребление на конкретни AI натоварвания. Това оставя изследователите да правят независими оценки. Някои академични проучвания свързват големи клъстери от центрове за данни с локално нарастване на търсенето на електроенергия и, в отделни случаи, с повишение на цените на едро.

Международната агенция по енергетика изчислява, че до края на десетилетието глобалното потребление на електроенергия от центрове за данни може да надхвърли 1000 тераватчаса годишно – приблизително колкото е днешното потребление на Япония. Делът на AI натоварванията в този обем се очаква да нараства.

Алтман твърди, че част от публичния дебат е некоректно рамкиран – особено когато сравнява енергията за обучение на голям модел с енергията, нужна на човек за изпълнение на единична задача.

Не е честно да се сравнява енергията за обучение на AI модел с енергията за един човешки inference,

каза той.

Нужни са около 20 години живот и цялата храна, която изяждаш през това време, за да станеш умен. И не само това – зад теб стоят 100 милиарда души еволюция.

Според него по-уместното сравнение е между вече обучен AI модел и човек, който изпълнява конкретна задача.

Ако попитате ChatGPT нещо, колко енергия е нужна, за да отговори, спрямо човек? Вероятно AI вече е настигнал човека по енергийна ефективност, измерено по този начин.

Какво следва

Експерти по публични политики очертават няколко възможни отговора: ускорена модернизация на електропреносните мрежи, облекчаване на процедурите за нови далекопроводи и инвестиции в следващо поколение чиста енергия. Част от големите технологични компании вече проучват възможността за съвместно разполагане на центрове за данни с ядрени или възобновяеми мощности.

Нараства и интересът към „energy-aware AI“ – модели и системи, оптимизирани не само за точност и скорост, но и за енергийна ефективност.

В Давос Алтман представи предизвикателството като възможност. Ако изкуственият интелект повиши продуктивността и ускори научните пробиви, инвестицията в изобилна чиста енергия може да се окаже едно от най-значимите икономически решения на десетилетието.

Така траекторията на AI все по-ясно се обвързва с електропреносната мрежа. Дигиталната революция вече стъпва върху физическа инфраструктура. А следващата граница пред изкуствения интелект може да се окаже не в алгоритмите, а в киловатите.

Изображение: The Indian Express Youtube Channel, “Sam Altman Unfiltered: ChatGPT, AI Risks & What’s Coming Next, 40 Questions in 60 Minutes”

Изображение: Sam Altman at World Economic Forum from Benedikt von Loebell at Flickr