В рамках еженедельной колонки Power Play старший автор издания Wired Молли Тафт разбирает одну из главных тем сезона промежуточных выборов — строительство дата-центров. Читатели могут задавать вопросы и делиться мыслями по электронной почте или через защищённый мессенджер Signal.
Многие задаются вопросом, зачем технологические компании возводят огромные дата-центры и берут на себя многомиллиардные долги. Простые запросы к чат-ботам, такие как поиск рецепта или планирование поездки, уже не отражают того, как на самом деле работает искусственный интеллект. Сегодня ключевая ставка делается на агентов — систем на базе больших языковых моделей, которые способны самостоятельно принимать решения для выполнения задачи. Именно этот сдвиг подталкивает Кремниевую долину к масштабному наращиванию энергетических мощностей.
По словам коллеги автора Максвелла Зеффа, вместо одного простого вопроса и ответа агент может генерировать сотни мелких запросов, отталкиваясь от исходной задачи пользователя. Например, если поручить агенту создать сайт, он может работать часами, многократно переформулируя запросы для построения разных страниц, меню и наборов данных. Агенты находятся в центре работы передовых лабораторий и уже демонстрируют впечатляющие, а порой и пугающие результаты. Недавно OpenAI объявила, что более 10 тысяч агентов, отправивших 2,7 миллиона сообщений, решили давнюю математическую задачу, хотя математики оспорили эти заявления компании. Подобные проекты требуют колоссальных вычислительных ресурсов, а значит, и огромных затрат энергии, которые исчисляются десятками миллионов долларов, хотя точную сумму назвать сложно.
Частные ИИ-компании традиционно неохотно раскрывают экологические показатели своей продукции. Многие руководители предпочитают ссылаться на отдельные пользовательские запросы как на меру потребления ресурсов. В одном из подкастов глава OpenAI Сэм Альтман заявил, что вода, необходимая для выращивания одного миндального ореха, равна объёму, расходуемому на 38 тысяч запросов к ChatGPT, хотя этот расчёт оспаривается. «Люди, которые горстями едят миндаль, по большей части не чувствуют, что делают что-то ужасное с точки зрения расхода воды», — сказал он.
Внедрение агентов, которые потребляют гораздо больше энергии, чем простые запросы, сильно усложняет подобные подсчёты. Информации об энергозатратах агентов катастрофически мало, а их задачи варьируются от простых операций до целого дня автономного программирования с командой параллельных вспомогательных агентов. Разрыв в энергопотреблении между такими приложениями огромен и может расти неограниченно по мере усложнения задач.
«В других технологических сферах нас ограничивает то, сколько людей водят машину или смотрят Netflix, — говорит Борис Гамазайчиков, соучредитель и глава исследовательско-консалтинговой группы Sustainable AI. — Теперь эти процессы отвязаны от пользователей, и, если послушать лидеров ИИ, именно этого они и хотят. Они говорят о единорогах с одним сотрудником».