Бурное развитие искусственного интеллекта меняет мир, но требует всё больше энергии. Центры обработки данных уже потребляют до 4% электроэнергии в развитых странах, и доля будет расти. Хватит ли ресурсов для ИИ-революции? Как технологии справляются с нагрузкой? Мы разобрались, грозит ли нам энергетический кризис в эпоху ИИ.
Искусственный интеллект потребляет все больше энергии
Сейчас на центры обработки данных всех типов приходится около 1% мирового потребления электроэнергии, отмечает Международное энергетическое агентство. В крупных экономиках их доля еще больше – 2-4%. И агентство ожидает быстрого роста потребления до 2030 года из-за активных инвестиций в искусственный интеллект и инфраструктуру для него – вложения уже почти утроились с 2022 года.
Раньше считалось, что 1 запрос в GPT-4o = 10 запросов в Google. Однако в Epoch AI выяснили, что энергозатраты одинаковы.
В основном серверные мощности, как для ИИ, так и для других задач питаются традиционными энергоносителями – уголь и газ. В странах с развитой атомной энергетикой прибавляются еще и АЭС. В развитых экономиках также быстро набирают популярность «зеленые ЦОДы», питающиеся от возобновляемых источников энергии.
Важно, что МЭА отмечает успехи человечества в контроле «аппетита серверов». Нам удалось сильно повысить производительность на мегаватт при росте эффективности ЦОДов, поэтому стремительное развитие интернета за последние 15 лет не привело к бесконтрольному росту энергопотребления. Однако один из главных рисков ИИ для энергетической безопасности, – концентрированное кластерное расположение ЦОДов.
Что будет дальше?
Уже к следующему году, только в базовом сценарии МЭА, ожидается удвоение потребления электроэнергии центрами обработки данных до 800 тераватт-часов: классическими, для ИИ и для блокчейн-инфраструктуры (рис. 1).
Рис. 1. Сценарии потребления электроэнергии дата-центрами, ИИ и блокчейном. Источник: МЭА.
МЭА и иные организации только берутся за изучение влияния ИИ на энергетический рынок. Однако там уже отмечают, что потребление в ближайшие годы продолжит расти «умеренно», а вот более длительные перспективы крайне непредсказуемы.
В McKinsey же представили свой прогноз по Европе: потребление энергии ЦОДами вырастет в 3 раза к 2030 году из-за роста инвестиций в ИИ и продолжающейся цифровизации экономики.
В Rystad Energy прогнозируют удвоение потребности ИИ в электроэнергии в США к 2030 году. В Goldman Sachs ждут роста потребления ЦОДами в 2,5 раза к тому же году (рис. 2).
Рис. 2. Прогноз потребления электроэнергии центрами обработки данных. Источник: Goldman Sachs.
Однако, как мы уже рассмотрели, доля ЦОДов в общем энергопотреблении все еще достаточно мала. Поэтому, например, в США в период с 2022 по 2030 годы ожидается общий рост потребления электроэнергии на 2,4%. Центры обработки данных обеспечат прирост всего в 0,9%, отмечают в Goldman Sachs.
В Lawrence Berkeley National Laboratory уделяют большое внимание анализу потребления электроэнергии искусственным интеллектом. Там ожидают ускорения роста потребности в электроэнергии в США в ближайшие годы именно из-за увеличения требований ЦОДов для ИИ. Доля этой категории в общем энергопотреблении страны может вырасти до 7-12%, что означает почти 2-3 кратный рост с уровней 2022 года (рис. 3).
Рис. 3. Потребление электроэнергии центрами обработки данных в США. Источник: Lawrence Berkeley National Laboratory
В целом в ближайшие годы энергобаланс не слетит с «катушек». Да, потребление будет быстро расти, но доля ИИ пока не невелика, энергоэффективность ЦОДов постоянно растет, а также активно развиваются возобновляемые источники, которые способны удовлетворить растущий спрос.
- Энергоэффективность чипов выросла в 100+ раз за последние 17 лет и продолжает расти, хоть и медленнее.
- Энергоэффективность ПО увеличивается.
- Искусственный интеллект помогает оптимизировать затраты энергии.
- Доля ЦОДов в энергобалансе остается относительно небольшой.
Заместитель председателя наблюдательного совета Ассоциации «Надежный партнер» Дмитрий Гусев заявил нам, что внедрение технологий искусственного интеллекта, параллельно с увеличением потребления электроэнергии, будет активно помогать в оптимизации этого потребления, что будет так или иначе сдерживать рост потребностей ЦОДов.
Однако, по его словам, многое будет зависеть от характера использования ИИ. Значительная доля контента, который генерирует искусственный интеллект, относится к развлекательному. Более осознанный подход или ограничения ИИ-продуктов, например по стоимости, позволяют лучше использовать искусственный интеллект на благо человечества и компенсировать прирост его энергопотребления научными результатами его же деятельности.
Влияние ИИ на стоимость нефти и газа неоднозначно
Из рассмотренного выше есть два вывода: общее потребление электроэнергии не покажет бесконтрольный рост и источники энергии для ИИ достаточно диверсифицированы. Именно поэтому роста цен на энергоносители в ближайшие годы не ожидается. Более того, прогнозируется спад благодаря внедрению искусственного интеллекта в добычу и генерацию.
Дмитрий Гусев отметил: «Рост энергопотребления не обязательно приведет к увеличению потребления нефти или других энергоносителей — все зависит от структуры энергобаланса страны. В России основными источниками остаются газ, уголь и атом».
Снижение цен на энергоносители, по его мнению, — вопрос неоднозначный. Рынок сможет подстроиться, плюс есть эффекты от внедрения новых технологий и оптимизации благодаря ИИ. Также оптимальным решением является размещение дата-центров рядом с дешевыми источниками генерации. Это могут быть возобновляемые источники энергии. Однако при недостатке инвестиций в энергетику потребление может расти, как и цены, но скорее локально.
В МЭА прогнозируют то же самое – ожидается, что стоимость газа в ближайшие два года в среднем будет снижаться по всему миру. Цены на уголь останутся примерно теми же.
Рис. 4. Прогноз стоимости газа и угля на основных рынках до 2027 года. Источник: МЭА.
Говоря о нефти, в Goldman Sachs прогнозируют снижение стоимости баррели из-за повышения эффективности добычи. В аналитической заметке эксперты инвестиционного банка отмечают, что рост спроса повысит цены на $2/баррель, при этом эффект от внедрения ИИ в бизнес-процессы нефтяников снизит себестоимость добычи на $5/баррель. К тому же, ожидается, что технологии искусственного интеллекта позволят повысить добычу и извлекаемость, что увеличит предложение.
Кирилл Бахтин, старший аналитик «БКС Мир инвестиций» выражает такое же мнение: «В обратную сторону для котировок нефти и газа играет помощь ИИ в ускорении процессов по реализации проектов по добыче. На горизонте нескольких лет фактор роста предложения, мы полагаем, будет преобладать».
Бахтин подчеркивает, что развитие искусственного интеллекта будет повышать потребление энергоносителей, что поддержит спрос и цены на них. Однако эффект сокращения издержек и повышения добычи окажется сильнее. Это и есть консенсус в аналитическом сообществе.
За «зеленкой» и атомом может стоять будущее
Операторы крупных центров обработки данных уже обращаются к таким видами электрогенерации – они дешевые, чистые и могут покрыть потребности. Например, центр Cumulus Data питается от энергии АЭС Susquehanna в Пенсильвании или же ЦОД «Атомный», расположившийся прямо на территории Калининской АЭС. Примеров мощностей, питающихся от возобновляемых источников еще больше: от серверов Facebook (компания признана экстремистской и запрещена в РФ) в Арктике до мега-ЦОДов Verne Global в Исландии и Apple в Юте.
От развития искусственного интеллекта выиграют металлурги
Рассматривая тему с точки зрения интересов инвесторов, становится очевидно, что нефтяные компании от развития ИИ выиграют слабо – виднеется лишь оптимизация издержек и рост предложения. А вот металлурги в данном контексте выглядят гораздо интереснее.
Это иллюстрирует известный принцип: в период технологического бума наибольшую выгоду получают поставщики инфраструктурных решений.
Масштабирование инфраструктуры дата-центров будет требовать большого количества металлов, в том числе редких и редкоземельных (РЗЭ), так как они являются критически важными компонентами в электронике. Особенно быстро будет расти спрос на неодим, диспрозий и тербий. К 2029 году объем рынка РЗЭ увеличится примерно на 23%, отмечают в Mordor Intelligence Source.
По данным Trafigura, от строительства новых центров обработки данных будет возрастать спрос на медь. Уже к 2030 году ежегодный спрос на этот металл вырастет на 1 млн тонн, а дефицит меди будет все больше. Например, по итогам года ожидается нехватка в 100 тыс. тонн. металла.
Интересно, что на 1 МВт мощности ЦОДа необходимо от 20 до 40 тонн меди.
Другие металлы, которые выигрывают от тренда: кобальт, литий, алюминий, палладий. Исходя из этого инвесторы могут присмотреться к «Норникелю» и РУСАЛу, которые являются лидерами в России на своих рынках: первый добывает палладий и никель, второй – алюминий. К тому же, обе компании интегрируют технологии самого искусственного интеллекта в процессы добычи.
Выводы
Развитие искусственного интеллекта приводит к росту энергопотребления, но этот процесс сдерживается за счет повышения энергоэффективности дата-центров, внедрения ИИ в процессы, использования возобновляемых источников и атомной энергии.
В ближайшие годы рост потребления электроэнергии останется умеренным, а влияние ИИ на стоимость энергоносителей будет компенсироваться технологическими достижениями. Однако строительство инфраструктуры для ИИ увеличит спрос на металлы, особенно редкоземельные, что делает этот сектор перспективным для инвестиций.
Автор: журналист IF News Говорун Артем.
