Потребление энергии системами искусственного интеллекта может превзойти энергопотребление Индии к 2030 году, предупреждает глава Arm Технологии искусственного интеллекта (ИИ) требуют колоссальных объемов электричества для своей работы.

Рене Хаас, возглавляющий компанию Arm, разрабатывающую энергоэффективные чипы, высказал мнение, что совокупное энергопотребление систем ИИ может превысить общий объем энергии, потребляемой Индией - самой многонаселенной страной мира - уже к концу текущего десятилетия.

По словам Хааса, поиск путей предотвращения прогнозируемого утроения энергопотребления ИИ к 2030 году имеет решающее значение для реализации всего потенциала этих передовых технологий. "Мы все еще находимся на ранней стадии развития возможностей ИИ. Чтобы эти системы совершенствовались, им требуется дополнительное обучение - процесс, включающий обработку гигантских массивов данных программным обеспечением. Рано или поздно этот процесс может достигнуть пределов наших энергетических мощностей", - пояснил он в интервью Bloomberg.

Хаас присоединяется к растущему числу экспертов, обеспокоенных риском чрезмерной нагрузки на мировую энергосистему со стороны ИИ. Вместе с тем, он заинтересован в переходе отрасли на использование чипов с энергоэффективной архитектурой Arm, завоевывающих все большую популярность в центрах обработки данных. Технологии компании, широко применяемые в смартфонах, разработаны для более рационального расходования энергии по сравнению с традиционными серверными чипами. Arm рассматривает ИИ как один из ключевых драйверов своего роста. Чипы на основе ее технологий уже используются в процессорах, лежащих в основе серверных систем Amazon, Microsoft, Alphabet и других технологических гигантов, стремящихся снизить зависимость от Intel и AMD путем разработки собственных чипов.

Хаас утверждает, что применение индивидуально разработанных чипов может помочь компаниям преодолеть ограничения и повысить энергоэффективность их систем ИИ. Такая стратегия способна сократить энергопотребление дата-центров более чем на 15%. Однако отрасли требуются масштабные технологические прорывы для дальнейшего прогресса в этой области. Кроме того, эксперты призывают к поиску альтернативных вычислительных парадигм, не требующих таких огромных энергозатрат как современные системы ИИ.

Возможными решениями могут стать квантовые вычисления, нейроморфные чипы и другие перспективные разработки.

Изображение: нейросеть Шедеврум