От опашки за присъединяване към електропреносната мрежа, продължаващи десетилетие, до съоръжения, работещи на половината от капацитета си — ново изследване разкрива енергийната криза в основата на стремежа на Европа да засили своите способности в областта на изкуствения интелект, пише "Евронюз".

"Всеки път, когато зададете въпрос на чатбот с изкуствен интелект, някъде — вероятно на друг континент — склад, пълен с компютри, работи усилено, за да ви отговори, а огромно количество енергия се изразходва, за да получите бърз отговор.

Центровете за данни — физическите обекти, които приютяват суперкомпютрите и свързаните с тях компоненти, стоящи в основата на рязкото развитие на изкуствения интелект — са критично важни в епохата на напредналата обработка на данни.

Тяхната консумация на електроенергия обаче се превръща в самостоятелен проблем. Тези съоръжения стават все по-големи, по-многобройни и значително по-енергоемки, а необходимата енергия за функционирането им нараства със същото темпо.

В момента Съединените щати доминират глобалната картина с приблизително 5400 съоръжения спрямо около 3400 в Европа, според данни на Cloudscene, а Европа отчаяно се стреми да навакса това изоставане.

Проблемът е, че това наваксване идва с огромна енергийна цена — а електроенергийната мрежа на континента вече изпитва затруднения да поеме съществуващото търсене.

Ново мащабно изследване на Interface — европейски мозъчен тръст в областта на енергийната и дигиталната политика — показва колко сериозно е станало това напрежение.

Според авторите без спешни реформи, амбициите на Европа в областта на изкуствения интелект (ИИ/AI) могат да се превърнат в скъпи "блокирани активи", поглъщащи електроенергия и публични средства, докато в други региони се използват по-добри алтернативи.

"Изграждането на съоръжения с капацитет от стотици мегавати, които не успяват ефективно да използват договорената си мощност, би било неустойчиво не само икономически, но и от гледна точка на енергийната и климатичната система", се посочва в доклада.

Електрически "мегаабсорбатори"

Типично европейско домакинство използва около 3600 киловатчаса електроенергия годишно, или приблизително 10 киловатчаса на ден.

Центърът за данни зад вашия ИИ асистент може да изразходва дневния еквивалент на десетки хиляди такива домакинства още преди закуска.

"Енергийната мощност на водещите ИИ клъстери нараства от около 13 MW през 2019 г. до прогнозни 280-300 MW за Colossus на xAI през 2025 г. — сравнимо с потреблението на приблизително 250 000 европейски домакинства", се посочва в доклада.

Цялата тази енергия трябва да премине през инфраструктура, която вече е под сериозно напрежение.

Електроенергийната мрежа на Европа — обширната система от електропроводи, подстанции и преносна инфраструктура, която доставя електричество от мястото на производство до мястото на потребление — не е проектирана с мисъл за ИИ.

Когато едно ново съоръжение изисква стотици мегавати наведнъж, не е достатъчно просто да бъде "включено". То натоварва и изчерпва ресурсите на цялата система около себе си, като може да наложи скъпи модернизации и да изтласка други потребители, конкуриращи се за същия капацитет.

"Обучението на ChatGPT-4 е изисквало приблизително 46 GWh обща енергия — еквивалент на постоянна консумация от 20 MW за период от три месеца, достатъчна да захрани целия Брюкселски столичен регион за повече от четири дни", изчислява докладът.

Очаква се най-напредналите модели, които се разработват в момента, да потребяват значително повече. Международната агенция по енергетика прогнозира, че глобалното потребление на електроенергия от центровете за данни ще "нарасне повече от два пъти до 2030 г., основно заради натоварванията от ИИ".

Традиционните сървърни ферми са изградени около умерени и гъвкави енергийни натоварвания. ИИ клъстерите обаче използват специализирани чипове, работещи почти на максимален капацитет дни или седмици наред, като — според доклада — се държат като "електроинтензивни индустриални инсталации, свързани към ограничени електроенергийни мрежи".

"Капацитетът за присъединяване към мрежата, сроковете за включване, локалните задръствания и в последно време цените на енергията вече се превърнаха в ограничаващи фактори, които забавят или пренасочват мащабни проекти въпреки първоначалния инвестиционен интерес", посочват от Interface.

Ще успее ли мрежата да навакса?

Никъде това не се вижда по-ясно, отколкото в най-търсените пазари за центрове за данни в Европа — т.нар. FLAP-D градове: Франкфурт, Лондон, Амстердам, Париж и Дъблин.

Опашките за присъединяване към електропреносната мрежа са станали толкова дълги, че на практика действат като забрана за ново строителство.

"В пазарите FLAP-D новите съоръжения чакат средно между 7 и 10 години за присъединяване към мрежата, като в най-натоварените основни пазари този срок достига до 13 години", се посочва в доклада.

Ирландия е наложила фактически мораториум върху нови центрове за данни в Дъблин до 2028 г., а Нидерландия и Франкфурт на практика са спрели нови присъединявания поне до 2030 г.

В доклада се отбелязва, че OpenAI е "замразила инвестициите си в Обединеното кралство и Норвегия заради високите цени на електроенергията" — възможен сигнал, че дори най-добре финансираните компании в областта на ИИ се сблъскват с ограниченията на европейската енергийна система.

Какво трябва да се промени

Електроенергийната мрежа на Европа вече се справя с нарастващото електрифициране на транспорта и отоплението, неравномерното внедряване на възобновяеми енергийни източници и — както се отбелязва в доклада — рисковете от "напрегнати пазари на газ и електроенергия", допълнително усложнени от руската инвазия в Украйна и продължаващия конфликт в Близкия изток.

Докладът препоръчва центровете за данни в Европа да бъдат интегрирани в националното и европейското планиране на електроенергийната мрежа още от самото начало, като изборът на местоположение бъде обвързан с наличието на възобновяема енергия.

Добавянето на стотици мегавати ИИ инфраструктура рискува да направи всички тези процеси по-трудни и по-скъпи.

"Дългосрочната стойност и обществена приемливост на големите изчислителни клъстери за ИИ ще зависи от това дали те ще бъдат замислени, регулирани и управлявани като критична енергийна инфраструктура, различна от традиционните центрове за данни", заключава докладът.