Сколько воды и энергии уходит на один запрос в ChatGPT

Недавно глава OpenAI Сэм Альтман поделился своими оценками, которые вызвали широкий резонанс в индустрии и среди общественности. В этой статье мы подробно рассмотрим, о чем говорил Альтман, что стоит за его цифрами, и почему вопросы экологической устойчивости ИИ важны для будущего технологий.

Сколько ресурсов потребляет один запрос к ChatGPT

Средний запрос к ChatGPT использует около 0,000085 галлона воды — это примерно 1,15 чайной ложки. Для обработки одного запроса требуется примерно 0,34 ватт-часа электроэнергии. Для понимания масштаба этих величин, Альтман сравнил их с энергопотреблением бытовых приборов: 0,34 ватт-часа — это примерно как секунда работы электрической плиты или пара минут работы светодиодной лампочки.

Несмотря на эти числа, OpenAI пока не представила подробных методик расчетов или источников, подтверждающих эти оценки. Это вызывает определенные вопросы и обсуждения в научных и технических кругах, поскольку измерение энергопотребления и водозатрат в масштабах работы дата-центров — задача весьма непростая и зависит от множества факторов.

Важность темы энергопотребления и водозатрат ИИ

Обсуждение потребления энергии и воды ИИ становится все более актуальным на фоне увеличивающейся роли ИИ в жизни, промышленности и бизнесе. Современные большие языковые модели, такие как GPT-4, требуют огромных вычислительных ресурсов не только для обучения, но и для повседневной работы — обработки миллионов запросов пользователей.

Энергия и водные ресурсы — ключевые факторы устойчивого развития

Дата-центры, где размещены и работают модели ИИ, нуждаются в значительном охлаждении серверов. Вода часто используется для систем охлаждения, особенно в регионах с горячим климатом. В результате расход воды становится значимой статьей экологических затрат.

По прогнозам исследователей, потребление энергии ИИ может уже в ближайшие годы превысить энергозатраты на майнинг криптовалют, таких как биткойн. Это вызывает обеспокоенность относительно воздействия индустрии на изменение климата и истощение природных ресурсов.

Различия в инфраструктуре и их влияние на энергозатраты

Важным фактором, влияющим на общие затраты ресурсов, считается место расположения дата-центров. В регионах с холодным климатом охлаждение серверов требует меньше энергии и воды, тогда как в жарких и засушливых регионах ситуация обратная — вода становится ключевым ресурсом для охлаждения, и ее расход значительно возрастает.

Так экологический след ИИ не равномерен и зависит от множества факторов, включая архитектуру дата-центров, используемые технологии охлаждения, тип электроэнергии, возобновляемая или углеродноемкая, и так далее.  

Мнение экспертов 

В прошлом году The Washington Post совместно с исследователями провели оценку энергозатрат для генерации текста GPT-4. Они пришли к выводу, что генерация короткого текста из 100 слов требует «немного больше одной бутылки воды». Эти оценки вызвали

Многие пользователи задумываются о том, сколько энергии уходит на генерацию ответа ИИ. Альтман поясняет: средний запрос требует около 0.34 ватт-часа энергии — это примерно столько, сколько потребляет духовка за секунду или энергосберегающая лампочка за пару минут.

Однако более неожиданный аспект — потребление воды. Охлаждение серверов в дата-центрах, на которых работают модели вроде GPT-4, требует значительных объемов воды, особенно в регионах с жарким климатом.

ИИ-индустрия уже сталкивается с растущей критикой по поводу своего экологического следа. В этом году исследователи предсказали, что энергопотребление ИИ может превысить затраты на майнинг биткойна.

Кроме того, исследование The Washington Post в 2023 году показало, что генерация короткого текста, как «cпасибо» или «ок», в GPT-4 может потреблять столько воды, сколько помещается в бутылке. 

Эти данные вызывают обеспокоенность, особенно в условиях климатического кризиса и нехватки пресной воды в отдельных регионах.

По мнению Альтмана, стоимость ИИ — в будущем приблизится к стоимости электроэнергии. Это обещает сделать ИИ доступнее, но одновременно требует большей прозрачности в вопросах устойчивости и воздействия на окружающую среду.