Эксперты в области ИИ предупреждают о рисках гипермасштабирования
Крупные технологические компании инвестируют миллиарды долларов в новые центры обработки данных, источники питания и вычислительные ресурсы. Однако среди экспертов отрасли нет единого мнения относительно того, оправдывают ли себя затраты на искусственный интеллект.
По данным Futurum, пять крупнейших поставщиков облачной и ИИ-инфраструктуры в США — Alphabet, Amazon, Meta, Microsoft и Oracle — обязались потратить в этом году на капитальные вложения в ИИ в общей сложности почти 700 миллиардов долларов.
Вычислительные ресурсы ИИ, или «вычисления», являются основной причиной роста потребности этой технологии в ресурсах. Сюда входят такие вещи, как память, вычислительная мощность и специализированное оборудование. Многие модели ИИ работают на основе облачных вычислений, большая часть которых предоставляется одним из трех технологических гигантов: Amazon Web Services, Microsoft Azure и Google Cloud Platform.
Согласно данным Usage AI, на долю этих трех компаний приходится около 68 процентов от общего объема мировых расходов на облачные вычисления, что и дало начало термину «гипермасштабируемые компании».
Крупномасштабные производственные комплексы предъявляют значительно более высокие требования к ресурсам, и, по оценкам iRecruit.co, к 2026 году планируется строительство около 670 таких комплексов.
Всё больше американцев ежедневно используют ИИ, причём почти половина регулярно пользуется тем или иным чат-ботом на основе ИИ. Согласно исследованию Pew Research Center 2026 года, примерно каждый четвёртый взрослый житель США использует эти инструменты ежедневно. Масштабы распространения этой технологии заставили некоторых специалистов, работающих на передовой, задуматься о реальной цене её стремительного развития.
«Инженеры и архитекторы, непосредственно создающие эти системы, задают себе сложные вопросы о вычислительных мощностях, избыточности моделей и о том, соразмерна ли занимаемая инфраструктура получаемой ценности», — сказал Элвин Агаммадзада, архитектор ИИ в NVIDIA, чья работа позволяет ему «наблюдать за тем, что на самом деле требуется для серьезных вычислительных задач в области ИИ», в интервью The Epoch Times.
«Инфраструктура, необходимая для запуска производственных агентских приложений в масштабах предприятия — графические процессоры, системы охлаждения, резервирование — значительна, и она быстро увеличивается по мере ускорения внедрения».
Данные разнятся, но, по исследованию Consumer Reports, в настоящее время в США действуют более 3000 центров обработки данных, и еще около 1500 находятся в стадии планирования или строительства.
Потребности в воде и электроэнергии растут вместе с увеличением влияния искусственного интеллекта. По данным Управления энергетической информации США, в ряде штатов наблюдался резкий рост цен на электроэнергию в период с 2025 по 2026 год на фоне спешки в строительстве новых центров обработки данных для поддержки ИИ. Согласно исследованию Grid Strategies, на эти объекты приходится примерно 55 процентов роста спроса на электроэнергию в США.
«Честный ответ, который отрасль не хочет произносить вслух, заключается в том, что существующая электросетевая и водопроводная инфраструктура на большинстве рынков не была рассчитана на такую траекторию развития», — сказал Агаммадзада.
Брент Фишер, соучредитель компании Cognetryx, занимающейся вопросами безопасности ИИ, считает, что такие ресурсные требования являются поводом для размышлений и рассмотрения иного подхода.
«Большую часть недели я провожу, общаясь с банками, подрядчиками, предоставляющими услуги с высоким уровнем допуска к секретной информации, и системами здравоохранения о том, что они могут и чего не могут включать в инструменты искусственного интеллекта», — сказал он изданию The Epoch Times, добавив, что в отношении хранения данных могут приниматься разные решения.
Фишер отметил, что большинству корпоративных систем ИИ не требуется работать в условиях ограниченных ресурсов региональных центров, таких как пустыня Невады. Корректировка этого параметра могла бы сделать ИИ более жизнеспособным с точки зрения потребления.
«В краткосрочной перспективе простого решения нет», — сказал он. «Центры обработки данных, которые уже находятся в стадии планирования, будут построены за пределами нескольких районов, где законодательство муниципальных властей может быть легко отменено народным одобрением, а уже заключенные контракты на электроэнергию смогут быть использованы».
«Что отрасль может сделать прямо сейчас, так это перестать рассматривать гипермасштабные облачные вычисления как модель развертывания по умолчанию для всех задач искусственного интеллекта».
Компания, использующая ИИ для внутреннего поиска документов, мониторинга соответствия требованиям или оперативной поддержки, может запускать эти задачи на оборудовании, которое у нее уже есть или которое она арендует, в рамках инфраструктуры центра обработки данных, за которую она уже платит.
«Это просто другое архитектурное решение, к принятию которого практически никто не призывает и не учит этому предприятия», — сказал Фишер.
Микаэла Брэди, международный советник по вопросам политики в области ИИ в Министерстве науки, инноваций и технологий Великобритании, заявила изданию The Epoch Times: «Нет никакой реальной возможности удовлетворить потребности в ресурсах, которые предлагают ведущие компании в сфере ИИ, и при этом сохранить жизнеспособность наших сообществ. Оглядываясь назад, можно сказать, что инструменты ИИ следовало внедрять только в тех секторах, которые действительно в них нуждались, таких как медицина, диагностика, машиностроение и производство».
Брэди заявила, что от идеи постепенного, структурированного внедрения ИИ отказались на раннем этапе.
«Вместо этого модели были выпущены для общего пользования с целью получения прибыли как компаниями, которые их разрабатывают, так и теми, кто их внедряет», — сказала она.
Брэди также поставила под сомнение достоверность показателей, используемых для измерения того, какая часть населения использует ИИ по собственному выбору, а какая — по умолчанию.
«Полезность ИИ преувеличивается, чтобы оправдать его развитие», — сказала она. «Сам спрос завышен, поскольку такие инструменты, как Google Gemini или Microsoft Copilot, теперь генерируют ответы и сводки без согласия пользователя, что делает практически невозможным отказ от их использования».
Она привела пример из своего опыта работы с правительством Великобритании.
«В прошлом году мы полностью внедрили Copilot, и не было возможности отключить функцию сводки документов в Word, даже если государственный служащий этого не хотел», — сказал Брэди. «ИТ-специалисты так и не ответили на наши запросы о том, как отказаться от этой функции».
Между тем, отраслевые группы и представители инфраструктурных компаний заявляют, что эти опасения необходимо сопоставить с экономическими и социальными выгодами, которые уже принесла инфраструктура искусственного интеллекта.
Доллары и спрос
В марте опрос RoAI Institute, проведенный среди 1006 руководителей со всего мира, показал, что девять из десяти компаний получают умеренную или значительную выгоду от инвестиций в ИИ. Кроме того, согласно анализу Elementor, предприятия сообщают о прибыли в размере 3,70 доллара на каждый доллар, вложенный в ИИ.
«Центры обработки данных есть практически в каждой отрасли, и объем необходимого хранилища также растет», — сказала Роуз Вайншенк, научный сотрудник Uptime Intelligence в Uptime Institute, в интервью The Epoch Times.
Вайншенк заявила, что одной из ключевых проблем крупных технологических компаний является реакция общественности на расширение центров обработки данных.
«Я думаю, проблема в том, что многие компании хотят сотрудничать с местными сообществами таким образом, чтобы это приносило им пользу. А поскольку напряженность нарастает, вести такие разговоры сложно», — сказала она, признавая, что это своего рода замкнутый круг. «Часто доверие [к местным сообществам] уже подорвано, и вы даже не можете начать этот разговор».
В связи с этим, по словам Вайншенк, в отрасли обсуждается вопрос о том, как «микросети» могут стать потенциальным решением проблемы электроснабжения. Эти небольшие сети будут работать независимо от централизованной системы электроснабжения.
«Все чаще от центров обработки данных ожидается, что они будут оплачивать свою собственную инфраструктуру», — сказала она.
Крупнейшие игроки технологической отрасли открыто заявили о своем стремлении максимально сократить потребление энергии и воды. На своем веб-сайте Google заявила, что стремится создать «самую энергоэффективную в мире вычислительную инфраструктуру» и оснащает каждый из своих центров обработки данных серверами, рассчитанными на минимальное энергопотребление.
Компания Amazon Web Services планирует к 2030 году достичь «водного баланса» на своих кампусах, что означает, что она будет возвращать в местные сообщества больше воды, чем использует в своей деятельности.
«В условиях, когда в среднем в американской семье насчитывается 21 подключенное устройство, спрос на данные быстро растет», — заявил изданию The Epoch Times представитель Data Center Coalition, организации, занимающейся защитой интересов и информированием общественности представителей индустрии центров обработки данных.
«Центры обработки данных обеспечивают функционирование современной жизни, от телемедицины и цифровых классов до банковского дела, авиаперевозок, финансовых транзакций и онлайн-покупок, а также обеспечивают критически важные функции вооруженных сил США, кибербезопасности и служб экстренного реагирования».
Представитель подчеркнул, что те же самые системы, которые обеспечивают работу ИИ, также гарантируют эффективное функционирование домов, предприятий и объектов критической инфраструктуры.
Однако специалисты, наиболее тесно связанные с ИИ, утверждают, что эти достижения в повышении эффективности использования ресурсов, вероятно, не будут иметь значения, если технология продолжит развиваться.
Парадокс Джевонса
«Одно лишь повышение эффективности не решит проблему инфраструктуры ИИ. Оно помогает, но спрос, как правило, растет по мере того, как ИИ становится дешевле и проще в развертывании», — заявила изданию The Epoch Times Сай Джошита Катари, старший инженер по надежности сайтов в компании Visa.
В ближайшей перспективе, по мнению Катари, компаниям необходимы более строгие правила распределения рабочих нагрузок, более эффективное использование существующих мощностей графических процессоров и центральных процессоров, а также более прозрачная оценка влияния на внешние ресурсы.
Фишер согласился.
«Повышение эффективности снижает стоимость единицы вычислительных ресурсов, что исторически приводит к увеличению общего объема использования, а не к его уменьшению. Мы уже видим это», — сказал он.
Фишер считает, что искусственный интеллект является примером парадокса Джевонса — экономической теории, которая гласит, что по мере повышения эффективности использования ресурсов в результате технологического прогресса общее потребление того же ресурса будет только расти.
«Искусственный интеллект следует той же траектории, что и более быстрые чипы и более дешевые облачные вычисления на протяжении 30 лет», — сказал он.