Это настолько большая цифра, что её трудно представить. Во всём мире к 2029 году на центры обработки данных, поддерживающие ИИ, будет потрачено около 3 трлн долларов (2,2 трлн фунтов стерлингов).
Эту оценку дал инвестиционный банк Morgan Stanley, добавивший, что примерно половина этой суммы пойдёт на строительство, а другая половина — на дорогостоящее оборудование, поддерживающее революцию ИИ.
Для сравнения: это примерно соответствует стоимости всей французской экономики в 2024 году.
Только в Великобритании, по оценкам, в ближайшие несколько лет будет построено ещё 100 центров обработки данных для удовлетворения спроса на обработку данных с использованием ИИ.
Некоторые из них будут построены для Microsoft, которая ранее в этом месяце объявила об инвестициях в размере 30 млрд долларов (22 млрд фунтов стерлингов) в британский сектор искусственного интеллекта.
Чем же центры обработки данных с использованием ИИ отличаются от традиционных зданий, заполненных рядами компьютерных серверов, где постоянно работают наши личные фотографии, аккаунты социальных сетей и рабочие приложения?
И стоят ли они этих колоссальных расходов?
Центры обработки данных годами увеличиваются в размерах. В технологической индустрии появился новый термин — гипермасштабирование — для описания объектов, где потребляемая мощность достигает десятков мегаватт, прежде чем появились гигаватты, в тысячу раз превышающие мегаватты.
Но ИИ вывел эту игру на новый уровень. Большинство моделей ИИ используют дорогостоящие компьютерные чипы Nvidia для обработки задач.
Чипы Nvidia поставляются в больших корпусах стоимостью около 4 миллионов долларов каждый. Именно эти корпуса являются ключом к пониманию того, почему центры обработки данных ИИ отличаются от других.
Большие языковые модели (LLM), обучающие программное обеспечение ИИ, должны разбивать язык на мельчайшие смысловые элементы. Это возможно только при наличии сети компьютеров, работающих согласованно и в непосредственной близости друг от друга.
Почему близость так важна? Каждый метр расстояния между двумя чипами добавляет наносекунду, одну миллиардную секунды, ко времени обработки.
Может показаться, что это не так много, но когда целый склад компьютеров жужжит, эти микроскопические задержки накапливаются и снижают производительность, необходимую для ИИ.
Корпуса для обработки ИИ скомпонованы вместе, чтобы устранить этот элемент задержки и создать то, что в технологическом секторе называется параллельной обработкой, работая как один огромный компьютер. Всё это формирует плотность — магическое слово в кругах разработчиков ИИ.
Плотность устраняет узкие места в вычислительной мощности, с которыми сталкиваются обычные центры обработки данных, работающие с процессорами, расположенными на расстоянии нескольких метров друг от друга.
Однако плотные ряды шкафов поглощают гигаватты энергии, а обучение на степень магистра права (LLM) приводит к резким скачкам потребления электроэнергии.
Эти скачки эквивалентны тому, как если бы тысячи домов синхронно включали и выключали чайники каждые несколько секунд.
Подобным нерегулярным потреблением электроэнергии в локальной электросети необходимо управлять с особой тщательностью.
Дэниел Бизо из консалтинговой компании по инжинирингу центров обработки данных The Uptime Institute зарабатывает на жизнь анализом центров обработки данных.
«Обычные центры обработки данных — это тихий фоновый шум по сравнению с нагрузкой, которую ИИ-процессы создают в сети».
Подобно синхронизированным чайникам, внезапные скачки нагрузки ИИ представляют собой то, что Бизо называет единичной проблемой.
«Однократная нагрузка такого масштаба неслыханна», — говорит Бизо. «Это такая экстремальная инженерная задача, как программа «Аполлон».
Операторы центров обработки данных пытаются решить эту проблему энергоснабжения разными способами.
Ранее в этом месяце в интервью BBC генеральный директор Nvidia Дженсен Хуанг заявил, что в Великобритании в краткосрочной перспективе он надеется на то, что больше газовых турбин можно будет использовать «вне сети, чтобы не перегружать людей, подключенных к электросети».
Он заявил, что ИИ сам разработает более совершенные газовые турбины, солнечные панели, ветряные турбины и термоядерную энергию для производства более экономически эффективной и устойчивой энергии.
Microsoft инвестирует миллиарды долларов в энергетические проекты, включая сделку с Constellation Energy, которая позволит возобновить производство атомной энергии на Три-Майл-Айленде.
Компания Google, принадлежащая Alphabet, также инвестирует в ядерную энергетику в рамках стратегии по переходу на безуглеродную энергию к 2030 году.
Тем временем компания Amazon Web Services (AWS), входящая в состав розничного гиганта Amazon, заявляет, что уже является крупнейшим корпоративным покупателем возобновляемой энергии в мире.
Индустрия центров обработки данных остро осознаёт, что законодатели пристально следят за недостатками фабрик искусственного интеллекта, поскольку их интенсивное энергопотребление может негативно сказаться на местной инфраструктуре и окружающей среде.
Одним из таких экологических последствий является необходимость в больших объёмах воды для охлаждения работающих чипов.
В американском штате Вирджиния, где расположено растущее число центров обработки данных, обеспечивающих работу таких технологических гигантов, как Amazon и Google, рассматривается законопроект, увязывающий одобрение новых площадок с показателями потребления воды.
Тем временем, проект строительства завода по производству ИИ в северном Линкольншире (Великобритания) столкнулся с возражениями компании Anglian Water, которая отвечает за обеспечение водоснабжения в районе предполагаемого участка.
Anglian Water отмечает, что не обязана поставлять воду для небытовых нужд, и предлагает использовать в качестве охлаждающей жидкости переработанную воду с конечной стадии очистки сточных вод вместо питьевой воды.
Учитывая практические проблемы и огромные затраты, с которыми сталкиваются центры обработки данных, работающие с ИИ, не является ли всё это движение одним большим пузырём?
Один из докладчиков на недавней конференции по центрам обработки данных ввёл термин «bragawatts» (дословно «браватт»), чтобы описать, как отрасль преувеличивает масштабы предлагаемых площадок для ИИ.
Захл Лимбувала — специалист по центрам обработки данных в инвестиционно-технологической консалтинговой компании DTCP. Он признаёт серьёзные вопросы, связанные с будущим расходов на центры обработки данных, работающие с ИИ.
«В нынешнюю траекторию развития очень трудно поверить. Конечно, было много хвастовства. Но инвестиции должны приносить прибыль, иначе рынок скорректируется».
Учитывая эти предостережения, он по-прежнему считает, что ИИ заслуживает особого места в инвестиционном плане. «ИИ окажет большее влияние, чем предыдущие технологии, включая интернет. Поэтому вполне возможно, что нам понадобятся все эти гигаватты».
Он отмечает, что, если отбросить хвастовство, центры обработки данных ИИ — это «недвижимость мира технологий». Спекулятивные технологические пузыри, такие как бум доткомов в 1990-х годах, не имели реальной базы. Центры обработки данных ИИ очень надежны. Но стоящий за ними бум расходов не может длиться вечно.