Уявіть собі: ви задаєте запит у чат-боті, генеруєте зображення кота в космосі чи створюєте коротке відео за допомогою ШІ. Це здається миттєвим і майже магічним, чи не так? Але за кожною такою дією ховається невидима армія серверів, що гудуть у дата-центрах, поглинаючи енергію з шаленою швидкістю. Штучний інтелект, який ми так любимо за його можливості, виявляється справжнім енергетичним ненажерою. То скільки ж електроенергії споживає ШІ, і чи загрожує це нашій планеті? Давайте розбиратися, занурюючись у цифри, факти та несподівані деталі.
Чому ШІ такий “голодний” до енергії?
Штучний інтелект, особливо сучасні великі мовні моделі (LLM) та генеративні алгоритми, потребує величезних обчислювальних ресурсів. Кожен запит, будь то текстова відповідь чи створення зображення, запускає складний ланцюжок обчислень на графічних процесорах (GPU) чи тензорних процесорах (TPU). Ці “залізні мозки” ШІ працюють у дата-центрах, які є серцем цифрової революції. Але що саме робить ШІ таким енергоємним?
- Складність моделей. Сучасні моделі, як-от GPT-4 чи Stable Diffusion, містять мільярди параметрів, кожен з яких потребує обчислень. Наприклад, навчання GPT-4 витратило близько 42 ГВт·год електроенергії — це еквівалентно річному споживанню 28 500 домогосподарств у розвинутих країнах (джерело: delo.ua).
- Масштабність запитів. Один запит до ШІ може здаватися дрібницею, але коли мільйони користувачів одночасно генерують тексти, зображення чи відео, енергоспоживання зростає експоненціально.
- Охолодження дата-центрів. Сервери, що обробляють ШІ-запити, виділяють величезну кількість тепла. Системи охолодження, які підтримують їхню роботу, споживають не лише електроенергію, а й величезні обсяги води. Наприклад, Google у 2022 році використав 32 млрд літрів води для охолодження своїх дата-центрів (джерело: speka.media).
Ці фактори разом створюють енергетичний “апетит”, який змушує замислитися: чи зможемо ми “нагодувати” ШІ, не виснаживши ресурси планети? Відповідь криється в деталях, які ми розглянемо далі.
Скільки енергії потрібно на один ШІ-запит?
Ви не повірите, але навіть просте запитання до ШІ, як-от “Яка погода в Києві?”, може споживати значно більше енергії, ніж звичайний пошук у Google. Давайте розберемося з цифрами.
| Тип запиту | Енергоспоживання (Вт·год) | Порівняння з побутовими приладами |
|---|---|---|
| Пошук у Google | 0,3 | 1 хвилина роботи LED-лампи (8 Вт) |
| Запит до ШІ (Gemini) | 0,24 | 8 секунд перегляду телевізора |
| Запит до ChatGPT | 2,9 | 15 секунд роботи мікрохвильовки |
| Генерація зображення (Stable Diffusion) | 2282 (0,63 кВт·год) | 8 секунд роботи мікрохвильовки |
| Генерація відео (5 секунд) | 109 000 (30 кВт·год) | Понад 1 година роботи мікрохвильовки |
Джерела: resonance.ua, 24tv.ua
Ці цифри вражають, чи не так? Один запит до ШІ може бути енергоефективнішим, ніж пошук у Google, як у випадку з Gemini (0,24 Вт·год), але створення зображень чи відео потребує енергії, достатньої для зарядки кількох електромобілів. Наприклад, генерація 1000 зображень у Stable Diffusion XL еквівалентна викидам CO2 від проїзду 6,5 км на бензиновому авто (джерело: speka.media).
Чому такі великі відмінності?
Різниця в енергоспоживанні залежить від типу задачі. Текстові запити, як правило, менш енергоємні, оскільки вони потребують лише обробки природної мови. Але створення зображень чи відео — це зовсім інший рівень. Алгоритми генеративного ШІ, такі як DALL-E чи Stable Diffusion, виконують мільйони обчислень, щоб синтезувати пікселі чи кадри. Кожен піксель у високоякісному зображенні — це результат складних математичних операцій, які потребують потужних GPU.
А тепер уявіть масштаб: якщо кожен із 5 мільярдів інтернет-користувачів зробить хоча б один ШІ-запит на день, енергоспоживання може досягти астрономічних цифр. Це як увімкнути тисячі мікрохвильок одночасно по всьому світу!
Навчання ШІ: енергетичний марафон
Якщо ви думаєте, що запити до ШІ — це основне джерело енергоспоживання, приготуйтеся здивуватися. Навчання моделей ШІ — це справжній енергетичний марафон, який може тривати тижні чи навіть місяці. Під час навчання модель “вчиться” на величезних наборах даних, оптимізуючи мільярди параметрів. Цей процес вимагає не лише потужного обладнання, а й колосальних обсягів електроенергії.
- GPT-3: Навчання моделі спожило близько 1 ГВт·год, що дорівнює річному споживанню 100 американських домогосподарств (джерело: speka.media).
- GPT-4: Ця модель виявилася в 50 разів енергоємнішою, споживши 42–50 ГВт·год. Це як живлення невеликого міста протягом кількох днів!
- Stable Diffusion: Генеративні моделі для зображень також потребують значних ресурсів. Наприклад, навчання Stable Diffusion XL могло спожити десятки ГВт·год, залежно від обсягу даних.
Чому навчання таке енергоємне? Уявіть собі бібліотекаря, який не просто читає кожну книгу в бібліотеці, а й переписує їх усі вручну, щоб знайти ідеальний спосіб відповідати на ваші запитання. Саме так працює ШІ під час навчання, тільки замість книг — терабайти даних, а замість ручки — тисячі GPU, що працюють 24/7.
Регіональні відмінності в енергоспоживанні
Енергоспоживання ШІ також залежить від того, де розташовані дата-центри. У країнах із холодним кліматом, як Швеція чи Норвегія, охолодження серверів потребує менше енергії завдяки природним умовам. Наприклад, у Скандинавії дата-центри використовують гідроенергію, що робить їх більш екологічними. Натомість у спекотних регіонах, таких як Аризона (США), охолодження може складати до 40% від загального енергоспоживання дата-центру.
Цікаво, що в Україні, де енергетична інфраструктура зазнає тиску через війну, дата-центри для ШІ майже не розвинені. Однак українські стартапи, такі як Grammarly, активно використовують хмарні сервіси за кордоном, що опосередковано впливає на глобальне енергоспоживання.
Екологічний вплив ШІ: чи загрожує він планеті?
Штучний інтелект не лише споживає енергію, а й залишає значний вуглецевий слід, адже більшість дата-центрів досі живляться від викопного палива.
За даними Міжнародного енергетичного агентства, у 2022 році дата-центри споживали близько 2% світової електроенергії, і ця цифра може подвоїтися до 2026 року, досягнувши рівня Японії (джерело: speka.media). У США, де розташовано більшість великих дата-центрів, їхня частка може сягнути 8% до 2030 року. А це не просто цифри — це викиди CO2, еквівалентні річним викидам цілих країн, таких як Бразилія.
Водний слід ШІ
Окрім електроенергії, ШІ потребує води — і то чимало. Системи охолодження дата-центрів поглинають мільярди літрів води щороку. Наприклад, Google повідомив, що один запит до Gemini використовує 0,002 літра води. Це здається мізером, але при мільярді запитів це вже 2 мільйони літрів — достатньо, щоб наповнити олімпійський басейн! (джерело: t4.com.ua).
У посушливих регіонах, де вода є дефіцитним ресурсом, це створює додатковий тиск на екосистему. Уявіть собі: поки ви генеруєте мем із котиком, десь у пустелі Аризони випаровуються тисячі літрів води, щоб охолодити сервери.
Цікаві факти про енергоспоживання ШІ
Цікаві факти
- 🌱 ШІ проти домогосподарств. Навчання однієї моделі ШІ, як-от GPT-4, може спожити стільки ж енергії, скільки 70 500 домогосподарств у бідних країнах за день (джерело: delo.ua).
- ⚡ Енергоефективність зростає. Google стверджує, що в травні 2025 року їхні ШІ-запити споживали в 33 рази менше енергії, ніж у 2024 році, завдяки оптимізації алгоритмів (джерело: resonance.ua).
- 🌍 Дата-центри як міста. Дата-центр xAI у Мемфісі, що живить суперкомп’ютер Colosus, споживає стільки енергії, скільки невелике місто, і працює на 35 метанових генераторах (джерело: 24tv.ua).
- 🔋 Відео — найдорожче. Створення 5-секундного відео за допомогою ШІ може спожити до 3,4 млн джоулів — це як година роботи мікрохвильовки (джерело: 24tv.ua).
Ці факти підкреслюють, наскільки складною є проблема енергоспоживання ШІ. Але чи є світло в кінці тунелю? Давайте розглянемо, як можна зменшити цей вплив.
Як зменшити енергетичний апетит ШІ?
Проблема енергоспоживання ШІ не є безнадійною. Технологічні компанії та дослідники вже працюють над рішеннями, які можуть зробити ШІ більш екологічним. Ось кілька напрямів, які обіцяють змінити ситуацію.
- Оптимізація алгоритмів. Компанії, як-от Google, постійно вдосконалюють моделі ШІ, щоб зменшити їхнє енергоспоживання. Наприклад, Gemini у 2025 році споживає в 33 рази менше енергії на запит, ніж рік тому (джерело: resonance.ua).
- Відновлювані джерела енергії. Перехід дата-центрів на сонячну чи вітрову енергію може значно знизити вуглецевий слід. Google і Microsoft уже інвестують у “зелені” дата-центри, хоча більшість серверів досі живляться від викопного палива.
- Розумне розташування дата-центрів. Будівництво центрів у холодних регіонах, як Скандинавія, зменшує потребу в енергоємному охолодженні. Швеція, наприклад, використовує гідроенергію, що робить її привабливою для ШІ-компаній.
- Біологічні комп’ютери. Дослідники експериментують із “біологічними” обчисленнями, які імітують нейронні мережі мозку. Такі системи можуть споживати в рази менше енергії, хоча вони ще на стадії прототипів.
Ці ініціативи дають надію, але потребують часу та інвестицій. Поки що ШІ залишається енергетичним “ненажерою”, і кожен із нас, використовуючи чат-боти чи генератори зображень, додає свій маленький внесок у цю проблему.
Роль користувачів у зменшенні впливу
Так, навіть ви можете вплинути на енергоспоживання ШІ! Наприклад, обмеження кількості запитів чи вибір енергоефективних сервісів (як-от Gemini замість більш “ненажерливих” моделей) може мати значення. А ще варто підтримувати компанії, які інвестують у “зелені” технології. Уявіть, що ваш наступний запит до ШІ — це не просто клік, а маленький крок до більш сталого майбутнього.
Майбутнє ШІ: енергетична криза чи прорив?
За прогнозами, до 2027 року ШІ може споживати 85–134 ТВт·год щороку — це як уся електроенергія Нідерландів (джерело: speka.media). Але чи означає це неминучу кризу? Не обов’язково. Технології ШІ розвиваються паралельно з енергоефективними рішеннями. Наприклад, закон Кумі передбачає, що кожні 2,5 роки енергоефективність обчислень подвоюється. Це означає, що майбутні моделі ШІ можуть бути значно економнішими.
Однак є й інший бік медалі. Зростання попиту на ШІ у промисловості, медицині чи навіть розвагах може перевищити темпи енергоефективності. Уявіть собі фабрику, яка використовує ШІ для оптимізації виробництва: кожен експеримент із даними потребує енергії, і таких експериментів тисячі щодня.
Чи стане ШІ каталізатором енергетичної кризи, чи, навпаки, допоможе нам знайти нові джерела енергії? Відповідь залежить від того, як ми керуватимемо цією технологією.
Цікаво, що ШІ сам може стати частиною рішення. Наприклад, DeepMind від Google зменшив енергоспоживання дата-центрів на 40% завдяки оптимізації систем охолодження (джерело: speka.media). А компанії, як-от TSMC і NVIDIA, розробляють чіпи, які забезпечують більшу обчислювальну потужність при менших витратах енергії.
ШІ в Україні: локальний контекст
В Україні ШІ поки що не має власних великих дата-центрів через складну енергетичну ситуацію. Але це не означає, що ми поза грою. Українські компанії, як-от Grammarly чи Reface, активно використовують хмарні сервіси від Google, Microsoft чи AWS. Це означає, що ми опосередковано сприяємо глобальному енергоспоживанню ШІ. У майбутньому Україна могла б інвестувати в “зелені” дата-центри, використовуючи відновлювані джерела енергії, як-от сонячну чи вітрову, що особливо актуально в умовах відновлення після війни.
А ще ШІ може допомогти Україні оптимізувати енергомережу. Наприклад, алгоритми прогнозування попиту на електроенергію вже використовуються в Європі, і це могло б стати рятівним кругом для української інфраструктури.
Що буде далі?
Штучний інтелект — це не просто технологія, а й виклик для нашого світу. Його “голод” до енергії змушує нас переосмислити, як ми використовуємо ресурси. Чи готові ми платити таку ціну за зручність і прогрес? Чи, можливо, ШІ сам підкаже нам, як зробити майбутнє більш сталим? Одне ясно: ця технологія вже змінила наше життя, і тепер наше завдання — зробити її другом планети, а не ворогом.
Наступного разу, коли ви генеруватимете смішне зображення чи задаватимете питання чат-боту, подумайте: за цією магією стоїть не лише код, а й величезна кількість енергії. І, можливо, саме від нас залежить, як ця енергія використовуватиметься в майбутньому.
