Пожирают все больше электричества: грозит ли нам энергетический кризис из-за нейросетей?
/twz/imgs/2025/12/19/14/6940839/a5db636f265b1ce7256e21ee00079c3be580e2d2.png "Пожирают все больше электричества: грозит ли нам энергетический кризис из-за нейросетей?")
© «Теперь вы знаете» / создано при помощи нейросети
Как растет потребление энергии нейросетями
S&P Global Energy (подразделение крупной американской корпорации S&P Global, которое собирает самую важную информацию в энергетической сфере США) указывает, что уже сейчас дата-центры в США потребляют около 51 ГВт электроэнергии — это 5% от пикового спроса всей страны.
С учетом стремительного развития искусственного интеллекта уже к 2028 году новым дата-центрам понадобится еще 44 ГВт. Но достичь этого не удастся — за это время введут в строй мощности только на 25 ГВт.
А к 2030 году глобальный спрос на электроэнергию для центров обработки данных увеличится практически вдвое, пишет S&P Global. Причина, конечно, не только в ИИ — очень много энергии уходит на развитие облачных вычислений. Вместе они требуют гораздо больше электричества, чем нужно было для инфраструктуры информационных технологий раньше.
Причем спрос растет бешеными темпами. К 2030 году он увеличится:
- в США — почти в 2 раза;
- в Европе — более чем в 1,6 раза;
- в Азиатско-Тихоокеанском регионе — более чем в 1,8 раза.
В СМИ заговорили о настоящем энергетическом кризисе: существующие электросети и энергетическая инфраструктура с растущим спросом на ресурс справляются с трудом. И это уже становится серьезным препятствием для развития ИИ-индустрии.
У мировых корпораций есть все, кроме уверенности в стабильной энергии. А некоторые игроки на энергетическом рынке пошли дальше и уже призвали ограничивать потребление электричества для обучения ИИ, чтобы защитить других пользователей от перегрузок локальной сети.
Кто может оставить позади США в гонке нейросетей
Главным стратегическим ресурсом борьбы за ИИ-лидерство становится энергия, констатируют американские СМИ. И в этой ситуации преимущество может получить страна, которая быстрее расширяет возможности своей инфраструктуры. Это не США, а Китай.
Он в последнее время значительно нарастил генерацию энергии: только в 2024 году в КНР ввели 429 ГВт электроэнергии — это почти треть всей американской энергосистемы. И именно Китаю в связи с этим прогнозируют лидерство в развитии ИИ.
Как развитие ИИ связано с электричеством
Искусственный интеллект действительно пожирает много электроэнергии. Во-первых, модели ИИ требуют очень большого количества вычислений, во-вторых, снабжать электроэнергией нужно не только вычислительные устройства, но еще центры обработки данных (ЦОД) — их постоянно нужно охлаждать.
ЦОДы — это не просто компьютеры, поставленные в ряд. Это очень энергоемкое предприятие! Каждый раз, когда вы пишете в ChatGPT, придумывая, чем бы вам сегодня таким позаниматься, вы тратите огромное количество энергии — просто за нее платит кто-то другой.
Данные немного разнятся. Так, научный директор Института ИИ МФТИ Юрий Визильтер привел цифру в 0,3 Вт/ч. Это немного — даже если пользователь будет весь день выполнять запросы, то потребляемое количество энергии сопоставимо, например, с работой кондиционера.
Руководитель направления «Искусственный интеллект» в Центральном университете Евгений Ильюшин со ссылкой на другие исследования привел цифру в 0,45 Вт/ч. По его словам, это сопоставимо с потреблением обычной лампочки в течение нескольких минут работы:
«С одной стороны, это немного, а с другой — сотни миллионов людей по всему миру используют подобные технологии, отправляя миллиарды запросов. Отправка 1 млрд запросов в год приведет к потреблению примерно 164 ГВт/ч, — а это уже сопоставимо с годовым потреблением электроэнергии городом с населением в 150 000 человек».
По словам Евгения Ильюшина, только при обучении модели GPT-4 было потрачено порядка 50 ГВт/ч — причем электроэнергии высокого качества! А ведь модель еще и переобучается.
Впрочем, Юрий Визильтер назвал панические заявления о нехватке энергии из-за ИИ преувеличением. Например, пугающие сообщения о том, что для обеспечения работы вычислительных кластеров ИИ планируется построить целые атомные станции, связаны не с тем, что катастрофически не хватает электроэнергии, а с тем, что у ЦОДов для ИИ и АЭС складывается «идеальный союз» по чисто технологическим причинам.
Опасения во многом связаны с тем, что общество представляет развитие нейросетей линейным. Однако у этого экстенсивного развития искусственного интеллекта есть предел.
В ближайшем будущем мы увидим существенно более энергоэффективные решения. Один из китайских лидеров, Qwen, уже создал механизм смеси экспертов (Mixture of Experts, MoE), при котором за счет вызова небольших частей LLM число используемых параметров снизилось до 4% — а значит, и потребление энергии тоже!
Поэтому дефицит энергии может оказаться не проблемой, а драйвером развития более эффективного оборудования и алгоритмов. Евгений Ильюшин назвал это ключевым трендом на ближайшие годы.
Какова ситуация с энергетической мощностью у России
Россия в 2024 году произвела около 1,2 трлн кВт/ч электроэнергии — это около 135–140 ГВт. Пиковая мощность страны оценивается в 274 ГВт. Это примерно в 4,5 раза меньше, чем в США, и в 12 с лишним раз меньше, чем в Китае.
По мнению профессора НИЯУ МИФИ Владимира Решетова, в ближайшие пять лет России надо построить как минимум десять АЭС только для нужд ИИ.
И это вполне возможно. Китай и Россия демонстрируют это, строя не только АЭС, но и другие альтернативные тепловым электростанции. Однако борьба за лидерство в области искусственного интеллекта очень слабо зависит от темпа развития электроэнергетики.
Роман Душкин уверен, что Россия как раз имеет климатическое преимущество, которым можно воспользоваться. Уже являясь лидером в области атомной энергетики, страна вдобавок имеет еще и холодный климат — и если строить ЦОДы в холодных регионах, это позволит тратить гораздо меньше энергии на их охлаждение.
Вот только проблема в том, что сейчас основное энергопотребление сосредоточено в Москве и Санкт-Петербурге, и именно там расположены основные дата-центры — все-таки кроме наличия энергии важно еще и ее качество, и наличие необходимой инфраструктуры.
Евгений Ильюшин объясняет: «Строительство или перенос дата-центров в другие регионы зачастую бывает невозможным или невыгодным с точки зрения вложений. А производители и потребители электроэнергии распределены по территории страны неравномерно».
Повлияет ли электроэнергия на лидерство на рынке ИИ
Эксперты сходятся во мнении, что, несмотря на успехи в энергетике, Китай не сможет обойти США в гонке за лидерство в развитии ИИ. Владимир Решетов подчеркнул, что технологическое лидерство сейчас не связано напрямую с энергообеспеченностью страны. В первую очередь оно определяется успехами в области электроники и математики.
Китаю пока сложно конкурировать с США: мы видим, что их рынок сам сильно зависит от вычислителей, производимых американской компанией NVIDIA. Хотя дефицит электроэнергии, безусловно, важный фактор, который может сдерживать развитие технологий, и компания OpenAI в своем отчете это явно отметила.
Юрий Визильтер предположил, что соревнование США и Китая в области ИИ будет идти «ноздря в ноздрю» еще много лет, а ограничения по энергии здесь будут играть роль лишь в определенные моменты — но не станут решающим фактором.
Основатель ИИ-поиска «Жижи» Алексей Нечаев отметил, что Китай, хотя и вкладывает огромные ресурсы в ИИ, фокусируется в основном на внутреннем рынке с его ограничениями. В глобальные цепочки поставок китайские решения мало интегрированы. США, напротив, задают стандарты в области фреймворков, моделей и облачной инфраструктуры: от PyTorch и TensorFlow до AWS, Google Cloud и Azure. По сути, разработчики по всему миру учатся и работают в экосистеме, контролируемой США.
Планы России в гонке нейросетей
У России задачи конкурировать за мировой рынок, судя по всему, пока вовсе не стоит, сказал Юрий Визильтер. Главная необходимость — импортозаместить внутренний рынок и, возможно, предоставить свой продукт дружественным странам. Для решения проблемы технологического суверенитета не нужны такие же гигантские мощности, как корпорации OpenAI и другим мировым лидерам рынка услуг ИИ.
В России более целесообразно создание локальных ЦОДов под нужды конкретных компаний и отраслей для решения прикладных и отраслевых задач. Потребность в вычислениях для ИИ в России высокая, она до сих пор не удовлетворена, но нет впечатления, что при текущих масштабах задач речь может идти о грядущем энергетическом кризисе.
При этом базовые потребности человечества из-за развития ИИ и нехватки электричества на этом фоне не пострадают, уверены эксперты. Через несколько лет ситуация может измениться, но пока серьезных проблем из-за этого ждать не стоит.
Проблемы возможны, скорее, из-за неудачных проектных решений при введении новых энергетических мощностей — но это сложно назвать проблемой искусственного интеллекта, подытожил Юрий Визильтер.