Недавние исследования показывают, что быстрый рост искусственного интеллекта требует значительных капитальных вложений и ресурсов для создания необходимых инфраструктурных решений.
Растущие затраты на инфраструктуру AI
Создание инфраструктуры для продвинутого AI становится дорогостоящим предприятием. Исследование от Georgetown, Epoch AI и Rand проанализировало более 500 проектов AI-центров данных с 2019 года и установило, что стоимость оборудования увеличивается на 1.9 раз ежегодно до 2025 года. Например, проект Colossus от xAI оценивается примерно в $7 миллиардов, а к 2030 году цена на ведущий AI-центр данных может достигнуть $200 миллиардов.
Увеличение потребления энергии в AI-центрах
Энергетические потребности AI-центров данных также стремительно растут. Ожидается, что к 2030 году один ведущий AI-центр данных потребует 9 ГВт энергии, что эквивалентно мощности девяти атомных реакторов. Несмотря на увеличение энергоэффективности в последние пять лет, этого недостаточно, чтобы компенсировать рост общего потребления энергии.
Экономические и экологические последствия
С ростом потребления энергии возрастает и экологическая нагрузка. Прогнозы показывают, что потребление энергии центрами данных может вырасти на 20% к 2030 году, что повысит зависимость от ископаемых видов топлива и увеличит углеродные выбросы. Кроме того, щедрые налоговые льготы для привлечения таких объектов могут повредить налоговым базам штатов.
Структура AI-центров данных сталкивается с множеством вызовов, включая растущие затраты и потребности в энергии. Прогнозы показывают, что к 2030 году потребуется колоссальные инвестиции и разумное управление ресурсами для поддержки этого роста.
