ИИ-агенты стали главной причиной бума дата-центров и роста энергопотребления

Издание Wired в еженедельной колонке Power Play (автор, старший редактор Молли Тафт) объясняет, зачем техкомпании берут миллиарды долларов долга и строят одни из крупнейших в мире электростанций ради новых дата-центров. Ответ, не обычные запросы пользователей вроде поиска рецептов, а переход индустрии к ИИ-агентам: системам на основе языковых моделей, которые самостоятельно принимают решения и выполняют задачу за много шагов. Коллега автора, ведущий рассылки Model Behavior Максвелл Зефф, поясняет: вместо одного вопроса и одного ответа агент выдаёт себе сотни мелких промптов, например, чтобы построить сайт, он может работать часами, десятки раз переспрашивая себя и создавая разные страницы, меню и наборы данных.

Показательный пример, недавнее заявление OpenAI, что рой из более чем 10 000 агентов, обменявшихся 2,7 млн сообщений, решил давнюю математическую задачу; математики оспорили саму суть заявления. По прикидке Зеффа, вся эта переписка сожгла процессорной мощности примерно на десятки миллионов долларов энергии, точнее оценить сложно.

Частные ИИ-компании неохотно раскрывают экологические показатели своих продуктов и обычно меряют нагрузку одиночными запросами пользователей. Так, в недавнем подкасте глава OpenAI Сэм Альтман заявил, что расход воды на выращивание одного миндального ореха равен 38 000 запросов к ChatGPT (расчёт оспорили), и добавил: люди, «уплетающие по 12 миндальных орехов зараз, в большинстве своём не считают, что творят что-то ужасное с точки зрения расхода воды». С появлением агентов, которые куда энергоёмче простых запросов, такие расчёты сильно усложняются: задачи агентов растягиваются от простых поручений до целого дня автономного кодинга силами параллельных «агентов-помощников», а разрыв в энергопотреблении между этими сценариями огромен и потенциально не ограничен.

Сооснователь и глава исследовательско-консалтинговой группы Sustainable AI Борис Гамазайчиков отмечает: если в других технологиях рост ограничен числом людей, которые водят машину или смотрят Netflix, то нагрузка от агентов оторвана от числа пользователей, и, по его словам, именно этого хотят лидеры ИИ-индустрии, рассуждая о «единорогах с одним сотрудником», за которым в фоне могут работать сотни или тысячи агентов.

При почти полном отсутствии данных от самих компаний независимые энтузиасты считают сами: climate scientist Зик Хаусфазер в блог-посте месяц назад подсчитал, что его личное использование ИИ (в основном через агентов) в среднем за день потребляет больше энергии, чем два холодильника. Гамазайчиков считает, что Хаусфазер добросовестно постарался, но опирался на несколько устаревшие данные; сама группа Sustainable AI позже в этом же месяце опубликует более точные расчёты углеродного следа агентов на закрытых моделях, тема, по которой пока крайне мало академических работ из-за непрозрачности техкомпаний. Хаусфазер признаёт, что в масштабе его личной жизни это не катастрофа, но пишет, что это «новый источник выбросов в тот момент, когда глобальная температура бьёт рекорды, а цели по сокращению выбросов и так не выполняются», и это заметно больше, чем «доли миндального ореха», которыми оперирует Альтман. Сам Хаусфазер пользуется ИИ-агентами «больше, чем большинство людей», но это может измениться: на прошлой неделе Meta выпустила персонального ИИ-агента Muse, который, по описанию компании в пресс-релизе, «создан работать для миллиардов людей по всему миру» и будет держать для каждого пользователя «выделенный компьютер в облаке», работающий даже когда сам человек офлайн; позже в этом году Meta планирует интегрировать Muse со своими ИИ-очками, то есть пользователи, играющие с очками или листающие Facebook, вскоре сами того не замечая начнут поручать задачи агентам.

Именно такой сценарий, по словам Гамазайчикова, объясняет масштаб некоторых строящихся дата-центров, например, проекта Hyperion в Луизиане, который будет получать энергию от 10 газовых электростанций. «Технология, которую сейчас обучают в строящихся и проектируемых дата-центрах, появится через три-пять лет, говорит он., Это будет совсем другой формат, не просто окно чат-бота».

В разделе читательских вопросов колонки на вопрос, подойдут ли для дата-центров малые модульные ядерные реакторы (SMR), автор отвечает: в теории да, это могло бы дать безуглеродную энергию, и стартапы вместе с операторами дата-центров видят в этом будущее. Проблема, сроки: в США ни один SMR пока не работает коммерчески, лицензию на продажу получила только одна модель, несмотря на десятилетия разработки. Администрация Трампа пытается ускорить отрасль, в частности через пилотный проект Минэнерго для 11 стартапов, которым в этом году нужно достичь ключевой вехи; по меньшей мере нескольким это уже удалось, и теперь им предстоит долгий путь до реального рынка. Поскольку операторы дата-центров не готовы годами ждать, пока SMR докажут себя, уже сейчас они массово ставят газовые турбины.

Ключевые факты

• ИИ-агенты, системы, которые сами себе задают сотни подзапросов ради одной задачи, на порядки энергоёмче обычных чат-ботов, и именно это, а не рост числа простых запросов, толкает техкомпании строить огромные дата-центры и электростанции.
• Показательный кейс: рой из более чем 10 000 агентов OpenAI обменялся 2,7 млн сообщений ради решения одной математической задачи (математики оспорили сам результат), потратив, по грубой оценке, энергии на десятки миллионов долларов.
• Глава OpenAI Сэм Альтман публично мерит расход ИИ в водно-миндальном эквиваленте (38 000 запросов ChatGPT = 1 миндаль), но независимые расчёты, например, climate scientist Зика Хаусфазера о своём агентном использовании (более двух холодильников в день), показывают куда больший и растущий след, чем такие сравнения.
• Meta выпустила персонального агента Muse с «выделенным облачным компьютером» на каждого из миллиардов потенциальных пользователей и позже в этом году свяжет его со своими ИИ-очками, что может резко умножить именно этот, до сих пор непрозрачный, класс нагрузки.
• Малые модульные ядерные реакторы могли бы дать дата-центрам безуглеродную энергию, но в США ни один пока не работает коммерчески (лицензирована только одна модель), поэтому операторы дата-центров, вроде проекта Hyperion в Луизиане на 10 газовых электростанций, уже сейчас делают ставку на газовые турбины.

Почему это важно

Индустрия молча сменила единицу измерения: раньше стоимость ИИ считали в одиночных запросах пользователя, а теперь основную нагрузку создают агенты, которые за одну задачу отправляют себе сотни или тысячи подзапросов. Это меняет саму экономику ИИ-инфраструктуры, отсюда миллиардные долги техкомпаний и стройка электростанций под конкретные дата-центры, а не просто «под облако».

Кому это важно

Операторам и инвесторам дата-центров и энергетики, самим ИИ-лабораториям и их PR-службам, регуляторам и городам, которые раздают налоговые льготы под такие стройки, а также любому пользователю ИИ-агентов и продуктов вроде Meta Muse, чей личный энергетический след теперь растёт незаметно для него самого.

Как это применить

Оценивая экологический или инфраструктурный след конкретного ИИ-продукта, не ориентироваться на маркетинговые сравнения «один запрос = доля ресурса» (вроде альтмановского миндаля), они описывают простые чат-запросы, а не агентные сценарии, которые могут занимать часы автономной работы. При выборе энергоснабжения для дата-центров закладывать, что малые ядерные реакторы физически не успеют к текущему циклу стройки, и газовые турбины в ближайшие годы останутся практическим фолбэком, а не временной мерой.

Можно ли доверять

Материал, авторская аналитическая колонка Wired, а не новость с одним источником: в ней приведены прямые оценки профильного эксперта (Бориса Гамазайчикова из Sustainable AI) и независимого расчёта climate scientist Зика Хаусфазера, при этом честно отмечено, что данные самих компаний закрыты, а конкретные цифры (стоимость энергии роя OpenAI, расчёт Альтмана про миндаль, сам факт решения математической задачи), это оспариваемые оценки или заявления сторон, а не проверенная статистика.

Риски и подводные камни

Ключевой риск, непрозрачность: без данных от компаний независимые оценки (Хаусфазера, Sustainable AI) неизбежно отстают от реальности и быстро устаревают на фоне взрывного роста агентных сценариев. Второй риск, что рост инфраструктуры «отвязан» от числа реальных пользователей (агенты работают и без людей), из-за чего спрос на энергию и воду может расти без видимого предела; в отсутствие быстрого выхода малых ядерных реакторов эту нагрузку ближайшие годы будут закрывать именно газовые электростанции, что расходится с климатическими целями.

«Этот рост оторван от пользователей, и если послушать лидеров ИИ-индустрии, именно этого они и хотят. Они говорят о единорогах с одним сотрудником.»

— Борис Гамазайчиков, сооснователь и глава Sustainable AI

Компания Meta Platforms признана экстремистской организацией, её деятельность на территории РФ запрещена.