Проблема энергопотребления: Биткоин против искусственного интеллекта

ИИ и энергопотребление

Энергопотребление искусственного интеллекта (ИИ) не ограничивается лишь обучением, а распространяется на использование инструментов, наподобие ChatGPT, которым может потребоваться значительное количество электроэнергии для ежедневной работы. Хотя разработчики стремятся повысить эффективность ИИ, это может привести к явлению, известному как парадокс Джевонса, когда повышение эффективности стимулирует более широкое использование приложений ИИ.

Рост энергетических потребностей стал неотложной проблемой, поскольку возможности и применение ИИ продолжают расширяться. По словам Алекса де Вриса, докторанта Амстердамского свободного университета и основателя компании Digiconomist, если бы каждый поиск Google использовал ИИ в течение года, он бы потребил электроэнергию, эквивалентную энергопотреблению небольшой страны, например Ирландии.

Ожидается, что потребление энергии, связанное с искусственным интеллектом, значительно увеличится с ростом спроса на услуги ИИ. Де Врис предупреждает, что когда ИИ будет внедряться более широко, его энергетические потребности могут превысить потребности некоторых стран. По оценкам экспертов, к 2027 году глобальное потребление электроэнергии, связанное с искусственным интеллектом, может возрасти до 85–134 ТВт-ч в год, что сравнимо с годовыми потребностями в электроэнергии таких стран, как Нидерланды, Аргентина и Швеция.

Биткоин и освещение в СМИ

Биткоин также использует достаточно много электроэнергии (гораздо меньше, чем большинство традиционных отраслей), за что его постоянно критикуют популярные СМИ. Главный нарратив заключается в том, что Биткоин якобы создает угрозы для окружающей среды. Но разные исследования доказали, что энергопотребление и влияние на экологию – это принципиально разные процессы.

Тем более что майнеры постоянно внедряют новейшие технологии, а доля экологически чистых источников энергии уже превышает 50%. Некоторые компании (например, Crusoe Energy) уже углеродно отрицательные, то есть они даже способствуют улучшению экологической ситуации в мире. Сейчас майнеры совокупно потребляют около 95,6 ТВт-ч в год, но этот показатель может расти и в дальнейшем из-за положительной динамики хешрейта.

В целом очевидна разница между освещением в СМИ энергопотребностей сети Биткоина и систем, связанных с ИИ. Если Биткоин беспощадно критикуют и даже вводят ограничения против майнинга, потребление энергии при обучении моделей ИИ либо игнорируют, либо считают такие расходы целесообразными.

Несмотря на такую необъективность, для Биткоина критически важно продолжать наращивать мощность сети и опередить в этой гонке ИИ. Дело в том, что до тех пор, пока сеть Биткоина будет потреблять больше энергии, чем сектор ИИ, «атака 51%» будет невозможной даже теоретически. Поэтому значение майнинга в этом контексте велико как никогда, и целесообразно развивать новые рынки (в том числе на Глобальном Юге) для устойчивого роста хешрейта. Бычий рынок, который должен наступить после халвинга, также должен способствовать этому процессу.

Практическое значение

Текущие тренды имеют целый ряд практических уроков. Прежде всего развитие ИИ еще раз доказывает, что для качественного скачка почти в любой сфере необходимо использование энергии. Таким образом, человечество не просто превращает одни ресурсы в другие, но и может достичь качественно нового уровня жизни или выполнения определенных операций. К примеру, уже сейчас модели ИИ наподобие ChatGPT не просто автоматически воспроизводят заложенную в них информацию, но и перерабатывают ее, применяют к новым вопросам и конкретному контексту. К тому же исследователи говорят, что это лишь первые шаги в развитии ИИ, а в скором времени возможности таких моделей возрастут.

Однако єтические принципы Биткоина и популярных моделей ИИ весьма различны. Биткоин использует полностью открытый код, и никто не может получить какие-либо нечестные преимущества над другими участниками. Фактически любые возможные убытки – это результат собственных ошибок (например, забытая seed-фраза). Все основные модели ИИ (ChatGPT, Google Bard, Meta Llama 2 и т. п.) имеют закрытый код. К тому же они цензурируют контент и ответы, а также собирают данные о пользователях и их запросах.

Впрочем, некоторые майнеры все же планируют получать дополнительный доход посредством развития бизнеса в сфере ИИ. В частности, новое подразделение компании Bit Digital будет сдавать в аренду вычислительные мощности фирмам, занимающимся ИИ, которым необходимо высокопроизводительное оборудование для обучения моделей. Ожидается, что с января 2024 года ежегодный доход от сделок будет составлять не менее $23–27 млн.

В общем, определенная интеграция между добычей биткоинов и обучением моделей ИИ возможна, но важно, чтобы майнинг все же оставался приоритетом для этих компаний. Возможный запуск биткоин-ETF и снижение процентных ставок в следующем году должны стать весомыми факторами роста цены BTC, что, в свою очередь, создаст дополнительные стимулы для наращивания хешрейта.

Выводы

Совершенствование моделей ИИ требует весьма значительных энергозатрат. В течение следующих четырех лет этот сектор может выйти на уровень текущего энергопотребления сети Биткоина. Однако при сохранении трендов относительно роста хешрейта и сложности майнинга даже мощности всех энергоресурсов для ИИ будет недостаточно для создания хотя бы теоретических угроз для Биткоина. Что касается необходимости значительных затрат энергии для новейших разработок, привлекает внимание противоположное освещение аналогичной ситуации в сфере майнинга и ИИ в популярных СМИ. Поэтому развитие Биткоин-экосистемы также должно сопровождаться параллельным развитием Биткоин-образования и объективного освещения событий для широкой общественности.