Генеральный директор OpenAI Сэм Альтман преуменьшил проблему потребления воды, с которой сталкиваются центры обработки данных ИИ, заявив, что она раздута со временем и не соответствует последним достижениям в области технологий охлаждения центров обработки данных. Альтман сделал это заявление в эпизоде подкаста Sources Podcast with Alex Heath, где они с Алексом Хитом обсуждали негативную реакцию на развитие ИИ. Он утверждал, что производство одного миндального ореха в Калифорнии эквивалентно 38 000 запросов ChatGPT. «Знаете, я видел, как распространялась информация о потреблении воды ChatGPT. И это было похоже на то, как будто каждый раз, когда вы делаете один запрос ChatGPT, это как будто вы включаете душ на шесть часов. И вода никогда не возвращается, и все кончено. У меня нет точных расчетов, но я думаю, что реальная цифра примерно такая: исходя из памяти, это может быть неточно, но близко — на каждые 38 000 запросов ChatGPT используется столько же воды, сколько при производстве одного миндального ореха в Калифорнии… Это полный, знаете ли, полный учет воды, а не только то, что работает в одном центре обработки данных», — сказал Альтман ведущему. «Возникает вопрос, откуда это взялось, потому что люди, которые съедают по 12 миндальных орехов за раз, в основном не чувствуют, что делают что-то ужасное с точки зрения воды. Правда в том, что центры обработки данных когда-то использовали испарительное охлаждение, но они давно этого не делают. Например, если вы посмотрите на современный очень большой центр обработки данных, он использует столько же воды, сколько офисное здание, с точки зрения, знаете ли, использования людьми раковин, туалетов и всего остального. Так что это был стойкий мем, который трудно опровергнуть, но я не думаю, что он выдерживает какую-либо проверку». Действительно, миндаль является одной из самых водоемких культур, выращиваемых в США. Исследователи говорят, что для выращивания одного миндального ореха требуется около 1,1 галлона воды. Для сравнения, собственные заявления Альтмана в прошлом указывают на то, что один ответ ChatGPT использует от 1 до 50 мл воды, предположительно, используя старые методы испарительного охлаждения, или около 0,0002–0,013 галлона на запрос. Хотя это далеко от оценки Альтмана в 38 000, это все равно примерно от 85 до 5 500 запросов ChatGPT на один миндальный орех при использовании неуказанного метода охлаждения. Тем не менее, обучение моделей ИИ в старых объектах может использовать гораздо больше воды: по оценкам, GPT-3 использовал почти 185 000 галлонов воды со старыми системами, в то время как растущая популярность ИИ, особенно ИИ-агентов, которые используют гораздо больше токенов, чем просто чат-боты, означает, что центры обработки данных могут по-прежнему использовать больше воды по сравнению с выращиванием миндаля. Фактически, несколько центров обработки данных по всей территории Соединенных Штатов столкнулись с проблемами из-за потребления воды: один объект в округе Фейетт, штат Джорджия, использовал 29 миллионов галлонов за 15 месяцев, а другая разработка в округе Морган, штат Джорджия, предположительно, привела к тому, что питьевая вода ее соседей стала мутной. Альтман признал, что центры обработки данных, использующие старые технологии, такие как испарительное охлаждение, потребляли много воды, но также упомянул, что были разработаны новые методы и технологии, которые сокращают потребление воды центрами обработки данных. Некоторые примеры включают систему жидкостного охлаждения Nvidia, которая работает «горячее, чем джакузи», что сокращает потребление воды на 100%, и системы замкнутого охлаждения Microsoft, которые используют столько же воды, сколько ресторан. Amazon даже утверждал, что его центры обработки данных потребляют всего 0,075% воды, которую американцы используют для полива своих газонов и садов. Полный эпизод подкаста можно посмотреть ниже.
*Facebook, *Instagram и *WhatsApp принадлежат компании *Meta Platforms Inc., деятельность которой признана экстремистской и запрещена на территории Российской Федерации.
Всегда имейте в виду, что редакции могут придерживаться предвзятых взглядов в освещении новостей.
Автор – Jowi Morales
