В настоящее время в Instagram наблюдается стремительный рост популярности изображений, созданных с помощью искусственного интеллекта (AI), в стиле 1980-х годов. Пользователи загружают свои обычные фотографии в инструменты AI, чтобы придать им вид, характерный для десятилетия 80-х, включая одежду, прически, фон и имитацию старых камер. За считанные мгновения генерируется новый вариант изображения.
Хотя для пользователей этот процесс занимает всего несколько секунд, система AI выполняет значительную вычислительную работу. Когда большое количество людей одновременно запрашивает создание таких изображений, AI получает повышенную нагрузку. Это требует интенсивной работы графических процессоров (GPU) и серверов, установленных в центрах обработки данных, что влечет за собой увеличение потребления электроэнергии и нагрев серверов.
Создание фото с помощью AI — это не просто применение фильтра к существующей картинке. AI анализирует загруженную фотографию и заданный текстовый запрос (промпт), чтобы сформировать совершенно новое изображение. Этот процесс включает множество сложных расчетов на серверах AI. Согласно одному исследованию, для генерации одного AI-изображения в среднем требуется около 2,9 Втч электроэнергии, хотя потребность варьируется в зависимости от конкретной модели AI.
Если бы человек останавливался после создания одной фотографии, энергопотребление было бы ниже. Однако в рамках трендов люди часто генерируют множество снимков: они могут не устраивать первую версию, поэтому продолжают генерацию, меняют промпты или пробуют другие стили, что вынуждает AI многократно создавать новые изображения.
Графические процессоры и другие компьютерные чипы, используемые для создания AI-фотографий, работают непрерывно, выделяя тепло. Поэтому критически важно поддерживать серверы в центрах обработки данных в охлажденном состоянии, для чего используются различные системы охлаждения. Выбор конкретной системы зависит от местоположения и технологий самого центра обработки данных.
По данным Международного энергетического агентства, в 2024 году мировые центры обработки данных потребили около 460 ТВтч электроэнергии. Прогнозируется, что к 2030 году этот показатель может достигнуть 945 ТВтч. Растущее использование AI является одной из основных причин этого увеличения. Важно понимать, что эта статистика охватывает все виды работ в центрах обработки данных по всему миру, а не только AI-фотографии, но она демонстрирует общую тенденцию роста потребности в вычислительных мощностях и энергии при увеличении использования AI.
В некоторых центрах обработки данных вода применяется для снижения тепла, выделяемого серверами. В таких системах вода помогает отводить тепло наружу. В некоторых случаях часть воды испаряется. Тем не менее, использование воды не является унифицированным во всех центрах обработки данных, и оно может меняться в зависимости от региона, климата и применяемой системы охлаждения.
Согласно отчету Лоренса Беркли Национальной лаборатории за 2024 год, среднее водопотребление в американских центрах обработки данных в 2023 году составляло примерно 0,36 литра воды на кВт⋅ч ИТ-энергии. Эта цифра представляет собой средний показатель для всей отрасли центров обработки данных.
Чем больше людей будет создавать изображения с помощью AI, тем больше запросов получит AI. Большее количество запросов означает более интенсивную работу серверов. Увеличенная вычислительная мощность требует больше электроэнергии, что приводит к повышению температуры серверов и, соответственно, к необходимости усиленного охлаждения. В тех центрах обработки данных, где используется водяное охлаждение, это может привести к росту потребления воды. Таким образом, за одной AI-фотографией в стиле 80-х скрывается сложная система, включающая серверы, электроэнергию и системы охлаждения. Хотя точное количество воды, использованной из-за этого одного тренда, пока неизвестно, рост числа AI-изображений неизбежно ведет к увеличению вычислительной и охлаждающей нагрузки на центры обработки данных.