#углеродный_след — Public Fediverse posts
Live and recent posts from across the Fediverse tagged #углеродный_след, aggregated by home.social.
-
Темная сторона ИИ: как строительство новых дата-центров ускоряет климатический кризис
Бум генеративного ИИ требует всё больше вычислительных мощностей — а значит, новых центров обработки данных. В 2026 году в США работает более 5 000 ЦОДов , по миру — свыше 8 000. По прогнозам Министерства энергетики США, в ближайшие четыре года ежегодно будут вводиться около 450 новых объектов, а суммарная мощность их энергопотребления вырастет с 100 до 200 ГВт. Но ИИ-инфраструктура — это не только серверы и чипы, а ещё и бетон. Дата-центры требуют массивных фундаментов и инженерных корпусов, а производство цемента даёт около 7–8% мировых выбросов CO₂. Чем быстрее растёт ИИ, тем больше строится ЦОДов — и тем выше углеродный след строительства. При этом крупнейшие технологические компании — Microsoft, Google, Amazon — декларируют углеродную нейтральность и снижение выбросов. Возникает очевидный вопрос: можно ли масштабировать ИИ и одновременно сокращать углеродный след? В статье разберёмся, как индустрия пытается решить это противоречие.
-
Цифровая экология: делаем веб легче для планеты
Мы привыкли думать, что интернет — это что-то невесомое. Но за каждой загрузкой страницы стоит сервер, а он расходует электричество. Умножаем на миллиарды просмотров в день — и вот у веба уже вполне осязаемый углеродный след. Хорошая новость: мы, как разработчики и дизайнеры, можем его уменьшить. Давайте разберёмся, как.
https://habr.com/ru/companies/sberbank/articles/1003044/
#экология #выбросы_углекислого_газа #парниковый_газ #углеродный_след #потребление_энергии
-
Углеродный след: кто вреднее для планеты — нейросеть или живой писатель?
Недавно мне попался любопытный нарратив: живой писатель выделяет куда больше углерода в атмосферу, чем ИИ-агент, пишущий текст того же объёма. Следовательно, неплохо было бы заменить живого писателя на неживого. Или всё же пока не стоит? Давайте разберемся.
https://habr.com/ru/articles/984868/
#экология #искусственный_интеллект #литература #углеродный_след #карбоновый_след
-
Малые ядерные реакторы для больших языковых моделей
Лет шесть назад я впервые услышал милое ироническое замечание «Вы не представляете, сколько энергии тратится для того, чтобы ваши картинки с котиками грузились на пару секунд быстрее». Долгое время я воспринимал его как «шутку, в которой есть доля правды». Однако в конце прошлого года мне на глаза попалась новость с портала vc.ru (да, мы трудимся на Хабре, но порой с интересом заглядываем и туда) о том, что на генерацию одной картинки уходит примерно столько энергии , сколько на полную зарядку смартфона. В среднем на обработку одного запроса ChatGPT тратится примерно в 10 раз больше электроэнергии, чем на обработку одного поискового запроса в Google, а именно 2,9 ватт-часа против 0,3 ватт-часа. По данным Калифорнийского университета в Риверсайде за 2023 год, на 20-50 запросов в ChatGPT требуется около 17 унций, то есть, около 483 мл чистой воды. Вода расходуется на охлаждение ЦОД, технологический процесс выглядит так:
-
[Перевод] ИИ-технологии потребляют слишком много энергии: правда или миф
Как и обо всех новых технологиях, об искусственном интеллекте уже успело сформироваться немало легенд. Например, о том, что сложные ИИ-модели вроде GPT-3 или DALLE оставляют огромный углеродный след и оказывают разрушительное воздействие на окружающую среду. В поисках истины мы нашли материал с интересной точкой зрения и перевели ее для вас. И кстати, 10 мая в Светлогорске мы обсудим технологии будущего на фестивале KODE Waves. В последние годы заголовки в СМИ часто пугали читателей количеством электроэнергии, нужной для развития цифровых технологий. Например, когда в 2019 году Apple, Disney и HBO и другие видеостриминговые сервисы анонсировали платные подписки для конкуренции с Netflix, Amazon и YouTube, СМИ написали, что «согласно заявлению Французского аналитического центра, получасовой просмотр Netflix генерирует такой же выброс CO₂, как проезд на машине 6,5 километров». Год спустя аналитический центр обнаружил ошибку в вычислениях и подсчитал, что получасовой просмотр Netflix по количеству CO₂ сопоставим скорее с проездом на машине от 10 до 100 метров, но об этом СМИ не написали.
https://habr.com/ru/articles/812673/
#ai #искусственный_интеллект #нейросети #машинное_обучение #углеродный_след #энергопотребление