Современные технологии искусственного интеллекта стремительно развиваются, и многие разработчики сосредоточены на создании моделей, которые имитируют человеческое мышление. Однако новое исследование подчеркивает, что такие системы могут потреблять значительно больше энергии, чем их менее сложные аналоги.
Согласно данным, представленным в исследовании AI Energy Score, модели reasoning требуют в среднем в 100 раз больше энергии для обработки 1000 текстовых запросов по сравнению с альтернативами, у которых эта функция отключена. Исследование охватывало 40 открытых моделей ИИ, включая разработки таких компаний, как OpenAI, Google и Microsoft.
Одним из ярких примеров является модель R1 от китайской компании DeepSeek. Когда функция reasoning отключена, она потребляет всего 50 ватт-часов для обработки запросов, что эквивалентно работе 50-ваттной лампочки в течение часа. Однако при включении reasoning потребление энергии взлетает до 308,186 ватт-часов.
С увеличением числа дата-центров, необходимых для поддержки ИИ, наблюдается рост цен на электроэнергию. В некоторых регионах цены на оптовую электроэнергию выросли на 267% за последние пять лет. Это вызывает беспокойство не только у потребителей, но и у компаний, стремящихся достичь своих климатических целей.
Модели reasoning, такие как o1 от OpenAI, были разработаны для решения более сложных задач, включая научные и математические проблемы. Однако, как показывает исследование, использование таких моделей требует более тщательного подхода к выбору инструментов для конкретных задач.
Исследователи подчеркивают важность выбора подходящей модели для выполнения определенных задач, чтобы избежать излишнего потребления энергии. Это особенно актуально в свете растущих требований к ресурсам и необходимости более устойчивого подхода к использованию технологий ИИ.