ИИ может оставить после себя гору электронного мусора длиной в шесть кругов вокруг Земли

Бум искусственного интеллекта способен оставить после себя от 395 до 617 млн тонн списанной электроники в период с 2025 по 2050 год. Если весь этот объём упаковать в стандартные 40-футовые морские контейнеры и выстроить их в одну линию, получившаяся цепочка обогнула бы Землю примерно 6 раз. Цифры приводит организация Basel Action Network (BAN) в новом исследовании.

Исследование получило имя The Coming AI Waste Wave и стало первой из четырёх работ, которые BAN готовит про экологические последствия ИИ-инфраструктуры. Прежние оценки обычно смотрели только на вычислительное железо, а BAN решила посчитать дата-центр целиком, от систем охлаждения до резервных батарей.

Серверы и ускорители занимают лишь около 13% электромеханической начинки типового дата-центра. Оставшиеся 87% приходятся на сетевое оборудование, системы электропитания, охлаждение и хранилища с резервными копиями. Поэтому итоговые цифры оказались заметно выше прежних академических оценок.

В подсчёт BAN попало сразу несколько статей затрат:

• сетевое оборудование дата-центра;
• системы электропитания и распределения энергии;
• хранилища и резервные копии данных;
• охлаждение и вспомогательная инфраструктура.

На каждый новый гигаватт мощности дата-центра BAN закладывает около 70 тыс. тонн электрооборудования. В эту массу входят не только вычислительные машины, а буквально всё железо, которое заставляет стойки работать, от кабельных трасс до чиллеров.

Мировые капитальные затраты на дата-центры с 2025 по 2030 год могут достичь около $7 трлн. Из этой суммы примерно $4,3 трлн придётся на само электронное оборудование, а не на здания и землю под ними.

ИИ-ускорители, серверы и стойки под них меняют примерно раз в 2,5 года, тогда как обычные серверы общего назначения десятилетиями держались 5-7 лет. Гонка за производительностью идёт настолько быстро, что железо, вчера считавшееся мощным, сегодня уже не тянет актуальные модели.

Отмечается, что серверный GPU, который перестал справляться с топовой нейросетью, редко превращается в бесполезный кирпич. Он ещё может отработать своё на менее требовательных вычислениях, исследовательских задачах или виртуализации, если экономика такого переноса сходится.

У BAN есть отдельная категория под названием AI Waste Contagion, куда попадает техника, стареющая быстрее из-за общего разгона ИИ:

• телекоммуникационное оборудование операторов связи;
• пользовательские компьютеры и ноутбуки;
• сетевые роутеры и коммутаторы;
• прочая техника, которая морально устаревает вслед за дата-центрами.

Обновление вычислительной инфраструктуры запускает цепную реакцию апгрейдов у смежного оборудования, а требования нового софта постепенно добираются и до устройств за пределами дата-центров.

Для российских компаний, наращивающих собственные ИИ-мощности, этот цикл ощущается сильнее. GPU и серверное железо чаще завозятся по неофициальным каналам поставок, ремонт и замена комплектующих занимают больше времени, а мощности для сбора и переработки такого лома в стране пока развиты слабо.

BAN предлагает не встречать эту волну мусора с пустыми руками, а сразу закладывать несколько рабочих шагов:

• повторно использовать списанные GPU для менее требовательных вычислений;
• чинить и модернизировать оборудование вместо полной замены;
• проектировать технику с расчётом на более долгий срок службы;
• развивать мощности для сбора и переработки электронного лома.

Вторичный рынок серверного железа и б/у видеокарт в России и так растёт не первый год, и списанные ИИ-мощности крупных дата-центров вполне могут пополнить его предложением.

Экономика повторного применения списанных чипов пока работает не всегда. Перевозка, переоснащение и обслуживание старого GPU иногда обходятся дороже покупки нового, и производители пока не спешат проектировать железо под долгую вторую жизнь.

Уточняется, что чем быстрее производители выпускают новое поколение ускорителей, тем быстрее предыдущая версия вычислительной машины превращается из актива в потенциальный лом.

Перерабатывать электронные отходы официально и ответственно человечество пока способно лишь частично, отмечает BAN со ссылкой на Global E-waste Monitor. Мировой поток e-waste при этом продолжит расти независимо от того, как будет развиваться сам ИИ.

BAN приводит несколько цифр по итогам моделирования:

• к 2030 году из-за ИИ ежегодно будут списывать от 8,6 до 13,1 млн тонн оборудования;
• это в 40-60 раз больше более ранних академических прогнозов;
• лишь около 20% электронных отходов сейчас перерабатывается официально;
• к 2050 году на долю ИИ может приходиться 15-20% всего мирового потока e-waste.

Сами авторы исследования не называют 395-617 млн тонн гарантированной цифрой. Итог зависит от темпов строительства дата-центров, реального срока службы оборудования и того, насколько активно индустрия займётся повторным применением железа вместо покупки нового.

Эксперты CISOCLUB отметили, что цифры BAN стоит читать как диапазон возможностей, а не как точный прогноз на 2050 год. Специалисты указали, что итоговый объём мусора сильно зависит от того, насколько быстро производители научатся продлевать жизнь ускорителям через ремонт и повторное применение. Даже частичный успех вторичного рынка GPU способен заметно сдвинуть цифры BAN в меньшую сторону. Аналитики CISOCLUB заявили, что главным риском остаётся не сам объём списанного железа, а нехватка мощностей для его сбора и переработки за пределами крупных ИИ-хабов. При нынешних темпах строительства дата-центров тема повторного использования чипов быстро превращается из нишевой в одну из центральных для всей индустрии.

Ранее сообщалось, что 85% сотрудников получают от работодателей прямые указания или настойчивые рекомендации использовать ИИ в рабочих задачах, при этом почти половина из них не понимает, для чего компании внедряют эту технологию. К таким выводам пришла Culture Amp по итогам опроса 112 тыс. человек из 123 организаций по всему миру. Исследование получило название How Employees Really Feel About AI at Work и призвано стать отправной точкой для дальнейшего наблюдения за тем, как искусственный интеллект будет менять корпоративную жизнь в ближайшие годы.