Миллионы тонн электронных отходов? Такова обратная сторона ИИ
8 ноября 2024
20:00
1562
Бурное развитие генеративного искусственного интеллекта требует частого обновления аппаратного обеспечения и чипов, поскольку существующие устройства быстро морально устаревают. Однако без принятия каких-либо мер скопление электронного мусора, вызванное столь стремительным развитием искусственного интеллекта, значительно возрастет: с 2 600 тонн в 2023 году до 2,5 миллиона тонн в 2030 году, считают исследователи. Работа, посвященная анализу этой темы, была опубликована в рецензируемом журнале Nature Computational Science.
Различные приложения так называемого генеративного искусственного интеллекта к началу следующего десятилетия могут создать почти в 1 000 раз больше электронных излишков, чем сегодня, показал глобальный анализ, опубликованный 28 октября в рецензируемом журнале Nature Computational Science.
По общему весу это будет равносильно тому, что каждый человек в мире (население которого в 2030 году составит около 8,5 миллиарда человек) выкинет почти два iPhone.
По общему весу это будет равносильно тому, что каждый человек в мире (население которого в 2030 году составит около 8,5 миллиарда человек) выкинет почти два iPhone.
Однако электронные отходы, связанные с утилизацией отслужившего свой срок оборудования и продуктов на базе микросхем, как правило, содержат токсичные металлы, включая свинец, ртуть, кадмий и хром, которые опасны для здоровья и окружающей среды, а также драгоценные металлы, такие как золото, серебро, палладий и платина, или редкоземельные металлы, которые потенциально могут и должны быть переработаны.
«Наши результаты свидетельствуют о том, что этот поток может увеличиться и потенциально достигнуть общего накопления от 1,2 до 5 миллионов тонн в период между 2020 и 2030 годами», — заявили исследователи из Китайской академии наук и Университета Райхмана в Израиле в вышеупомянутой работе.
«Однако цифра может еще больше увеличиться, например, в случае геополитических ограничений на импорт полупроводниковой продукции или из-за быстрой смены серверов, вызванной экономией операционных затрат», — продолжили они.
«В значительной степени материалоемкий сектор»
В марте 2024 года генеральный директор американской компании Nvidia, которая доминирует на рынке чипов для ИИ, заявил, что вес ИИ-платформ на базе графических процессоров (GPU) компании за два года увеличился более чем в 40 раз.
«Два года назад (для систем, состоящих из 35 000 деталей), например, он составлял 32 килограмма. Но сегодня наши системы ИИ состоят из 600 000 деталей и весят 1 360 килограммов. Это примерно вес Ferrari в версии, построенной из углеродного волокна», — говорит генеральный директор Дженсен Хуанг об этих специализированных системах, которые необходимы для ИИ и могут быстро и эффективно выполнять сложные вычисления. По сути, это своего рода «маленький суперкомпьютер».
В своей работе исследователи также отметили, что большой вес новейшей ИИ-платформы Nvidia, предназначенной для запуска больших языковых моделей, обучения и обработки данных, показывает, что генеративный ИИ является «материалоемким сектором».
«Такой стремительный рост веса аппаратных установок, вызванный быстрым развитием технологии чипов, может привести к значительному увеличению объема электронного мусора и их воздействия на окружающую среду и здоровье на заключительном этапе жизненного цикла аппаратных средств», — заявили они.
По их мнению, в глобальном масштабе более половины всего потока устаревших запчастей, связанных с ИИ, будет локализовано в Северной Америке, то есть в США и Канаде — около 58%, поскольку там расположены крупные кластеры центров обработки данных, в которых работают приложения ИИ. Четверть потока отходов будет находиться в Восточной Азии, в основном в Китае, Южной Корее и Японии, а 14% потока мусора от ИИ будет производиться на территории Европейского союза и Великобритании.
Американские ограничения на продажу передовых графических процессоров в Китай и другие технические препятствия могут также нанести вред окружающей среде, поскольку центры обработки данных в Китае «теперь вынуждены использовать устаревшие модели серверов», — говорят эксперты из Китая и Израиля.
«Это может привести к снижению эффективности вычислений в странах, не имеющих доступа к таким чипам, как США, что приведет к увеличению спроса на физические серверы».
Исследователи также сравнили передовой чип Nvidia H100, который американские регуляторы запретили продавать китайским клиентам из-за соображений национальной безопасности, с его модифицированной экспортной версией H800, которая имеет примерно вдвое большую эффективность передачи данных.
«Наш анализ показывает, что ежегодные задержки в получении новейших чипов могут привести к 14-процентному увеличению объема электронных отходов, образующихся после эксплуатации оборудования, на 5,7 миллиона тонн в период с 2023 по 2030 год, что превышает общемировой объем, образующихся в секторе информационно-коммуникационных технологий в 2022 году», — говорят исследователи.
Таким образом, в 2022 году в мире официально было образовано рекордное количество электронных отходов — 62 миллиона тонн. Только 22,3% из них были должным образом собраны и переработаны — согласно глобальному докладу ООН. Однако из-за огромного роста мирового производства уровень сбора и переработки может упасть до 20% к 2030 году.
Однако, по данным ООН, многие люди в развивающихся странах также перерабатывают электронные отходы неофициально и без соблюдения правовых норм. При таких методах часто выделяются вредные вещества, такие как кислоты, диоксины и фураны. Такие методы самообслуживания неэффективны, приводят к растрате ресурсов и высокому уровню загрязнения окружающей среды. Кроме того, они представляют опасность для здоровья работников и местного населения.
Для сокращения исследовательская группа предложила стратегию круговой экономики (по всей производственной цепочке), которая может сократить объем электронных отходов по всему миру примерно на 16-86%.
Эта стратегия включает в себя продление срока службы оборудования, связанного с ИИ, повторное использование устаревших компонентов, таких как графические процессоры, процессоры и батареи, и все это в приложениях низшего класса. Также надежда возлагается на разработку более эффективных вычислительных алгоритмов и, таким образом, (программно) повышение вычислительной эффективности чипов.
Ведущий автор исследования Ван Пэн, занимающийся изучением циркуляции и устойчивости использования материалов в Институте городской среды Китайской академии наук в Сямыне, говорит, что даже если все страны, развивающие ИИ, примут эту стратегию, у них могут быть разные сферы интересов в зависимости от уровня прогресса в технологии.
«Например, США должны сосредоточиться на ответственности в производстве оборудования и разработке алгоритмов, поскольку они находятся на переднем крае развития ИИ. Глобальная индустрия ИИ могла бы быть более устойчивой, если бы ее ресурсами лучше управляли», — сказал он.
«Что касается Китая, то здесь следует сосредоточиться на усилении регулирования процессов эксплуатации и утилизации оборудования. Аппаратные средства ИИ производятся в больших количествах, затем часто обновляются, удаляются и заменяются. И все эти действия, в конечном счете связанные с утилизацией, должны быть ужесточены», — заключил он.
ЧИТАЙТЕ ПО ТЕМЕ :