Les progrès des modèles d’intelligence artificielle ont apporté une puissance de calcul sans précédent, mais ont également entraîné d’énormes problèmes de consommation d’énergie et d’environnement. La consommation d'énergie du dernier modèle d'IA o3 d'OpenAI et son impact sur l'environnement ont suscité de nombreuses attentions et discussions. Cet article analysera la consommation d'énergie, les émissions de carbone et l'impact environnemental du modèle o3, et explorera les points de vue et les stratégies de réponse d'experts et d'universitaires dans des domaines connexes sur cette question.
À mesure que l’intelligence artificielle continue de progresser, l’équilibre entre innovation et durabilité devient un défi important. Récemment, OpenAI a lancé son dernier modèle d'IA, o3, qui est son modèle le plus puissant à ce jour. Cependant, outre le coût de fonctionnement de ces modèles, leur impact sur l’environnement suscite également de nombreuses inquiétudes.
Une étude a montré que chaque tâche O3 consomme environ 1 785 kilowattheures d’électricité, ce qui équivaut à la consommation électrique d’un foyer américain moyen en deux mois. Selon l'analyse de Boris Gamazaychikov, responsable du développement durable de l'IA chez Salesforce, cette consommation d'électricité correspond à environ 684 kilogrammes d'émissions équivalentes de dioxyde de carbone, ce qui équivaut aux émissions de carbone de cinq pleins d'essence.
La version de calcul élevé d'o3 est évaluée dans le cadre ARC-AGI et les calculs sont basés sur la consommation d'énergie standard du GPU et les facteurs d'émission du réseau. "À mesure que la technologie continue de se développer et de s'intégrer, nous devons accorder plus d'attention à ces compromis", a déclaré Gamazaychikov. Il a également mentionné que ce calcul ne prend pas en compte le carbone incorporé et se concentre uniquement sur la consommation d'énergie du GPU. les émissions réelles peuvent être sous-estimées.
De plus, le data scientist Kasper Groes Albin Ludvigsen a déclaré que la consommation d'énergie d'un serveur HGX équipé de huit cartes graphiques Nvidia H100 se situe entre 11 et 12 kilowatts, dépassant largement les 0,7 kilowatts par carte graphique.
En termes de définition des tâches, Pierre-Carl Langlais, cofondateur de Pleias, a fait part de ses inquiétudes concernant la conception du modèle, surtout si la conception du modèle ne peut pas être réduite rapidement. "Il faut beaucoup de rédaction, de tests intermédiaires et de raisonnement pour résoudre des problèmes mathématiques complexes", a-t-il déclaré.
Plus tôt cette année, des recherches ont révélé que ChatGPT consomme 10 % de la consommation quotidienne moyenne d’eau d’un être humain au cours d’une seule conversation, soit près d’un demi-litre d’eau. Même si ce chiffre peut paraître minime, lorsque des millions de personnes utilisent ce chatbot chaque jour, la consommation totale d’eau devient considérable.
Kathy Baxter, architecte en chef de la technologie de l'intelligence artificielle chez Salesforce, a averti que les progrès de l'IA tels que le modèle o3 d'OpenAI pourraient souffrir du paradoxe de Jevons. "Même si l'énergie nécessaire peut diminuer, la consommation d'eau peut augmenter", a-t-elle déclaré.
En réponse aux défis auxquels sont confrontés les centres de données d'IA, tels qu'une consommation d'énergie élevée, des exigences de refroidissement complexes et une infrastructure physique énorme, des entreprises telles que Synaptics et embedUR tentent de résoudre ces problèmes grâce à l'IA de pointe pour réduire la dépendance aux centres de données et réduire la latence. et la consommation de performances, permettant de prendre des décisions en temps réel au niveau de l'appareil.
Points forts:
La consommation électrique de chaque tâche o3 équivaut à deux mois de consommation électrique d'un foyer.
Chaque mission émet autant de dioxyde de carbone que cinq pleins d’essence.
La quantité d’eau consommée dans les conversations ChatGPT atteint 10 % de la consommation quotidienne moyenne d’eau humaine.
Dans l’ensemble, la consommation énergétique élevée et l’impact environnemental des modèles d’IA ne peuvent être ignorés. Nous devons explorer activement des voies de développement de l’IA plus vertes et plus durables tout en poursuivant le progrès technologique, et équilibrer la relation entre l’innovation et la protection de l’environnement afin de parvenir au développement durable de l’intelligence artificielle.