Использование воды в центрах обработки данных ИИ в Калифорнии: оценки на основе физических и ИИ-моделей
Недавний пост на California WaterBlog анализирует оценки потребления воды дата-центрами ИИ в Калифорнии, используя как физику первого принципа, так и запросы к четырем моделям ИИ. Автор, Джей Лунд, стремится преодолеть спекуляции СМИ, представив прозрачные оценки, основанные на физике.
Метод: От энергии к испарению
Расчет начинается с известных характеристик дата-центров:
- В Калифорнии около 15 млн кв. футов (1,4 млн м²) площади дата-центров.
- Стойки рассеивают 2–12 кВт на квадратный метр площади.
- При КПД 100% это тепло испарило бы 70–420 мм/день на м².
- Реальные системы охлаждения (КПД 60–90%) расширяют диапазон до 80–700 мм/день на м², что соответствует 29–255 метрам испарения в год на м² — в 25–150 раз больше, чем у орошаемого земледелия.
- Если бы все дата-центры использовали испарительное охлаждение непрерывно, общее испарение составило бы 40–357 млн м³/год (32 000–290 000 акро-футов/год).
Оценки моделей ИИ
Лунд также задал четырем моделям ИИ вопрос: «Сколько воды, вероятно, испаряется из дата-центров в Калифорнии в год, предполагая, что они все используют в основном испарительное охлаждение?»
- ChatGPT: 20–400 тыс. акро-футов/год
- Claude: 14,4–21,5 тыс. акро-футов/год (предполагая менее 100% испарительного охлаждения)
- Gemini: 2,3–40,5 тыс. акро-футов/год
- Co-Pilot: 30–50 тыс. акро-футов/год, с более широким диапазоном 10–100 тыс. акро-футов/год
Общий диапазон составляет от 2300 акро-футов/год до 400 000 акро-футов/год, при этом физическая оценка 32 000–290 000 акро-футов/год находится в середине.
Ключевой вывод
Потребление воды ИИ в Калифорнии скромно по сравнению с другими секторами. В статье утверждается, что водопотребление дата-центров «в основном скромно», но будет выше в штатах с большей активностью дата-центров и менее развитой водной инфраструктурой. Отсутствие прозрачности со стороны компаний, занимающихся ИИ, подпитывает спекуляции, но оценки, основанные на физике, дают полезную базовую линию.
📖 Читать полный источник: HN AI Agents
👀 Смотрите также
Двойные стандарты в создании с помощью ИИ: программирование против писательства
Обсуждение на Reddit подчеркивает контраст в восприятии между программированием с помощью ИИ («вейб-кодинг») и написанием текстов с помощью ИИ, отмечая идентичные рабочие процессы, но разные культурные установки.
Скрытый финансовый пузырь в инфраструктуре ИИ – основные выводы
Критический анализ бума инвестиций в ИИ-инфраструктуру, предупреждающий о неустойчивом пузыре, похожем на прошлые технологические крахи. В PDF-документе утверждается, что колоссальные капитальные затраты на GPU и дата-центры значительно превышают фактическую генерацию доходов.
Обновление APEX MoE Quants: выпущено 25+ новых моделей и уровень I-Nano
APEX — MoE-адаптивная смешанная точность квантизации — теперь охватывает более 30 моделей из семейств Qwen, Mistral, Gemma и гибридных SSM, а также новое поколение I-Nano, достигающее 2,06 бит на параметр для экспертов средних слоёв.
Anthropic призывает к глобальной паузе в развитии ИИ, предупреждая о риске самоулучшения
Anthropic призывает к глобальной паузе в разработке передовых ИИ-моделей, указывая на риски самоулучшающихся систем. Статья WSJ описывает предложенный мораторий и реакцию отрасли.