В «Яндексе» заявили о нехватке электроэнергии для обучения нейросетей

«У нас не только вычислительных мощностей не хватает, но и, если вы сейчас хотите построить большой дата-центр, у вас мало того, что год уйдет на то, чтобы его запитать мощностями, а их нет. Вам столько не выделят, сколько вам нужно», — подчеркнул Крайнов.

Так он ответил на вопрос о том, стоит ли компаниям обучать собственные модели ИИ или использовать существующие. По мнению эксперта, с точки зрения экономики и «человечества в целом» постоянно создавать и обучать новые нейросети неправильно — лучше работать с уже выпущенными, «дообучая их на своих данных».

Почему энергии не хватает? Дата-центры для обучения ИИ действительно потребляют намного больше энергии, чем обычные центры обработки данных, подтвердил директор направления дата-центров Selectel Илья Михайлов. По его словам, это связано с необходимостью использовать более современные процессоры и мощные видеокарты.

Проблем с производством электроэнергии нет, но есть сложности с ее доставкой и распределением, добавил он. Точечный дефицит может возникать в Москве и Санкт-Петербурге, а также на близлежащих территориях, но в регионах, напротив, профицит, отметил эксперт.

• Российские дата-центры по состоянию на апрель 2024 года использовали около 1% мощности Единой энергосистемы России, рассказал главный стратег инвестиционной компании «Вектор капитал» Максим Худалов. Опыт США показывает, что темпы роста потребления в этом сегменте могут составлять 30-40% в год, добавил он.

Фото на обложке: A Chosen Soul / Unsplash