Да, я смотрела фильм «Эрин Брокович» с Джулией Робертс, и теперь она снова нацелилась на бум центров обработки данных, использующих искусственный интеллект.
Экологическая активистка Эрин Брокович представила инструмент для создания карт, основанный на коллективном участии, который помогает сообществам отслеживать стремительное и ресурсоемкое расширение центров обработки данных для искусственного интеллекта по всей территории Соединенных Штатов. Веб-сайт Brockovich AI Data Center Reporting позволяет жителям регистрировать объекты, которые уже работают, находятся в стадии строительства или о которых ходят слухи, и систематизирует эти записи в единое общенациональное представление.
Из более чем 2700 поданных на данный момент отчетов наибольшее количество поступило из Техаса, где проект MSB Global мощностью 3 гигаватта в городе Салфер-Спрингс привлек значительное внимание, а также несколько активных судебных исков, связанных с его участком площадью около 1600 акров.
Карта вновь подняла знакомую дискуссию, и большинство обсуждений вокруг нее сходятся на трех моментах, которые стоит понять, прежде чем формировать свое мнение. Два из них дают сообществам реальные основания для осторожности, а третий представляет собой веский аргумент в пользу проектов.
Почему бум центров обработки данных с использованием ИИ вызывает беспокойство у сообществ
Первая проблема — это вода. Согласно данным, приведенным в проекте и подтвержденным Институтом Брукингса и Институтом исследований окружающей среды и энергетики, один крупный центр обработки данных для ИИ может потреблять до 5 миллионов галлонов воды в день, что сопоставимо с ежедневным потреблением воды городом с населением до 50 000 человек. Эта оценка представляет собой верхнюю границу широкого диапазона, и фактическое потребление любого конкретного объекта в значительной степени зависит от его системы охлаждения. Однако в регионах, уже сталкивающихся с засухой и ограниченными запасами пресной воды, даже нижняя граница этого диапазона вызывает обоснованные вопросы о долгосрочном обеспечении.
Вторая проблема связана с электроэнергией, а точнее, с вопросом о том, кто за нее платит. Потребности этих объектов в электроэнергии настолько велики, что коммунальным предприятиям часто приходится модернизировать линии электропередачи, подстанции и связанную с ними инфраструктуру, и по крайней мере часть этих затрат обычно отражается в счетах за электроэнергию обычных жителей, которые, возможно, никогда не воспользуются услугами центров обработки данных ИИ. Для сравнения, по данным CNBC, крупнейшие технологические компании, включая Meta, Amazon, Microsoft, Google и OpenAI, планируют инвестировать в инфраструктуру ИИ в этом году не менее 700 миллиардов долларов, что дает представление о том, как быстро растет этот спрос.
Многие населенные пункты протестуют против центров обработки данных (Фото: Джим Вест/UCG/Universal Images Group через Getty Images)
UCG/Universal Images Group via Getty Images
Экономическое обоснование создания центра обработки данных для ИИ.
Третий фактор, и самый весомый аргумент в пользу этих проектов, — экономический. Для многих участвующих сообществ крупный центр обработки данных в сфере искусственного интеллекта представляет собой существенный и стабильный источник дохода.
Как сообщает HeatMap News, город Салфер-Спрингс наглядно это демонстрирует, поскольку его застройка, по оценкам, будет приносить 100 миллионов долларов ежегодных налоговых поступлений, что почти в три раза превышает годовой бюджет города. Это объясняет, почему большая часть наиболее громких судебных разбирательств связана с борьбой самого города за сохранение проекта. Кроме того, представители отрасли начали напрямую решать экологические проблемы.
Системы охлаждения с замкнутым контуром могут сократить потребление пресной воды на целых 70 процентов. Компания Meta заявила, что ее новый объект в Эль-Пасо будет не использовать воду большую часть года и будет стремиться вернуть в местные водоемы вдвое больший объем потребляемой воды. Кроме того, Microsoft сообщает о 80-процентном повышении эффективности использования воды в последующих поколениях своих центров обработки данных для ИИ. Однако у этих подходов есть свои недостатки, поскольку сокращение потребления воды часто требует дополнительной электроэнергии, что может переложить часть экологической нагрузки на выбросы углекислого газа в зависимости от структуры местной энергосети.
В совокупности эти три фактора делают карту полезной. Присваивая местоположение, оценку потребления воды и энергетический профиль объектам, которые часто существуют лишь в виде абстракций, инструмент предоставляет жителям конкретную отправную точку для понимания того, что строится рядом с ними. Однако у проекта есть важное замечание, поскольку он создан с помощью краудсорсинга и включает в себя как предполагаемые и предлагаемые места строительства, так и подтвержденные, а это значит, что каждая запись лучше всего служит сигналом того, что что-то заслуживает более пристального внимания, прежде чем считать это подтвержденным.
Более широкий вопрос, который поднимает эта карта, заключается в том, как сообщества, регулирующие органы и компании будут соизмерять экономические перспективы инфраструктуры ИИ с ее требованиями к водоснабжению, электроснабжению и общественному доверию.
По мере того как все больше подобных проектов переходят от стадии анонса к стадии строительства, организации, которые рассматривают водоснабжение, энергоснабжение и взаимодействие с местным сообществом как ключевые факторы проектирования, наравне с чипами и системами охлаждения, скорее всего, смогут легче преодолеть трудности в ближайшие годы, чем те, кто их игнорирует.
Вы можете внести свой вклад в создание карты, посетив сайт, а более полезным упражнением может стать вопрос о том, кто будет участвовать в обсуждении проекта следующего центра обработки данных для ИИ в вашем регионе.
Эта статья первоначально была опубликована на Forbes.com.