Генеративный ИИ невероятно прожорлив: запрос к ChatGPT или Gemini требует в 7–10 раз больше энергии, чем обычный поиск. Уже сейчас дата-центры потребляют около 1,5% всего электричества планеты, а к 2030 году показатель может достичь 3%.
Корень проблемы — в архитектуре фон Неймана, которая абстрагируется от физики. Любое вычисление, особенно имитация случайности, порождает тепло (принцип Ландауэра). Инженеры тратят ресурсы на подавление естественной стохастики, вместо того чтобы использовать её.
Термодинамические вычисления (ТДВ) предлагают противоположный подход: пусть тепловые флуктуации сами выполняют работу. Там, где нужна случайность — например, в авторегрессионных моделях ИИ, — естественный шум становится вычислительным ресурсом, а не помехой.
Некоторые стартапы уже создают гибридные ТДВ-сопроцессоры. Extropic разработал чип на основе «питов» (вероятностных битов), а Normal Computing — колебательные контуры, самопроизвольно решающие матричные задачи. Эффективность на ватт может возрастать в 100–10000 раз.
Для программирования доступна открытая библиотека Thermal, эмулирующая ТДВ на GPU. Пока такие системы уступают по числу параметров крупным языковым моделям, но их энергоэффективность идеальна для роботов, автономного зрения и edge-устройств.
С растущим спросом на ИИ-вычисления экономика будет всё больше благоволить технологиям, которые снижают счета за электричество. Термодинамические вычислители — один из кандидатов на роль «двигателя» следующего этапа прогресса.
0 комментариев