Оглавление

По данным NVIDIA Blog энергоэффективность инференса больших языковых моделей улучшилась в 100 000 раз за последние 10 лет, демонстрируя, что ускоренные вычисления — это устойчивые вычисления.

ИИ для устойчивого энергетического перехода

На Climate Week NYC, проходящей до 26 сентября в Нью-Йорке, NVIDIA демонстрирует, как ускоренные вычисления продвигают устойчивый энергетический переход и развивают климатические исследования.

Прогнозируемая экономия энергии благодаря ИИ к 2035 году

Согласно расчетам Net-Zero America Project, при полном внедрении приложений ИИ будет сэкономлено почти 4,5% прогнозируемого спроса на энергию в 2035 году в трех наиболее энергоемких секторах — промышленности, транспорте и зданиях.

Сектор Подсектор Экономия энергии ИИ к 2035 (%) Спрос в 2035: базовый сценарий (петаджоули)
Промышленность Чугун и сталь 3 1,160
Промышленность Цемент 4 500
Промышленность Химикаты 2 10,440
Промышленность Алюминий 4 260
Промышленность Бумага 2 1,860
Промышленность Другие 8 13,650
Транспорт Легкие коммерческие автомобили 6 8,160
Транспорт Грузовики большой грузоподъемности 3 3,670
Транспорт Автомобили 3 4,460
Транспорт Автобусы 6 1,690
Транспорт Авиация 4 3,120
Транспорт Судоходство 4 940
Транспорт Железная дорога 7 530
Здания Жилые 1 4,780
Здания Нежилые 4 1,760

Источники данных: Davide D’Ambrosio et al., Energy and AI (МЭА, апрель 2025) и «Net Zero America: Potential Pathways, Infrastructure, and Impacts», Принстонский университет, как представлено в отчете CSIS «AI for the Grid».

Пока все обсуждают энергопотребление дата-центров, NVIDIA тихо демонстрирует парадоксальную математику: каждое новое поколение GPU не только умнее предыдущего, но и радикально эффективнее. 100-тысячекратное улучшение за десятилетие — это не просто технический прогресс, это фундаментальный сдвиг в экономике вычислений. Интересно, что экологический нарратив вокруг ИИ постепенно меняется от «проблемы» к «решению» — и это самый здоровый тренд в индустрии.

Экосистема стартапов продвигает энергоэффективность ИИ

Emerald AI, компания из портфеля NVIDIA NVentures, сотрудничает с NVIDIA над недавно представленным NVIDIA Omniverse Blueprint для создания высокопроизводительной, сетевой и энергоэффективной инфраструктуры ИИ.

«Как участник эталонного проекта NVIDIA для гигамасштабных AI-фабрик, мы помогаем доказать, что вычисления ИИ могут быть гибкими по мощности», — сказал Варун Сиварам, основатель и генеральный директор Emerald AI. «Это смена парадигмы с огромным призом: разблокировка 100 гигаватт неиспользуемой мощности сети и решение энергетического узкого места ИИ».

Снижение углеродного следа продуктов и операций NVIDIA

NVIDIA постоянно работает над уменьшением собственного углеродного следа. Недавно опубликованное сравнение углеродного следа продуктов показало 24% снижение интенсивности выбросов воплощенного углерода между NVIDIA HGX H100 и HGX B200.

Все офисы и дата-центры под операционным контролем компании работают на 100% возобновляемой энергии, а безуглеродная электроэнергия приобретается для покрытия 100% углеродного следа арендованных дата-центров компании.

Применение ИИ для климатических и погодных исследований

Высокодетализированные модели погоды на основе ИИ помогают укреплять энергетические системы и снижать уязвимость к непредсказуемым климатическим событиям.

С помощью этих моделей операторы сетей могут точно определять такие факторы, как количество энергии, которое ветряные турбины будут генерировать в определенный день, или сколько энергии, собранной в солнечных батареях, нужно сохранить для компенсации и поддержания стабильности городского освещения.

Эти данные могут помочь энергопровайдерам управлять нагрузкой и снизить стоимость внедрения возобновляемых источников, открывая путь к декарбонизации сетей.