Мы привыкли измерять прогресс искусственного интеллекта количеством параметров и терафлопс. Новости пестрят заголовками о закупке десятков тысяч графических процессоров H100, а Nvidia стала самой дорогой компанией в мире, продавая «лопаты» для этой золотой лихорадки.
Но за кулисами этой гонки вооружений скрывается неудобная правда: неэффективность стала новой нормой. Мы строим всё более крупные модели, которые «умнее» своих предшественников на 5%, но требуют в 10 раз больше энергии для обучения.
Этот экстенсивный путь развития — «просто добавь больше вычислений» (Scale is all you need) — приближается к своему финалу, упираясь не только в экономические, но и в фундаментальные физические границы.
Термодинамическая Стена
Обучение модели уровня GPT-4 потребляет около 50 гигаватт-часов энергии. Это сопоставимо с годовым потреблением небольшого американского города. При текущих темпах роста (удвоение вычислительных затрат каждые 3,4 месяца), к 2030 году индустрия ИИ может потреблять до 3-5% всей мировой электроэнергии.
Проблема здесь не только в углеродном следе или счетах за электричество. Проблема в плотности энергии. Современные чипы нагреваются настолько сильно, что системы охлаждения потребляют до 40% энергии дата-центра. Мы буквально пытаемся "вскипятить океан", чтобы найти в нем капли смысла.
Рис 1. Закон убывающей отдачи от масштабирования
Парадокс Джевонса
Многие надеются, что следующее поколение чипов (Blackwell, Rubin и далее) решит проблему за счет возросшей эффективности. Это опасная иллюзия.
В экономике это известно как Парадокс Джевонса: повышение эффективности использования ресурса приводит к снижению его стоимости, что в свою очередь увеличивает спрос на него до такой степени, что общее потребление растет, а не падает.
Сделав инференс в 10 раз дешевле, мы просто начнем использовать ИИ в 100 раз чаще — встраивая его в тостеры, дверные звонки и рекламные баннеры. Аппаратная оптимизация не решает проблему потребления, она её масштабирует.
"Единственный способ выиграть в этой игре — не наращивать мощность, а изменить правила самой игры."
Горлышко фон Неймана
Современная архитектура ИИ страдает от классического "узкого места фон Неймана" (Von Neumann bottleneck). Проблема не в том, как быстро мы можем перемножать матрицы (TPU и GPU делают это великолепно). Проблема в том, как быстро мы можем доставить данные к ядрам.
В современных LLM самой дорогой операцией является загрузка весов из HBM (High Bandwidth Memory). Энергетическая стоимость перемещения данных на порядки превышает стоимость их обработки. Мы тратим 100 джоулей на логистику данных ради 1 джоуля полезной арифметики.
Решение AIFusion: Neural Bytecode
Если аппаратная часть (NVIDIA) уперлась в физику, значит, резерв роста лежит в программной архитектуре. И здесь современные трансформеры удивительно архаичны. Они оперируют "токенами" — фрагментами человеческого текста, которые по своей природе избыточны и разрежены.
В AIFusion мы разрабатываем Neural Bytecode — технологию семантической компрессии. Вместо того чтобы прогонять через все слои сети "сырые" токены, мы используем промежуточное, сверхплотное векторное представление.
- Плотность: Один пакет байт-кода несет в 20-30 раз больше семантической информации, чем стандартный токен.
- Скорость: Уменьшение размерности контекста снижает нагрузку на шину памяти.
- Абстракция: Модель "думает" на языке чистых смыслов, а декодирование в человеческий язык происходит только на финальном слое.
Power-Survival Stack
Второе направление наших исследований вдохновлено биологией. Человеческий мозг потребляет всего 20 Ватт энергии, хотя по вычислительной сложности превосходит мегаваттные кластеры. Секрет мозга — в разреженной активации (Sparsity). В каждый момент времени работает лишь крошечная доля нейронов, необходимая для текущей задачи.
Большие языковые модели, напротив, "зажигают" все свои миллиарды параметров для каждого, даже самого тривиального токена. Это чудовищное расточительство.
Наш архитектурный подход Power-Survival Stack внедряет динамическое управление глубиной сети:
- Для простых задач (грамматика, факты) активируются только поверхностные, "быстрые" слои.
- Глубокие "рассуждающие" слои включаются только при обнаружении семантической неоднозначности или сложности.
- Это позволяет снизить энергопотребление инференса на 40-60% без потери качества генерации.
Исследуйте Технологии
Подробнее о конкретных реализациях описанных подходов в наших технических препринтах.