Веб-агенты и энергопотребление: на пути к устойчивому развитию

Автор: Денис Аветисян

Исследование показывает, как веб-агенты, основанные на больших языковых моделях, влияют на потребление энергии и как это можно оптимизировать.

Пока крипто-инвесторы ловят иксы и ликвидации, мы тут скучно изучаем отчетность и ждем дивиденды. Если тебе близка эта скука, добро пожаловать.

Купить акции "голубых фишек"

Энергопотребление отдельных веб-агентов и графических процессоров демонстрирует прямую зависимость от вычислительной нагрузки, выявляя ключевые узкие места в системе и потенциал для оптимизации распределения ресурсов.

В статье представлены результаты сравнительного анализа энергоэффективности веб-агентов и предлагается стандартизированный подход к оценке и отчетности об энергопотреблении.

Несмотря на стремительное развитие автономных веб-агентов, основанных на больших языковых моделях, вопросы их энергоэффективности и устойчивости остаются малоизученными. В работе «Promoting Sustainable Web Agents: Benchmarking and Estimating Energy Consumption through Empirical and Theoretical Analysis» проведено комплексное исследование энергопотребления веб-агентов как с теоретической, так и с эмпирической точек зрения. Полученные результаты демонстрируют значительные различия в энергоэффективности различных подходов к созданию веб-агентов, указывая на то, что повышение производительности не всегда связано с увеличением энергопотребления. Какие метрики и стандарты необходимы для оценки и обеспечения устойчивого развития веб-агентов в будущем?

Энергетический След Интеллектуальных Агентов

Веб-агенты, функционирующие на основе больших языковых моделей, становятся все более распространенными, однако их вычислительные потребности весьма значительны. Этот стремительный рост потребления ресурсов вызывает обеспокоенность в отношении устойчивости и воздействия на окружающую среду, что требует тщательной оценки. Различия в энергопотреблении между различными агентами могут достигать десятикратного значения, подчеркивая необходимость детального анализа. Понимание и количественная оценка энергопотребления критически важны для ответственной разработки и внедрения.

Измерение Невидимого: Бенчмаркинг Энергопотребления

Непосредственное измерение энергопотребления посредством энергетического бенчмаркинга, используя такое оборудование, как Nvidia H100-NVL, обеспечивает наиболее точную оценку. Однако, проприетарные большие языковые модели (LLM) представляют собой проблему из-за непрозрачности их внутренней работы, затрудняющей прямое измерение. В таких случаях теоретическая оценка является ценной альтернативой, хотя и менее точной. Например, оценки для MindAct завышают фактическое потребление в семь раз, но дают представление об агентах, таких как Synatra (6 кВтч) и LASER (99.21 кВтч).

Оптимизация Эффективности: Кейс MindAct

Система MindAct демонстрирует возможности предварительной обработки и использования открытых больших языковых моделей (LLM) для создания энергоэффективных веб-агентов. Оптимизация входных данных позволяет существенно снизить вычислительную нагрузку на LLM, приводя к значительной экономии энергии.

В MindAct процесс выбора действия осуществляется посредством конвейера, обеспечивающего последовательную обработку и формирование оптимального решения.

Оценка производительности MindAct на бенчмарке Mind2Web подтвердила превосходство системы над другими агентами, такими как LASER и AutoWebGLM. LASER потребляет примерно в 10 раз больше энергии, чем MindAct, а AutoWebGLM – 0.6 кВт⋅ч, в то время как Synatra достигает 6 кВт⋅ч.

За Пределами Потребления: Связь Энергии и Воздействия на Окружающую Среду

Конечным мерилом устойчивости является связь между потреблением энергии и более широкими экологическими показателями, такими как выбросы углекислого газа. Оценка энергоэффективности больших языковых моделей (LLM) требует комплексного подхода, учитывающего не только вычислительные затраты, но и влияние на окружающую среду. Непосредственное измерение предпочтительно, но теоретическая оценка ценна даже для проприетарных LLM, позволяя проводить сравнения. Количество токенов, фундаментальной единицы обработки LLM, напрямую коррелирует с потреблением энергии, обеспечивая метрику для оптимизации.

Например, энергия, потребленная AutoWebGLM (0.6 кВтч), эквивалентна пробегу 0.6 км, в то время как 99.21 кВтч, потреблённые LASER, эквивалентны 181 км. Понимание этой пропорции открывает путь к осознанному потреблению ресурсов и созданию более экологичных систем искусственного интеллекта.

Исследование, представленное в статье, демонстрирует существенные различия в энергопотреблении веб-агентов, основанных на больших языковых моделях. Это подчёркивает необходимость не просто слепого следования установленным нормам, но и критического анализа эффективности каждой реализации. Как заметил Клод Шеннон: «Информация — это не только то, что передаётся, но и то, что не передаётся». В данном контексте, это означает, что оптимизация энергопотребления требует понимания не только очевидных факторов, но и скрытых возможностей для улучшения. Статья призывает к стандартизации бенчмаркинга и отчетности об энергометриках, что является логичным шагом для оценки и минимизации углеродного следа веб-агентов и, следовательно, для проверки действующих правил на предмет их оптимальности.

Что дальше?

Представленное исследование, по сути, лишь приоткрыло крышку ящика с веб-агентами, работающими на больших языковых моделях. Разброс в потреблении энергии, обнаруженный в ходе экспериментов, намекает на глубоко скрытые неэффективности – алгоритмические «тёмные углы», где ресурсы утекают незаметно. Очевидно, что текущие метрики производительности – скорость ответа, точность – не отражают истинную стоимость этих систем. Их оптимизация без учета энергопотребления – это лишь перекладывание проблемы на плечи планеты.

Будущие исследования неизбежно столкнутся с необходимостью разработки более тонких инструментов измерения. Недостаточно просто зафиксировать потребление ватт; требуется понимание, какая часть энергии тратится впустую, а какая действительно способствует решению задачи. Следующим шагом видится создание эталонных моделей, позволяющих сравнивать различные архитектуры и алгоритмы не только по скорости, но и по «энергетической чистоте». И, конечно, необходимо преодолеть сопротивление со стороны тех, кто предпочитает измерять прогресс лишь в гигабайтах и терафлопсах.

В конечном счёте, вопрос устойчивости веб-агентов – это не просто техническая задача. Это вызов нашей способности видеть систему в целом, понимать взаимосвязь между кажущейся эффективностью и реальной ценой. И, возможно, самое трудное – признать, что иногда самый элегантный алгоритм – это тот, который вообще не запускается.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2511.04481.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2025-11-08 15:04