Искусственный интеллект становится крупным потребителем энергии и воды. Как рост нейросетей влияет на климат, какие риски и возможности это создаёт для инвесторов и глобальной экономики.
Бурный рост ИИ и аппетит к энергии
Спрос на вычислительные мощности ИИ взлетел за последние годы. С момента запуска публичных нейросетей вроде ChatGPT в конце 2022 года бизнес по всему миру ускоренно внедряет модели искусственного интеллекта, что требует огромных объемов обработки данных. По отраслевым оценкам, уже к 2024 году на ИИ приходилось около 15–20% всего энергопотребления дата-центров глобально. Мощность, необходимая для работы ИИ-систем, может достичь 23 ГВт в 2025 году — сопоставимо с общим потреблением электроэнергии такой страны, как Великобритания. Для сравнения, этот показатель превышает энергозатраты всей сети майнинга биткойна, свидетельствуя о том, что ИИ стал одним из самых энергоемких видов вычислений.
Эта экспоненциальная динамика обусловлена масштабными инвестициями технологических компаний в инфраструктуру: практически каждую неделю открываются новые центры обработки данных, а каждые несколько месяцев запускаются производства специализированных чипов для машинного обучения. Расширение такой инфраструктуры напрямую ведет к росту потребления электричества, необходимого для питания и охлаждения тысяч серверов, обслуживающих современные нейросети.
Выбросы на уровне мегаполиса
Столь высокое энергопотребление неизбежно влечет значительные парниковые выбросы, если энергия частично получена от ископаемого топлива. Согласно недавнему исследованию, ИИ в 2025 году может быть ответственен за 32–80 млн метрических тонн углекислого газа (CO2) в год. Это фактически выводит «углеродный след» ИИ на уровень целого города: к примеру, ежегодные выбросы Нью-Йорка составляют порядка 50 млн тонн CO2. Впервые технология, казавшаяся сугубо цифровой, демонстрирует такой же масштаб воздействия на климат, как и крупные промышленные сектора.
Важно отметить, что эти оценки считаются консервативными. Они учитывают главным образом выбросы от выработки электричества для работы серверов, тогда как полный жизненный цикл ИИ — от производства оборудования (серверов, чипов) до утилизации — создает дополнительный углеродный след. Если бум ИИ продолжится прежними темпами, объем связанных с ним выбросов будет стремительно расти. Это осложняет глобальные усилия по сокращению парниковых газов и ставит перед технологическими компаниями задачу – как вписать взрывной рост ИИ в свои обязательства по достижению углеродной нейтральности.
Водный след нейросетей
Еще один скрытый ресурсный «аппетит» ИИ — это вода. Центры обработки данных потребляют огромное количество воды для охлаждения серверов и оборудования: испарительное охлаждение и кондиционирование не обходятся без водных ресурсов. Помимо прямого потребления, значительные объемы воды требуются опосредованно – на электростанциях для охлаждения турбин и реакторов при выработке той самой электроэнергии, которую поглощают вычислительные кластеры. По расчетам экспертов, одни лишь ИИ-системы в 2025 году могут потреблять от 312 до 765 млрд литров воды. Это соизмеримо с объемом всей бутилированной воды, выпиваемой человечеством за год. Таким образом, нейросети формируют колоссальный водный след, до недавнего времени практически незаметный широкой публике.
Официальные оценки зачастую не отражают полной картины. Например, Международное энергетическое агентство приводило цифру в ~560 млрд литров воды, израсходованных всеми дата-центрами мира в 2023 году, однако в эту статистику не попадала вода, использованная на электростанциях. Реальный водный след ИИ может быть в несколько раз выше формальных оценок. Крупнейшие игроки отрасли пока не спешат раскрывать детали: в недавнем отчете о своей ИИ-системе компания Google прямо указала, что не учитывает в метриках потребление воды на сторонних электростанциях. Подобный подход подвергается критике, ведь значительная часть воды расходуется именно для удовлетворения электрических нужд ИИ.
Уже сейчас масштаб водопотребления вызывает обеспокоенность в ряде регионов. В засушливых районах США и Европы общины выступают против строительства новых дата-центров, опасаясь, что те будут выкачивать дефицитную воду из местных источников. Да и сами корпорации фиксируют рост «жажды» своих серверных ферм: так, Microsoft сообщила, что глобальное потребление воды ее дата-центрами в 2022 году подскочило на 34% (до 6,4 млрд литров) в значительной степени из-за увеличения нагрузки, связанной с обучением моделей ИИ. Эти факты подчеркивают, что водный фактор стремительно выходит на первый план при оценке экологических рисков цифровой инфраструктуры.
Непрозрачность технологических гигантов
Парадоксально, но при таких масштабах воздействия данных об энерго- и водопотреблении ИИ публично доступно крайне мало. Крупные технологические компании (Big Tech) в своих отчетах по устойчивому развитию обычно приводят суммарные показатели по выбросам и ресурсам, не выделяя отдельно долю, связанную с ИИ. Детальная информация о работе дата-центров – например, сколько энергии или воды уходит именно на вычисления для нейросетей – чаще всего остается внутри компаний. Практически отсутствуют сведения о «косвенном» потреблении, например, о воде, израсходованной при производстве электричества для нужд дата-центров.
В итоге исследователям и аналитикам приходится действовать как детективам, восстанавливая картину по обрывочным данным: фрагментам из корпоративных презентаций, оценкам числа проданных серверных чипов для ИИ, данным энергетических компаний и прочим косвенным индикаторам. Такая непрозрачность затрудняет понимание полного масштаба экологического следа ИИ. Эксперты призывают к введению строгих стандартов раскрытия информации: компании должны отчитываться об энергопотреблении и водопользовании своих центров обработки данных с разбивкой по ключевым направлениям, включая ИИ. Подобная прозрачность позволила бы обществу и инвесторам объективно оценить воздействие новых технологий и стимулировала бы отрасль искать пути к снижению нагрузки на окружающую среду.
Грозящие экологические риски
Если текущие тенденции сохранятся, растущий «аппетит» ИИ может усугубить существующие экологические проблемы. Дополнительные десятки миллионов тонн выбросов парниковых газов ежегодно усложнят выполнение целей Парижского соглашения по климату. Потребление сотен миллиардов литров пресной воды будет происходить на фоне глобального дефицита водных ресурсов, который, по прогнозам, может достичь 56% к 2030 году. Иными словами, без мер по устойчивому развитию экспансия ИИ рискует войти в конфликт с экологическими ограничениями планеты.
Если ничего не изменить, подобные тенденции могут привести к следующим негативным последствиям:
- Ускорение глобального потепления из-за роста парниковых выбросов.
- Обострение дефицита пресной воды в ряде и без того засушливых регионов.
- Повышение нагрузки на энергосистемы и социально-экологических конфликтов вокруг ограниченных ресурсов.
Уже сейчас местные сообщества и органы власти начинают реагировать на эти вызовы. В некоторых странах вводятся ограничения на строительство «энергопожирающих» дата-центров, требуют использования систем рециркуляции воды или покупки возобновляемой энергии. Эксперты отмечают, что без кардинальных изменений отрасль ИИ из сферы чисто цифровых рискует превратиться в источник вполне материальных экологических кризисов – от засух до срывов климатических планов.
Взгляд инвесторов: фактор ESG
Экологические аспекты стремительного развития ИИ становятся все более важными и для инвесторов. В эпоху, когда принципы ESG (экологические, социальные и управленческие факторы) выходят на первый план, углеродный и водный след технологий напрямую влияет на оценку компаний. Инвесторы задаются вопросом: не приведет ли «зеленый» поворот в политике к росту издержек для компаний, делающих ставку на ИИ? Например, ужесточение углеродного регулирования или ввод платы за водопользование могут увеличить расходы тех компаний, чьи нейросетевые сервисы поглощают много энергии и воды.
С другой стороны, компании, которые уже сейчас вкладываются в смягчение экологического воздействия ИИ, могут получить преимущество. Переход дата-центров на возобновляемую энергетику, совершенствование чипов и ПО для повышения энергоэффективности, а также внедрение систем повторного использования воды снижают риски и улучшают репутацию. Рынок высоко оценивает прогресс в области устойчивого развития: инвесторы по всему миру все чаще включают экологические метрики в свои модели оценки бизнеса. Поэтому для технологических лидеров вопрос стоит остро: как продолжать наращивать мощность ИИ, одновременно соответствуя ожиданиям общества по устойчивости? Те, кто найдут баланс между инновациями и ответственным отношением к природе, выиграют в долгосрочной перспективе — как с точки зрения имиджа, так и с точки зрения стоимости бизнеса.
Путь к устойчивому ИИ
Несмотря на масштаб проблемы, у индустрии есть возможности направить рост ИИ в русло устойчивого развития. Мировые технологические компании и исследователи уже работают над решениями, способными снизить экологический след ИИ без торможения инноваций. К ключевым стратегиям относятся:
- Повышение энергоэффективности моделей и оборудования. Разработка оптимизированных алгоритмов и специализированных чипов (ASIC, TPU и др.), которые выполняют задачи машинного обучения при меньшем энергопотреблении.
- Переход на чистые источники энергии. Использование электроэнергии от возобновляемых ресурсов (солнечной, ветровой, гидро- и атомной энергетики) для питания дата-центров, чтобы свести к нулю углеродные выбросы от работы ИИ. Многие IT-гиганты уже заключают «зеленые» контракты, закупая чистую энергию для своих потребностей.
- Сокращение и рециркуляция водопотребления. Внедрение новых систем охлаждения (жидкостного, иммерсионного), требующих на порядки меньше воды, а также повторное использование технической воды. Выбор мест под центры обработки данных с учетом водной обстановки: предпочтение регионам с холодным климатом или достаточными водными ресурсами. Исследования показывают, что грамотный выбор локации и технологий охлаждения способен снизить водный и углеродный след дата-центра на 70–85%.
- Прозрачность и учет. Введение обязательного мониторинга и раскрытия данных об энергопотреблении и использовании воды ИИ-инфраструктурой. Публичный учет стимулирует компании эффективнее управлять ресурсами и позволяет инвесторам отслеживать прогресс в снижении нагрузки на экосистему.
- Применение ИИ для управления ресурсами. Парадоксально, но сам искусственный интеллект может помочь решить эту проблему. Алгоритмы машинного обучения уже используются для оптимизации охлаждения в дата-центрах, прогнозирования нагрузок и распределения задач так, чтобы минимизировать пиковые нагрузки на сети и повысить КПД использования серверов.
Следующие несколько лет станут определяющими для того, чтобы интегрировать принципы устойчивости в ядро быстро растущей сферы ИИ. Отрасль стоит на перепутье: либо двигаться по инерции, рискуя столкнуться с экологическими барьерами, либо превратить проблему в стимул для новых технологий и бизнес-моделей. Если прозрачность, инновации и ответственное отношение к ресурсам станут неотъемлемой частью ИИ-стратегий, «цифровой разум» сможет развиваться рука об руку с заботой о планете. Именно такой баланс ожидают инвесторы и общество в целом от новой технологической эры.
