К 2030 году искусственный интеллект может потреблять почти 3 процента мировой электроэнергии, производить выбросы углекислого газа, сопоставимые со всеми выбросами Великобритании в прошлом году, использовать столько воды, сколько хватило бы, чтобы утолить жажду каждого человека на Земле более чем на полтора года, и производить электронные отходы, эквивалентные ежегодной утилизации 250 Эйфелевых башен.
Таковы выводы тревожного нового доклада, опубликованного в среду Институтом водных ресурсов, окружающей среды и здравоохранения Университета ООН, в котором говорится, что он представил наиболее полную на сегодняшний день оценку экологических издержек искусственного интеллекта.
Хотя большинство расчетов, касающихся влияния ИИ на климат, были сосредоточены на выбросах углерода, исследователи говорят, что это отражает лишь часть картины. И одного лишь сокращения выбросов может быть недостаточно для существенного уменьшения вреда ИИ для окружающей среды.
«Низкоуглеродная экономика не означает автоматически нехватку воды или низменность земель», — говорится в отчете, — «и оценка устойчивости с помощью одного показателя может скрывать компромиссы и перекладывать бремя на места, уже испытывающие нехватку воды или земельных ресурсов».
Центры обработки данных — огромные складские помещения, заполненные серверами и системами охлаждения, которые работают непрерывно для обеспечения работы ИИ, — потребили, по оценкам, 448 тераватт-часов электроэнергии в 2025 году, что примерно соответствует общему национальному потреблению Франции. Тераватт-час — это один миллиард киловатт-часов, единица измерения, используемая в счетах за электроэнергию для домохозяйств.
На долю задач искусственного интеллекта приходилось около 20 процентов от общего объема. Если к 2030 году эта доля вырастет до ожидаемых 40 процентов, потребление электроэнергии, связанное с ИИ, может достичь 374 тераватт-часов. Согласно прогнозам, при нынешних темпах этот показатель может примерно удвоиться и составить 945 тераватт-часов – этого достаточно для обеспечения электроэнергией всех 1,3 миллиарда человек в странах Африки к югу от Сахары в течение более пяти лет. Площадь, необходимая для выработки такого количества электроэнергии, превысит 14 000 квадратных километров, что примерно соответствует площади Северной Ирландии.
Потребление воды для охлаждения этой инфраструктуры также создает дополнительные проблемы. По оценкам, к 2025 году центры обработки данных использовали 9,3 триллиона литров воды — цифра, которая, согласно отчету, удовлетворит потребности в питьевой воде 8,1 миллиарда человек во всем мире примерно на 1,6 года.
Даже если часть этой воды возвращается в окружающую среду, масштабный забор воды создает нагрузку на водоносные горизонты и речные системы, особенно в регионах, где уже наблюдается ее нехватка. В Нидерландах крупный центр обработки данных, потребляющий большое количество воды в засушливый год, вызвал протест со стороны местных фермеров.
Для обучения одной крупной модели ИИ, такой как ChatGPT-5, требуется около 100 гигаватт-часов электроэнергии, что эквивалентно годовому потреблению электроэнергии 770 000 человек в странах Африки к югу от Сахары, а также примерно один миллиард литров воды и площадь, равную примерно 215 футбольным полям.
Однако в отчете было установлено, что экологические издержки обучения, какими бы значительными они ни были, уже перевешиваются издержками ежедневного использования. Только ChatGPT обрабатывает около 2,5 миллиардов запросов в день. Обычный поиск в Google потребляет около 0,3 ватт-часа электроэнергии, в то время как генеративный поиск с использованием ИИ потребляет до 3 ватт-часов, что в десять раз больше, если учитывать около 5 триллионов поисковых запросов в год.
В отчете отмечается, что выбор пользователей влияет на эти показатели гораздо сильнее, чем принято считать. Переход к режиму кратких ответов может снизить производительность ChatGPT на 30 процентов, что позволит сэкономить от 87 до 98 гигаватт-часов электроэнергии в год, что эквивалентно годовому потреблению электроэнергии почти 760 000 человек в странах Африки к югу от Сахары. Убрав любезности, не говоря «пожалуйста» или «спасибо», пользователи делают запросы более краткими и уменьшают совокупное воздействие на окружающую среду в масштабе.
Согласно исследованию, растущая популярность видеороликов, созданных с помощью ИИ, становится серьезной проблемой для окружающей среды. Для создания одного высококачественного видеоролика с использованием ИИ требуется более 415 ватт-часов электроэнергии, что превышает потребление электроэнергии при создании сотен изображений с помощью ИИ. Качество видеороликов, созданных с помощью ИИ, также быстро улучшается. Но по мере увеличения разрешения и количества кадров потребление энергии также экспоненциально возрастает.
Создание видеороликов стало неотъемлемой частью основных платформ социальных сетей, и сайты призывают пользователей создавать и публиковать больше видео с использованием ИИ в рамках вирусных трендов. В отчете предупреждается, что это становится проблемой масштабов всей инфраструктуры.
Профессор Алистер Кнотт из Центра науки о данных и искусственного интеллекта в Университете Виктории в Веллингтоне, который не принимал участия в подготовке отчета, заявил, что, хотя исследование и указывает на растущие инвестиции со стороны компаний, занимающихся ИИ, оно не отмечает, что эти компании зависят от роста рынка ИИ для своего собственного выживания.
«Единственный способ выживания для компаний — это постоянно наращивать рынок продуктов на основе ИИ, но это не обязательно то, что нужно миру», — сказал он. «Правительства, избранные гражданами, лучше подготовлены к принятию правильных решений о том, сколько ИИ нам нужно, и к тому, чтобы соизмерять эту потребность с воздействием на окружающую среду».
В отчете установлено, что использование возобновляемых источников энергии для питания центров обработки данных не делает их автоматически экологически устойчивыми. Переход от угля к биоэнергетике может снизить углеродный след производства электроэнергии на 72 процента, но водный след биоэнергетики в среднем более чем в 30 раз больше, чем у угля, а ее земельный след в 100 раз больше. Например, бразильская гидроэнергетическая сеть производит электроэнергию на 77 процентов меньше, чем среднемировой показатель выбросов углерода, но ее водный и земельный след почти в три раза превышают среднемировой показатель.
В Ирландии на центры обработки данных сейчас приходится 21 процент от общего объема потребляемой электроэнергии в стране, по сравнению с 5 процентами десять лет назад, что превышает совокупное потребление электроэнергии всеми городскими домохозяйствами. Исследователи говорят, что это результат того, что рост инфраструктуры искусственного интеллекта опережает планирование в энергетическом секторе. Национальный оператор электросетей приостановил выдачу новых разрешений в районе Дублина до 2028 года.
Профессор Те Така Киган из Института искусственного интеллекта при Университете Вайкато, также не принимавший участия в подготовке доклада, заявил, что концентрация инфраструктуры вызывает опасения по поводу экологической справедливости.
«Экологическая нагрузка сильнее всего ложится на сообщества, которые с наименьшей вероятностью смогут воспользоваться преимуществами», — сказал он. «Поскольку ИИ внедряется в повседневные платформы и включается по умолчанию независимо от того, выбирают пользователи это или нет, этот экологический след накапливается в больших масштабах».
Исследователи призывают правительства начать учитывать инфраструктуру ИИ при планировании водоснабжения и энергоснабжения. Технологические компании также должны включать экологический аспект в планирование новых функций, которые они внедряют.
«Технологический прогресс должен оставаться экологически управляемым», — пишут авторы. «Реальный прогресс зависит от внедрения принципов устойчивого развития на каждом уровне, от проектирования оборудования и моделей до внедрения, управления и общественного использования».