Какая погода будет сегодня? Переведите это предложение. Как мне написать это письмо? Все чаще мы задаем эти вопросы не Google, а искусственному интеллекту (ИИ). Кажется, это просто, быстро и бесплатно – один запрос, один ответ, никаких видимых последствий. В действительности каждый запрос ИИ запускает энергоемкую инфраструктуру — центры обработки данных, которые работают круглосуточно и потребляют огромное количество электроэнергии и воды. Таким образом, за удобством в несколько секунд скрывается климатический след, о существовании которого мы даже не догадываемся, пишет Элица Станева-Бриттон, автор журнала «Климатека».
В последние годы искусственный интеллект развивается беспрецедентными темпами. Он представляет собой виртуальный инструмент, от которого общество может получить пользу – часто даже бесплатно. В результате миллионы людей по всему миру каждый день используют большие языковые модели, генераторы контента, системы анализа бизнес-данных и автоматизированных помощников. И очень часто мы даже сознательно не решаемся использовать ИИ — он просто «втекает» в нашу повседневную жизнь, как, например, функция ответов ИИ в Google.
Почему ИИ имеет физический след
Фактически, ИИ имеет реальный физический след, поскольку бум его использования сопровождался ростом центров обработки данных: физических центров с дорогими серверами, которые потребляют огромное количество энергии и воды, что приводит к увеличению выбросов углекислого газа, усугубляя проблему климата. Обучение больших моделей ИИ требует месяцев непрерывной работы над мощными процессорами, и это еще до того, как модель будет выпущена на рынок. По оценкам, в ближайшие несколько лет общее потребление электроэнергии в центрах обработки данных может превысить количество энергии, используемой в настоящее время Японией, одним из крупнейших потребителей энергии в мире.
Когда центры обработки данных работают на ископаемом топливе, их воздействие на климат увеличивается — чаще всего в регионах, уже обремененных добычей ресурсов. Для работы этих центров требуется огромное количество электроэнергии, что приводит к высоким выбросам углекислого газа. С другой стороны, отделенное тепло требует постоянного охлаждения – процесса, который потребляет значительное количество воды и еще больше обременяет местную природу. Эта цепная связь между энергетикой, водой и климатом известна как связь «энергия-вода-климат».
Данные: сколько «стоит» ИИ
Чем больше и сложнее становятся модели ИИ, тем больше вычислительных ресурсов требуется для их обучения и использования. Хотя компании редко публикуют полные и сопоставимые данные, имеющиеся исследования дают достаточно информации о масштабах этого процесса. Как показывает инфографика, даже на уровне «единого действия» системы ИИ имеют вполне реальный энергетический и углеродный след.
Генерация одного изображения ИИ в некоторых конфигурациях может достигать энергии, сравнимой с полной зарядкой смартфона. Значение варьируется в зависимости от модели, разрешения и используемого оборудования, но сравнение помогает понять, что это ощутимые затраты, а не «бесплатная» цифровая операция.
Для текстовых моделей энергия на запрос кажется минимальной, но не нулевой. Для короткого текстового запроса к GPT-4 требуется примерно 0,3 Втч электроэнергии — количество, эквивалентное примерно 2 минутам зажигания светодиодной лампы мощностью 9 Вт. Само по себе это незначительно, но при миллиардах запросов в день эффект быстро суммируется.
Самый большой разовый эффект приходится на обучение больших моделей искусственного интеллекта. По научным оценкам, это может привести к выбросам около 284 000 кг CO₂, что сопоставимо с объемом выбросов примерно пяти среднестатистических автомобилей за весь срок службы. Фактические значения сильно зависят от местоположения центра обработки данных и структуры энергопотребления, но масштаб нагрузки остается значительным.
Важно подчеркнуть, что эти цифры являются ориентировочными и варьируются. Фактический объем систем искусственного интеллекта зависит от модели, задач, оборудования, центров обработки данных и источника питания. Однако имеющиеся данные проясняют одну вещь: ИИ не является виртуальным с точки зрения его ресурсов, а именно то, что его массовое использование определяет его климатический след.
Масштабная ловушка
Возможно, в обществе ИИ больше всего ассоциируется с широко разрекламированным ChatGPT от OpenAI. Ежедневно по всему миру выполняются миллиарды запросов ИИ. Согласно последним доступным общедоступным данным на середину 2025 года, каждый день только ChatGPT обрабатывает более 2,5 миллиардов запросов ИИ по всему миру. Всего несколькими месяцами ранее, в конце 2024 года, это число составляло около 1 миллиарда в день. Это означает рост в 2,5 раза менее чем за год – чрезвычайно быстрый рост даже по меркам цифровых технологий. Если рассматривать эту шкалу в годовом исчислении, речь идет почти об 1 трлн. Запросов ИИ в год — всего с одной платформы.
А ChatGPT — лишь часть экосистемы: другие крупные системы искусственного интеллекта, такие как Gemini, Claude, Copilot и десятки встроенных сервисов искусственного интеллекта, которые не всегда видны пользователям напрямую, также сообщают о росте использования. Именно здесь кроется ключевая климатическая проблема: не в отдельных запросах ИИ, а в накоплении миллиардов и триллионов таких операций, требующих реального электричества, инфраструктуры и ресурсов.
Именно здесь объем становится ключевым фактором: когда немногие умножаются на миллионы, результатом становится значительное глобальное потребление ресурсов. Это классический пример системного эффекта: то, что кажется незначительным на индивидуальном уровне, оказывает серьезное влияние в глобальном масштабе.
Кто несет ответственность?
В настоящее время большая часть экологических издержек, связанных с ИИ, ложится на плечи общества, в то время как выгоды от этой технологии по-прежнему сосредоточены в руках технологических компаний. Некоторые из крупнейших игроков в этом секторе, такие как Microsoft с ее инструментами искусственного интеллекта (например, Copilot) и Google (с ее функциями искусственного интеллекта, такими как помощник Gemini), дали понять, что быстрое расширение услуг искусственного интеллекта затрудняет им достижение собственных целей в области устойчивого развития. Это поднимает вопрос о справедливом распределении ответственности и необходимости большей прозрачности реальной стоимости ИИ.
Европейский регламент EU AI Act делает первые шаги в этом направлении, требуя больше информации об обучении моделей ИИ. Однако ежедневное потребление энергии и реальный углеродный след услуг ИИ остаются в значительной степени непрозрачными. Без четких стандартов измерения и публичной отчетности общество не сможет оценить истинную стоимость массового внедрения ИИ.
Почему тема не «где-то далеко» от нас?
Хотя эта тема часто кажется далекой и «виртуальной», в Болгарии она имеет вполне реальное измерение. Будучи частью европейского энергетического рынка, наша страна связана как с растущим потреблением электроэнергии, так и с климатическими целями ЕС. Учитывая значительную долю ископаемого топлива в энергетическом балансе, расширение энергоемких цифровых услуг может стать серьезной социальной проблемой, если отсутствует стратегическое планирование.
Один из наиболее распространенных мифов заключается в том, что цифровые технологии автоматически становятся «зелеными». На самом деле все сложнее: цифровые технологии не загрязняют окружающую среду напрямую, как автомобили, но они зависят от инфраструктуры, которая это делает. Чем более массово мы используем ИИ, тем важнее становится понять, какова его реальная стоимость.
Искусственный интеллект потенциально может стать частью решения климатического кризиса – от оптимизации энергетических систем до анализа климатических данных. Но без прозрачности, подотчетности и целенаправленных мер по ограничению его влияния оно остается частью проблемы и сегодня. Именно поэтому дело не в отказе от ИИ, а в его сознательном использовании и в требовании более ответственных технологий – со стороны компаний, регуляторов и общества в целом.
Каждая новость – это актив, следите за Investor.bg и в .
