К 2030 году мировые дата-центры — инфраструктурная основа ИИ — будут потреблять до 945 тераватт-часов электроэнергии в год. Для сравнения: это почти втрое превышает совокупное годовое энергопотребление Пакистана, Бангладеш и Нигерии с населением более 650 миллионов человек.
Но электроэнергия — лишь одна составляющая. Дата-центры требуют огромного количества воды для охлаждения и производства энергии. По расчётам авторов доклада, к концу десятилетия водный след ИИ может сравняться с годовым бытовым потреблением 1,3 миллиарда человек. «Земельный след» — площади, занятые под выработку электричества и цепочки поставок — способен превысить 14 500 квадратных километров, что примерно вдвое больше Джакартской агломерации.
Публичные дискуссии о ресурсоёмкости ИИ традиционно концентрируются на обучении крупных моделей. Доклад переставляет акцент: на повседневное использование технологии приходится от 80 до 90 процентов общего потребления ресурсов. Один из широко применяемых ИИ-сервисов обрабатывает около 2,5 миллиарда запросов в сутки. При этом ресурсоёмкость задач разительно отличается: генерация одного изображения потребляет в тысячу раз больше энергии, чем простой текстовый запрос, а создание видео — ещё на порядок больше.
Авторы также предупреждают об «эффекте Джевонса»: повышение эффективности систем исторически не снижает общее потребление ресурсов, а стимулирует более активное использование технологии — и в итоге увеличивает нагрузку на среду.
Экологические издержки распределяются неравномерно. Более 90 процентов специализированных вычислительных мощностей сосредоточено в США и Китае, тогда как более 150 государств не располагают значимой собственной ИИ-инфраструктурой. При этом именно в уязвимых регионах дата-центры нередко создают давление на энергосети и водные ресурсы в условиях уже существующего дефицита. К 2030 году ИИ-инфраструктура будет генерировать до 2,5 миллиона тонн электронных отходов ежегодно — утилизировать которые в безопасных условиях могут далеко не все страны.
Доклад не призывает ограничить развитие ИИ. Он формулирует рамки ответственного развития: прозрачность данных о потреблении ресурсов, проектирование с учётом эффективности, интеграция ИИ-инфраструктуры в национальные планы по управлению энергией, водой и землёй. Пользователи, в свою очередь, тоже делают выбор — каждый раз, когда решают, какой инструмент и для какой задачи использовать.
