ИИ и экология: сколько вреда природе наносят серверы искусственного интеллекта?

Современный искусственный интеллект — это не только мощный инструмент для решения самых разнообразных задач, но и большой потребитель энергии. Под капотом технологий вроде ChatGPT от OpenAI, Claude от Anthropic, Gemini от Google DeepMind, Copilot от Microsoft и многих других скрываются дата-центры с тысячами серверов, которые работают круглосуточно. Они потребляют огромные объемы электроэнергии и оказывают заметное влияние на окружающую среду.

Чтобы обучить одну такую модель, требуется обработать миллиарды текстовых и визуальных данных, что требует тысячи, а то и десятки тысяч графических процессоров (GPU). Это потребляет сотни мегаватт-часов электроэнергии — объемы, сопоставимые с потреблением целого города. Например, обучение GPT-3 оценивалось примерно в 300–600 тонн углекислого газа (CO₂). Для новейших моделей, таких как GPT-4 или Gemini Ultra, цифры могут быть еще выше из-за более сложных архитектур и обработки мультимодальных данных (тексты + изображения + видео).

Но на этом экологическое воздействие не заканчивается. Серверы работают круглосуточно, обслуживая сотни миллионов пользователей по всему миру. Ежедневные запросы — от банального «какая погода?» до генерации сложных текстов, изображений или кода — аккумулируют тысячи мегаватт-часов потребляемой электроэнергии ежегодно. И хотя ведущие компании (Microsoft, Google, Amazon, NVIDIA) активно декларируют переход на «зеленую» энергию, значительная часть электроэнергии все еще вырабатывается из угля, газа и нефти.

Еще одна проблема — производство оборудования. Для серверов ИИ требуются мощные графические процессоры, например NVIDIA A100 или H100, которые производятся с использованием редкоземельных металлов. Добыча этих материалов приводит к значительному загрязнению воды и почв, вырубке лесов и деградации экосистем в странах, где их добывают. Это создает дополнительное экологическое давление, которое потребители обычно не видят.

При этом охлаждение дата-центров требует и водных ресурсов. Для поддержания нормальной температуры серверов ежегодно используется тысячи кубометров воды, что может истощать запасы пресной воды, особенно в засушливых регионах.

Чтобы уменьшить негативное влияние, технологические компании все чаще переходят на возобновляемую энергию (солнечную, ветровую) и внедряют более энергоэффективные алгоритмы и архитектуры моделей. OpenAI, Microsoft, Google и другие гиганты ставят перед собой цель стать углеродно-нейтральными или даже углеродно-отрицательными в ближайшие десятилетия. Но достичь этого непросто, и пока каждый запрос к ИИ — от самого простого ответа до сложного кода — сопровождается реальными выбросами углерода и потреблением энергии.

Так что, пользуясь преимуществами искусственного интеллекта, стоит помнить, что мы также несем ответственность — как общество и как потребители. Без значительных инвестиций в «зеленые» технологии и энергоэффективность ИИ рискует стать не только полезным инструментом, но и дополнительным фактором загрязнения планеты.

Больше новостей читайте на GreenPost.