Искусственный интеллект жаждетОно существует не только в облаке и не ограничивается кажущейся простотой ответа, генерируемого чат-ботом, изображением, созданным за несколько секунд, или видеороликом, созданным по запросу. В основе искусственного интеллекта лежит физическая машина. Состоит из центров обработки данных, микросхем, электросетей, систем охлаждения, землепользования, критически важных полезных ископаемых и электронных отходов. Инфраструктура, которая растет с такой скоростью, что превращает цифровые инновации в новую глобальную экологическую проблему, подпитывая постоянно растёт спрос не только на энергию, но и на воду..
Тревогу поднял связь Института водных ресурсов, окружающей среды и здоровья Университета Организации Объединенных Наций, «Экологические издержки энергопотребления ИИ: углеродный, водный и земельный след.«», опубликовано 3 июня 2026 года. Согласно исследованию, измерения влияния ИИ только по выбросам CO2 уже недостаточно. Каждый киловатт-час, необходимый для обучения или работы модели, также влечет за собой выбросы CO2.водный и земельный след.
«Эти отношения» Это не обвинение в адрес искусственного интеллекта.«Это технологическая трансформация, которая улучшает жизнь миллиардов людей во всем мире», — сказал профессор. Каве МаданиДиректор агентства ООН UNU-INWEH и руководитель исследовательской группы заявил: «Это призыв к…» используйте его ответственно и своевременно устранять его непредвиденные последствия, чтобы сделать его устойчивым и справедливым. У нас осталось совсем немного времени, чтобы обеспечить развитие основы технологической революции нашей эпохи в пределах планетарных ограничений, а также чтобы сообщества, поставляющие критически важные полезные ископаемые для развития ИИ, и те, которые размещают его инфраструктуру и перерабатывают электронные отходы, также получали от этого выгоду.
Бурный рост центров обработки данных становится экологической проблемой.
В 2030, то глобальные центры обработки данных топливо, которое может достичь искусственный интеллект потребляют 945 тераватт-часов электроэнергии в год.Это почти в три раза превышает суммарное годовое потребление электроэнергии Пакистаном, Бангладеш и Нигерией — странами с общим населением более 650 миллионов человек.
Данные по водопотреблению еще более впечатляют. Водный след, связанный с таким потреблением, может достигать 9,3 триллиона литров, сумма, равная основным годовым потребностям домохозяйства в размере 1,3 миллиарда человек в странах Африки к югу от СахарыИ почва тоже принимается во внимание. Территориальный охват Площадь превысит 14 500 квадратных километров, что примерно вдвое больше площади агломерации Джакарты.
К 2025 году глобальные центры обработки данных уже потребляли приблизительно 448 тераватт-часов электроэнергии. Если бы они были государством, то занимали бы одиннадцатое место в мире по потреблению электроэнергии, уступая Франции и опережая Саудовскую Аравию. Ожидаемый скачок в ближайшие годы демонстрирует, как быстро новая цифровая инфраструктура приобретает масштабы крупной национальной экономики.
В докладе ООН подчеркивается один момент: воздействие ИИ на окружающую среду зачастую плохо измеряется. Внимание общественности и регулирующих органов сосредоточено в основном на выбросы углерода Это связано с обучением больших моделей. Но для повседневной работы ИИ требуется электроэнергия, охлаждение, инфраструктура, сети, цепочки майнинга и новые инфраструктурные мощности.
Проблема в том, что Углерод, вода и почва не всегда движутся в одном направлении.Использование новых источников энергии может сократить выбросы, но увеличить потребление воды или использование земельных ресурсов. В докладе приводятся следующие данные: переход от угля к биоэнергетике как примерЭто может сократить выбросы углекислого газа при производстве электроэнергии в среднем на 70%, но увеличить потребление воды более чем в тридцать раз и использование земельных ресурсов в сто раз.
для этого маркировка «низкоуглеродный» Рискуя рассказать лишь часть истории. Меньшее количество выбросов ИИ не означает автоматически, что он менее «жаждущий» или менее громоздкий. устойчивость технологий Это зависит от того, где строятся центры обработки данных, какая энергосеть их питает, сколько воды потребляется и какие населенные пункты несут местные расходы.
Ежедневное использование важнее тренировок.
До сих пор дискуссия в основном была сосредоточена на энергии, необходимой для обучения больших моделей. Однако в отчете утверждается, что эта точка зрения устарела. После того, как они будут запущены и начнут работать, Системы искусственного интеллекта потребляют информацию преимущественно посредством вывода заключений.То есть, непрерывное выполнение моделей для реагирования на запросы пользователей. Сегодня этот этап можно отнести к следующим категориям: 80–90% от общего потребления энергии искусственного интеллекта. По некоторым оценкам, только ChatGPT будет обрабатывать приблизительно 2,5 миллиарда запросов в день, а годовое потребление одного продукта составит около 383 гигаватт-часов.
Кроме того, Тип запроса радикально меняет экологическую нагрузку.Типичный диалоговый запрос может потребовать примерно в 200 раз больше энергии, чем базовая классификация текста. Изображение, сгенерированное ИИ, может потреблять в 1.450 раз больше. Короткое видео, сгенерированное искусственным интеллектом, может потребовать до 200 000 классификаций спама.
В отчете эти цифры приводятся в более наглядных примерах. Энергии, необходимой для создания типичного изображения, обработанного с помощью ИИ, хватит для питания 10-ваттной светодиодной лампочки в течение 17 минут, а для сложного видео — на 42 часа. Объем воды увеличивается с усложнением выходного продукта.Примерно две столовые ложки на одно изображение, до 4,1 литра на сложное видео.
Парадокс эффективности
Технологии совершенствуются, модели становятся более эффективными, а стоимость одной операции может снижаться. Но это не означает автоматически, что общее воздействие уменьшается. В отчете напоминается о Парадокс ДжевонсаКогда технология становится более эффективной и доступной, ее использование, как правило, увеличивается, вплоть до того, что нивелирует или превышает достигнутую экономию.
«Многие считают, что воздействие ИИ на окружающую среду будет уменьшаться по мере совершенствования технологий и повышения эффективности процессов. Но это лишь часть картины. Более эффективный и доступный ИИ, а также более высокое энергопотребление означают увеличение потребления ИИ, в результате чего общее воздействие на окружающую среду будет намного больше, чем экономия, которую мы получаем за счет повышения эффективности», — прокомментировал он. Каве Маданидиректор агентства ООН UNU-INWEH и руководитель исследовательской группы.
Таким образом, ключевое значение имеет не только повышение эффективности систем. Необходимо также... управление спросомограничивать отходы, настраивать параметры продукта по умолчанию, длину выходного файла, разрешение изображений и видео, а также выбирать шаблоны для каждой задачи. Другими словами, даже пользовательский опыт становится экологическим решением.
Местные издержки, глобальные выгоды
L 'Расширение использования ИИ не приводит к равномерному распределению затрат и выгод.Услуги используются повсюду, но нагрузка на электросети, водоснабжение и земельные ресурсы сосредоточена там, где расположены центры обработки данных.
В ИрландииВ 2023 году на центры обработки данных приходилось 21% от общего объема потребляемой электроэнергии, что превысило потребление всех городских домохозяйств. В МексикеВ штате Керетаро расширение вычислительной инфраструктуры оказывает влияние на водные ресурсы, которые и без того испытывают давление из-за засухи. В уругваеПроект по созданию водоемкого центра обработки данных совпал с кризисом 2023 года, когда засуха истощила запасы пресной воды в Монтевидео, сделав водопроводную воду непригодной для питья.
Добавляются участники, находящиеся выше и ниже по цепочке поставок. другие виды давленияДля работы оборудования требуется критически важные минералыДобыча ИИ часто ведется в странах со слабым экологическим контролем. В конечном итоге, к 2030 году инфраструктура ИИ может ежегодно производить до 2,5 миллионов тонн электронных отходов.
Затем возникает геополитический раскол.Только в 32 странах расположены специализированные центры обработки данных для ИИ, и более 90% мощностей сосредоточено в двух странах: США и Китае. Более 150 стран в настоящее время практически не имеют собственных вычислительных мощностей для ИИ. Риск заключается в том, что В некоторых регионах мира наблюдаются экологические и материальные издержки., в то время как другие пожинают экономические, технологические и стратегические выгоды.
Проблема глобального управления
Я раппорт Это не преподносится как обвинение в адрес искусственного интеллекта.Как справедливо отметил Мадани, напомнив, что «этот доклад не является обвинением в адрес ИИ», суть, скорее, в другом. создание и развитие технологической инфраструктуры способный оставаться в пределах планетарных границ и обеспечивать выгоды также для сообществ, которые поставляют критически важные полезные ископаемые, размещают центры обработки данных или занимаются утилизацией электронных отходов из цепочки поставок.
Предложение ООН заключается в следующем: построение ответственной экосистемы ИИ на основе Прозрачность, эффективность на этапе проектирования, экологическая справедливость и равенство, ответственность на протяжении всего жизненного цикла, глобальное сотрудничество и устойчивое использование. Правительствам следует включить центры обработки данных в свои планы. энергетика, водоснабжение и территориальное планированиеКомпаниям следует учитывать выбор модели, форматы выходных данных и настройки по умолчанию как факторы, влияющие на воздействие на окружающую среду. Инвесторам следует рассматривать электроэнергию, выбросы углерода, воду и землю как существенные риски в инфраструктурных портфелях.
Короче говоря, революция в области ИИ не является чем-то несущественным. Она требует серверов, электроэнергии, воды, земли и полезных ископаемых. Она может создавать ценность, повышать эффективность и внедрять инновации, но без регулирования существует риск переложить всё большую часть своих затрат на сообщества, менее подготовленные к их поддержанию. Задача состоит не в том, чтобы остановить ИИ, а в том, чтобы... не допустить его роста, как если бы природные ресурсы были бесконечны..
