Рост популярности искусственного интеллекта — безусловный технологический тренд последних лет. Но у этой гонки есть скрытая цена. Новое исследование предупреждает: если рост спроса на ИИ сохранится, уже в ближайшие годы технологии машинного обучения будут потреблять до половины всей энергии дата-центров в мире.

Сколько энергии потребляет ИИ

По оценке, опубликованной в журнале Joule, искусственный интеллект к 2027 году может потреблять до 82 тераватт-часов в год — это сравнимо с годовыми потребностями всей Швейцарии. ИИ-сервисы требуют колоссальной вычислительной мощности, особенно на этапе обучения. А значит — больших затрат на охлаждение, питание и инфраструктуру.

Автор исследования, Алекс де Врис-Гао из Амстердамского университета, изучил данные об объёмах производства микросхем на предприятиях TSMC — основного поставщика чипов для Nvidia и других лидеров рынка. Он также использовал отчёты крупных дата-центров, данные о серверных кластерах и эффективность оборудования.

Почему это опасно

Если спрос продолжит расти, как ожидается, ИИ может стать одним из крупнейших потребителей энергии в мире. Это грозит резким увеличением выбросов парниковых газов — особенно в странах, где электросети питаются от угля и газа.

Таким образом, будущее искусственного интеллекта связано не только с этическими и социальными вопросами, но и с глобальными экологическими рисками.

Как можно решить проблему

Учёные и эксперты предлагают сразу несколько путей:

• Повысить прозрачность отчётности: компании должны публиковать данные об энергопотреблении своих ИИ-систем.

• Развивать инфраструктуру на основе возобновляемых источников энергии.

• Оптимизировать архитектуру моделей: переход от энергоёмких ИИ к более компактным и точным решениям.

ИИ против климата: кто победит?

Технологический прогресс не должен противоречить устойчивому развитию. Если индустрия не начнёт учитывать энергетический след ИИ уже сейчас, в будущем нас могут ждать серьёзные последствия — как экономические, так и экологические. Проблема не в самих нейросетях, а в том, как и с какой скоростью мы их внедряем.

Именно сейчас нужно заложить принципы энергоэффективного ИИ, иначе следующая революция может обернуться кризисом.