ИИ и вода: к 2030 году расход превысит норму питья

В дискуссиях о вреде дата-центров часто звучит один аргумент: модели становятся эффективнее, значит, потребление ресурсов со временем снизится. Доклад ООН разбирает эту логику и объясняет, почему она не работает.

Парадокс Джевонса и искусственный интеллект

Уильям Стэнли Джевонс описал этот эффект ещё в XIX веке на примере угольной промышленности Англии: когда паровые машины стали эффективнее, уголь не перестали жечь — его начали жечь больше. Снижение стоимости ресурса ведёт не к экономии, а к расширению его применения.

Именно этот механизм, по оценке ООН, запущен в секторе искусственного интеллекта. Чем дешевле и доступнее становятся модели, тем шире круг задач, для которых их используют, и тем выше совокупная нагрузка на инфраструктуру — вне зависимости от того, насколько эффективнее стала каждая отдельная операция.

Цифры к 2030 году

В 2024 году дата-центры уже потребляли столько же электроэнергии, сколько Саудовская Аравия — одиннадцатый по величине потребитель в мире. Доклад ООН прогнозирует, что к 2030 году этот показатель удвоится и составит около 3% мирового потребления электроэнергии.

Углеродный след от такого объёма потребления потребовал бы посадки 6,7 млрд деревьев, которые росли бы десять лет, чтобы его компенсировать.

Вода — отдельная проблема. Дата-центры охлаждаются водой, и к 2030 году её расход может достичь 9,3 трлн литров в год. Это больше, чем суммарная годовая потребность всего человечества в питьевой воде. Земельные площади под инфраструктуру вырастут до размеров, примерно в десять раз превышающих площадь Мехико.

Кто платит за инфраструктуру чужого роста

Доклад фиксирует географический перекос: лишь 32 страны располагают специализированной облачной инфраструктурой для ИИ, а 90% этих мощностей сосредоточены в США и Китае. Остальной мир преимущественно потребляет — и при этом несёт непропорциональную экологическую нагрузку: добыча редкоземельных металлов и утилизация электронных отходов происходят по большей части именно там.

Что предлагает ООН

Доклад настаивает на том, что ответственное использование ИИ требует управления всей цепочкой — от добычи сырья до утилизации оборудования. В числе конкретных мер: обязательное раскрытие данных об энергопотреблении и выбросах на уровне модели и задачи, а также включение прогнозируемого спроса ИИ в национальное климатическое и энергетическое планирование.

Пока большинство правительств придерживаются принципов добровольного саморегулирования. Новая Зеландия запустила национальную стратегию ИИ и концепцию для госсектора — без требований экологической отчётности и без регулятора, который собирал бы данные о потреблении. Австралия движется схожим путём: ИИ встраивается в государственные сервисы, но экологический аудит в этих проектах не предусмотрен.

Ни один из действующих «лёгких» регуляторных подходов не содержит механизмов, способных остановить рост совокупного потребления — даже если каждая отдельная модель станет в разы эффективнее.

Потребление воды дата-центрами — лишь часть более широкой картины. О том, насколько расточительно устроена вся цепочка от источника до стакана, читайте в материале о бутилированной воде: пользе, рисках и скрытых расходах.