Новое исследование, опубликованное в журнале Patterns, и связанные с ним оценки учёных предлагают расширить понимание экологического воздействия дата-центров, особенно в связи с ростом вычислительных нагрузок, связанных с искусственным интеллектом (ИИ). Результаты анализа показывают значительное вовлечение энергии и воды в работу современных вычислительных систем, а также ограничения существующих данных для точной оценки этого влияния.
Авторы исследования отмечают, что ИИ-системы становятся ключевым фактором роста потребления электроэнергии в дата-центрах. При этом традиционная отчётность многих операторов не содержит детализации, которая позволила бы отделить именно ИИ-нагрузки от общей работы инфраструктуры. Это затрудняет точное измерение углеродного следа, выделяемого исключительно вычислениями в области ИИ, и водного следа, связанного с их охлаждением и энергопотреблением.
Попытки независимой оценки, включая научные обзоры и предварительные данные, указывают на потенциально крупные масштабы эффекта. По оценкам аналитиков, углеродный след систем ИИ в 2025 году может составлять от примерно 32,6 до 79,7 млн тонн CO₂, что сопоставимо с выбросами крупных городов, таких как Нью-Йорк, а водный след может достигать от примерно 312,5 до 764,6 млрд литров в год — объём, сопоставимый с глобальным потреблением бутилированной воды людьми в течение года.
Такие оценки основаны на косвенных методах анализа, поскольку нормативные отчёты по энергетическим и водным показателям операторов дата-центров не выделяют долю ресурсов, напрямую связанной с ИИ-вычислениями. Это означает, что текущие данные могут недооценивать реальный масштаб влияния ИИ-нагрузок на среду, подчёркивают авторы публикации и сторонние эксперты.
Дата-центры потребляют энергию как на работу вычислительных систем, так и на охлаждение оборудования. Воду для охлаждения используют как непосредственно в самом центре, так и косвенно через электрогенерацию на электростанциях, что увеличивает общий экологический след. Этот аспект особенно заметен в регионах с ограниченными водными ресурсами, где расширение инфраструктуры может усиливать нагрузку на доступные запасы.
Авторы исследования и сторонние аналитические источники также подчёркивают, что отсутствие прозрачной, детализированной отчётности является одним из ключевых препятствий для точной оценки воздействия. Они указывают на необходимость разработки стандартов раскрытия данных об энергопотреблении и водопотреблении, связанном с ИИ-нагрузками, чтобы оценивать их влияние более достоверно и разрабатывать меры по снижению экологического воздействия.
Несмотря на значительные технологические достижения и потенциал ИИ для оптимизации процессов в различных секторах, экологический след цифровой инфраструктуры остаётся предметом активной научной дискуссии, требующей дополнительных данных и методологических подходов.