«Это просто удобная игрушка, да и в работе помогает!»… Искусственный интеллект стал частью повседневности: он помогает работать быстрее, находить ответы и создавать контент за секунды. Но за этим удобством скрывается серьезная нагрузка на экологию. И чем активнее мы пользуемся нейросетями, тем быстрее растет этот ресурсный аппетит… Ведущий эксперт нашего бренда Экофренд объясняет, какие ресурсы нашей планеты тратятся на ИИ - и к чему это приводит.
Сколько энергии «съедает» ИИ?
Когда мы отправляем запрос нейросети, кажется, что это почти ничего не стоит - нажал кнопку и получил ответ. Но за этим действием стоит огромная инфраструктура: тысячи серверов, объединенных в дата-центры, которые работают без остановки.
Внутри таких центров круглосуточно поддерживаются стабильные условия, а мощные процессоры непрерывно выполняют сложные вычисления. Именно они обеспечивают работу всего ИИ - от чат-ботов до генераторов изображений. Особенно много энергии «съедает» обучение моделей: оно требует обработки гигантских массивов данных и может длиться неделями или месяцами.
По данным Международного энергетического агентства, только в 2024 году дата-центры по всему миру потребили более 350 тераватт-часов электроэнергии. Это сопоставимо с половиной годового потребления Германии и превышает энергозатраты таких стран, как Италия или Великобритания.
И это только начало: ожидается, что спрос на мощности дата-центров будет расти примерно на 9% в год - во многом именно из-за развития ИИ.
Бутылка за 5 вопросов: сколько воды «пьют» нейросети?
Дата-центры выделяют огромное количество тепла: тысячи работающих процессоров быстро перегреваются, и без постоянного охлаждения система просто не сможет работать. И один из самых эффективных способов охлаждения - водяные системы. Поэтому крупные компании используют воду в гигантских объемах.
По официальным данным, дата-центры Microsoft ежегодно потребляют около 6,4 миллиарда литров воды - это примерно 2500 олимпийских бассейнов! У Google масштабы еще больше: в 2023 году их дата-центры израсходовали около 24 миллиардов литров воды. Причем всего за четыре года этот показатель вырос почти на 70% - во многом из-за активного развития ИИ-сервисов.
Сколько воды мы «тратим» в своем смартфоне?
Даже обычный диалог с нейросетью имеет свою «водную цену». По данным ученых, одна сессия из 20-50 запросов может обходиться примерно в 500 миллилитров воды - это около одной бутылки.
Эта вода расходуется не напрямую, а через несколько процессов:
- охлаждение серверов в дата-центрах
- производство электроэнергии для их работы
- изготовление микрочипов и оборудования
Отходы наверх: как ИИ отравляет воздух?
Еще одна сторона проблемы - углеродный след: объем парниковых газов, прежде всего CO₂. Они попадают в атмосферу из-за работы дата-центров и производства энергии.
Такие газы удерживают тепло и усиливают изменение климата. Это не просто «потепление», а более нестабильная погода: засухи, наводнения и экстремальные штормы. И нейросети тоже вносят свой вклад. Любая вычислительная система требует энергии, и если она вырабатывается на угольных или газовых электростанциях - в атмосферу попадают дополнительные выбросы.
Даже этап обучения нейросетей уже дает ощутимые загрязнения. Например, при обучении языковой модели GPT-3 было выброшено около 502 тонн CO₂.
Но когда миллионы людей начинают ежедневно обращаться к нейросетям, суммарные выбросы резко растут. По оценкам исследователей, они могут быть почти в 960 раз выше, чем на этапе обучения модели!
Как пользоваться нейросетями, чтобы помочь планете?
Именно из повседневных действий миллионов пользователей складывается общий эффект применения нейросетей.
Например, один запрос к чат-боту вроде ChatGPT может требовать примерно в 10 раз больше энергии, чем обычный поиск в интернете. В пересчете это сопоставимо с работой лампочки в течение примерно 20 минут.
При этом нейросети действительно полезны, когда речь идет о сложных задачах - анализе данных, автоматизации работы, ускорении процессов. Проблема начинается там, где ИИ используется «просто ради интереса»:
- десятки однотипных вопросов из любопытства
- массовая генерация изображений «на посмотреть»
- использование ИИ там, где достаточно обычного поиска
Рациональный подход простой: используем нейросети тогда, когда они реально экономят время и ресурсы, а не создают лишнюю нагрузку. В масштабах одного человека это почти незаметно, но на уровне миллионов пользователей разница становится существенной.
И помним: экологическая нагрузка формируется не только в цифровой среде. По данным исследований, пластиковый мусор более чем на 90% формирует основу загрязнения окружающей среды.
И на уровне бизнеса и повседневных решений уже сегодня есть безопасные альтернативы пластику!
Именно в этом направлении мы и работаем в команде Экофренд. Мы разрабатываем и производим безопасную альтернативу одноразовому пластику: настоящую экопосуду и экоупаковку для бизнеса. Работаем с сегментом HoReCa, доставкой и кейтерингом, а также предлагаем оптовые поставки по Москве и всей России.
Мы используем только экологически чистые материалы:
- багасса (продукт переработки сахарного тростника)
- кукурузный крахмал
- пальмовые листья
- береза
- бамбук
Такая посуда и упаковка:
- НЕ загрязняет окружающую среду и разлагается естественным образом в течение нескольких месяцев
- НЕ содержит пластификаторов и не становится источником микропластика для организма человека
- НЕ искажает вкус блюд и безопасна даже для горячих напитков
Подробнее познакомиться с ассортиментом можно в нашем каталоге.
А вы часто пользуетесь нейросетями? Поделитесь своим опытом в комментариях!
Другие статьи по теме:
Иллюзия здоровья: как нам продают псевдо-безопасные товары?
Чем отравлены воды России? Мусорное пятно - и 5 угроз для жителей страны