72 подписчика
✅ Климатический след искусственного интеллекта занижен
⚡️ При оценке углеродного следа искусственного интеллекта фокус почти всегда смещен на этап обучения моделей. Однако аналитика показывает, что это лишь вершина айсберга: на тренировку приходится не более 10–20% общих энергозатрат, тогда как 80–90% ресурсов потребляет инференс — рутинная работа нейросетей при обработке пользовательских запросов. Масштаб становится очевидным на примере одного продукта: ChatGPT ежедневно обрабатывает 2,5 млрд запросов, что в годовом выражении транслируется в 383 ГВт·ч.
🌍 Погоня за декарбонизацией вычислений скрывает рост нагрузки на другие ресурсы. Углеродная метрика «прячет» водный и земельный след. Переход электростанций с угля на биоэнергию действительно сокращает углеродный след электричества на 70%, но обратной стороной становится взрывной рост потребления воды (в 30 раз) и земли (в 100 раз). Это важный маркер: термин «низкоуглеродный» не является синонимом ресурсоэффективности.
🏗 Глобальная инфраструктура дата-центров по итогам 2025 года потребила 448 000 ГВт·ч. Если бы ЦОДы были отдельной страной, по энергопотреблению они заняли бы 11-е место в мире, опередив Саудовскую Аравию. К 2030 году сектор может подняться на шестую строчку, достигнув доли в 3% мирового электричества. При этом ландшафт остается предельно концентрированным: 90% специализированных под ИИ дата-центров расположены всего в двух юрисдикциях — США и Китае, а более 150 государств вообще не имеют доступа к подобной инфраструктуре.
1 минута
15 июля