Мировая индустрия искусственного интеллекта (ИИ) незаметно подошла к энергетическому порогу, способному повлиять на устойчивость энергосистем и выполнение климатических обязательств. Новые исследования показывают, что уже к концу 2025 года энергопотребление ИИ может превзойти затраты на майнинг биткойнов, известные своим «аппетитом» к электроэнергии. Последствия выходят далеко за рамки технологического сектора.
Прожорливая технология
Рост генеративного ИИ вызвал взрывное строительство дата-центров и производство специализированного оборудования. Особенно активно растёт количество ускорителей — чипов от компаний вроде Nvidia и AMD, которые питают современные модели ИИ. Эти устройства потребляют сотни ватт энергии каждый, и при массовом применении создают гигантскую нагрузку на электросети.
Например, один ускоритель Nvidia H100 потребляет около 700 ватт при интенсивной работе. Только оборудование, произведённое за 2023–2024 годы, по оценкам, может потребовать от 5,3 до 9,4 гигаватт мощности — это больше, чем потребляет вся Ирландия.
Исследователь Алекс де Врис-Гао из Свободного университета Амстердама проанализировал публичные данные о производстве оборудования, прогнозы аналитиков и отчёты компаний, чтобы оценить масштаб энергопотребления ИИ. Он использовал метод триангуляции, поскольку крупные технологические компании редко раскрывают эти данные напрямую.
Технологическая гонка
Бум ИИ привёл к технической гонке. Тайваньская TSMC, основной производитель передовых чипов и упаковки CoWoS, удвоила производственные мощности в 2024 году и планирует сделать это снова в 2025 году. Даже при этом спрос со стороны Nvidia и AMD продолжает превышать предложение.
Если текущие тенденции сохранятся, к концу 2025 года потребности ИИ в энергии могут достигнуть 23 гигаватт — сопоставимо с национальным потреблением Великобритании. Это поставит ИИ выше по энергопотреблению, чем весь мировой биткойн-майнинг.
По данным Международного энергетического агентства, подобный рост может удвоить общее энергопотребление дата-центров всего за два года. Хотя повышенная энергоэффективность и переход на «зелёную» энергетику частично компенсируют рост, они не успевают за наращиванием масштабов — всё большие модели требуют всё большего количества оборудования и энергии.
К тому же, массовое строительство дата-центров вызывает локальные энергетические кризисы. Некоторые компании начинают использовать старую инфраструктуру, включая электростанции на природном газе. В одном из проектов под ИИ было зарезервировано 4,5 гигаватта мощности.
Наконец, всё зависит от того, где работают ИИ-системы. В регионах с преобладанием угольной энергетики, таких как Западная Вирджиния, углеродный след значительно выше, чем, скажем, в солнечной Калифорнии. Однако технологические гиганты почти не раскрывают, где и как работают их ИИ — эта непрозрачность мешает оценке реального воздействия на климат.
