Пост канала
- фото
Сколько природных ресурсов нужно чтоб прокормить ИИ (точнее напоить) Нейросетям нужны дата-центры — здания с тысячами серверов, которые для начала надо где-то размещать. Они потребляют электричество, выделяют тепло и требуют охлаждения (воды). К 2030 году дата-центры, обслуживающие ИИ, выйдут на 945 ТВт·ч электричества — почти втрое больше, чем суммарно тратят Пакистан, Бангладеш и Нигерия вместе взятые (650+ млн человек). Их водный след может достичь 9,3 трлн литров и сравняется с базовой годовой потребностью в воде всей Африки южнее Сахары — 1,3 млрд человек. Земельный — превысит 14 500 км², вдвое больше Джакарты. Речь, конечно, идёт о дата-центрах в целом, а не только об обслуживании ChatGPT и прочих генераторов наших картинок. Но именно ИИ становится главным источником нового роста. По прогнозу отчёта, его доля в энергопотреблении дата-центров может вырасти примерно с 20% сейчас до 40% к концу десятилетия. Глобально цифры пугающие, но на местах проблема ещё заметнее В Ирландии дата-центры уже использовали 22% всей учтённой электроэнергии страны в 2024 году — больше, чем городские домохозяйства. Новые крупные подключения в районе Дублина уже идут с трудом, потому что банально нет резервов мощности. В американской Джорджии жители районов рядом с инфраструктурой Meta жалуются на мутную воду, осадок в скважинах и падение давления. В мае конгрессвумен Александрия Окасио-Кортес принесла на слушания две банки такой воды, после этого Агентство по охране окружающей среды США (EPA) согласилось изучить ситуацию, но там пока все в процессе. В Шайенне, штат Вайоминг, история уже более конкретная. Подрядчик строящегося объекта Meta сбросил воду после промывки системы охлаждения, и в городской системе повторно используемой воды обнаружили редкую бактерию. Систему, предназначенную для полива, отключили на несколько месяцев, а город ограничил подобные сбросы от всех дата-центров. Питьевой водопровод при этом затронут не был. Справедливости ради, история со сбросом загрязнённой воды куда-то не туда может произойти в любой сфере человеческой деятельности. Народ против По оценке Data Center Watch, в 2025 году местные жители помогли задержать или остановить как минимум 48 американских проектов дата-центров общей стоимостью около $156 млрд. Причины недовольства понятны: вода, шум, нагрузка на электросети, рост тарифов и непрозрачные налоговые льготы. В США дата-центры непосредственно потребили около 17,4 млрд галлонов воды (в литрах ещё страшнее, умножить надо почти на 4) в 2023 году. К 2028-му показатель может вырасти до 38–73 млрд. В одном только Техасе их прямой и косвенный водный след сейчас оценивают примерно в 25 млрд галлонов в год. К 2030 году диапазон может составить от 29 до 161 млрд — в зависимости от того, сколько объектов действительно построят, чем их будут охлаждать и откуда они получат электричество. Основная нагрузка — не обучение Обучение крупной модели требует огромных ресурсов, но происходит ограниченное число раз. После запуска начинается другой этап — миллиарды ежедневных запросов. Обучение большой модели — это 10–20% всей энергии, которую съедает ИИ. Остальные 80–90% — обычные ответы на обычные промпты, миллиарды в день. Картинка обходится примерно в две столовые ложки воды, короткое видео — в 4,1 литра, почти двухдневная норма питья на человека. Это усреднённые расчёты, а не фиксированные данные: результат зависит от модели, оборудования, региона, источника энергии и параметров генерации. Почему важно Вопрос не в том, нужно ли перестать генерировать картинки или пользоваться чат-ботами. Всё равно уже никто не перестанет. Вопрос в том, не приведет ли гонка ИИ к экологической катастрофе планетарного масштаба? За каждым ответом или картинкой стоит вполне материальная инфраструктура — и её стоимость всё чаще оплачивается не только деньгами.
Открыть в MAX- Просмотры
- 40
- ER
- 5,0%
- Реакции
- 2