ИИ против природы: какой экологический след оставляют нейросети
Во второй половине 2025 года искусственный интеллект (ИИ) использовали примерно 1,3 миллиарда человек, или каждый шестой житель планеты. ИИ может казаться почти нематериальным, существующим только на уровне вашего смартфона или компьютера. На самом деле его работу обеспечивают гигантские дата-центры, которые занимают много места, потребляют внушительные объёмы энергии и воды. Разбираемся, как развитие нейросетей влияет на экологию.
Откуда появляется экологический след ИИ
Жизненный цикл любой нейросети состоит из двух главных этапов:
- обучение модели, когда алгоритм «читает» терабайты данных;
- инференс — процесс генерации ответов на наши повседневные запросы.
В основе работы ИИ лежат вычисления. Чтобы нейросеть ответила на наш вопрос, информацию обрабатывают тысячи серверов в дата-центрах (центрах обработки данных, ЦОД). ЦОД — огромные здания с серверами, накопителями данных и сетевым оборудованием. Эта мощная инфраструктура работает без остановок, чтобы непрерывно получать запросы пользователей и производить вычисления — генерировать ответ. Для этого она постоянно использует электроэнергию.
При этом серверы, выполняющие миллиарды сложных вычислений каждую секунду, быстро нагреваются. Поэтому их непрерывно охлаждают водой (она забирает тепло эффективнее воздуха). Причём для этого используют очищенную питьевую воду, чтобы не засорять трубы системы охлаждения и предотвратить коррозию дорогостоящего оборудования.
По данным ООН, существующие оценки влияния ИИ на окружающую среду учитывали только выбросы углекислого газа и только на этапе обучения моделей. Это крайне ресурсоёмкий процесс: алгоритм «прочитывает» терабайты данных на тысячах процессоров неделями. Но он разовый. Наиболее затратен этап использования уже обученной нейросети: на нём тратится от 80 до 90% всей энергии, которую потребляет искусственный интеллект.
В июне 2026 года Институт воды, окружающей среды и здоровья Университета ООН опубликовал исследование, в котором впервые дал комплексную оценку воздействия нейросетей на планету.
Исследователи рассмотрели три составляющих экологического следа ИИ:
- углеродный след — суммарные выбросы парниковых газов на всех этапах производства электричества: от добычи ресурсов и строительства электростанций до их работы и утилизации оборудования;
- водный след складывается из двух частей — воды, которая охлаждает оборудование, и воды, которую используют при производстве энергии для серверов;
- земельный след — это территории, занятые самими дата-центрами, энергетической инфраструктурой (включая водохранилища ГЭС), а также пространства, нарушенные при добыче топлива.
Экологи судятся с дата-центрами для ИИ: что не так с цифровой инфраструктурой
Углеродный след нейросетей
Сколько выбросов производит ИИ
Исследователи из Университета ООН подсчитали, что в 2025 году все дата-центры в мире израсходовали около 448 ТВт·ч электроэнергии. Если бы центры обработки данных были отдельной страной, она заняла бы 11-е место в мире по потреблению электричества. К 2030 году глобальное потребление дата-центров может превысить 945 ТВт·ч. Это примерно столько же, сколько тратит вся Япония за год.
После выхода исследования Университета ООН эти цифры активно используют в СМИ, чтобы показать, как много энергии используют нейросети. Но на самом деле эти объёмы расходуются не только на работу ИИ: дата-центры обслуживают также стриминговые сервисы, облачные хранилища, онлайн-игры, поисковые системы.
Конкретно на работу нейросетей в 2025 году пришлось около 20% от всего энергопотребления дата-центров, то есть примерно 93 ТВт·ч. Страна с таким расходом энергии заняла бы 39-е место в мире, а её углеродный след составил бы примерно 40 миллионов т CO₂-эквивалента. И тем не менее для поглощения такого количества углерода нужно посадить 661 миллион саженцев и выращивать их десять лет.
Прогнозируется, что к 2030 году доля ИИ может достичь 40%, а его энергопотребление вырастет до 378 ТВт·ч. Что даст выбросы 158 миллионов тонн CO₂-эквивалента. Для улавливания такого количества углекислого газа потребуется уже 2,61 миллиарда саженцев (и те же десять лет).
Как углеродный след зависит от запросов пользователей
Расход энергии (а значит, и углеродный след запроса) зависит от типа задачи:
- простой текстовый запрос потребляет около 0,42 Вт·ч;
- одна созданная нейросетью картинка расходует уже 2,9 Вт·ч;
- генерация короткого видео низкого разрешения — около 90 Вт·ч;
- создание сложного видео высокого разрешения — более 415 Вт·ч.
Чтобы компенсировать такой углеродный след, нужно высадить (и выращивать 10 лет) примерно такое количество саженцев:
- текстовый запрос — 3 дерева;
- AI-картинка — 21 дерево;
- короткое видео низкого разрешения — 643 дерева;
- сложное видео высокого разрешения — примерно 3 000 деревьев.
Что такое углеродный след и зачем его считать
Миллиарды пользователей ежедневно отправляют запросы, и в совокупности эти обращения создают колоссальный углеродный след. Например, только в ChatGPT приходит 2,5 миллиарда запросов в день. При таком объёме годовое энергопотребление достигает 383 ГВт·ч, а углеродный след — около 160 тысяч тонн CO₂-эквивалента.
Как углеродный след зависит от географии
Углеродный след запроса также зависит от того, в какой стране расположен дата-центр, который его обрабатывает. Точнее, он зависит от того, какие в этой стране источники энергии.
В среднем по миру на каждый произведённый кВт·ч энергии приходятся выбросы 422 г CO₂-эквивалента. Если смотреть по отдельным странам, значения будут значительно различаться:
- в Индонезии, где 61% энергии получают из угля, на каждый кВт·ч энергии выбрасывается 682 г CO₂-эквивалента;
- в России (45% энергии — от газа) — 384 г CO₂-эквивалента на кВт·ч энергии;
- в Швейцарии (52% энергии от ГЭС, 30% — от АЭС) — около 37 г CO₂-эквивалента на кВт·ч.
Получается, что один и тот же запрос к одной и той же нейросети может иметь совершенно разный углеродный след в зависимости от того, на каком сервере он обрабатывается.
Возобновляемая энергия: виды, преимущества и перспективы развития
Водный след нейросетей
Сколько воды тратит ИИ из-за электричества
В 2025 году на ИИ-нагрузки пришлось более 900 миллиардов литров воды — такого количества хватит, чтобы заполнить 365 тысяч олимпийских бассейнов. К 2030 году водный след может вырасти до 3,7 триллиона литров (этого количества хватит всему населению Москвы на три года).
Водный след, как и углеродный, зависит от типа задачи:
- текстовый запрос расходует около 4 мл воды (примерно чайная ложка);
- создание AI-картинки — 29 мл (примерно две столовых ложки);
- генерация сложного видео — до 4,1 л (почти двухдневная норма для одного человека).
Водный след также зависит от того, в какой стране находится дата-центр. Причина — в способе производства электроэнергии.
В среднем по миру на каждый произведённый кВт·ч энергии расходуется 9,9 л воды. В странах, где большая доля электричества от ГЭС, водный след больше: например, в Швейцарии на производство 1 кВт·ч энергии тратится 21 л воды.
Дело в том, что ГЭС для стабильной работы нужны большие водохранилища, с поверхности которых постоянно испаряется влага. Чем больше площадь водоёма и чем жарче регион, тем больше воды теряется: например, в Бразилии на производство 1 кВт·ч энергии тратится уже 29 л воды.
Получается, маленький углеродный след того или иного способа получения энергии не гарантирует, что технология бережно относится к водным и другим ресурсам: в той же Бразилии, например, углеродный след электричества на 77% ниже среднемирового, но водный — почти в три раза выше среднего по миру.
Поэтому авторы исследования настаивают на том, что оценивать экологичность нейросетей только по углеродному следу некорректно: стремясь минимизировать вред только одного фактора, компании могут не заметить, как увеличился вред от другого. По мнению исследователей, нужно проводить комплексную оценку по нескольким параметрам. Что они и сделали в своей работе.
Может ли на Земле совсем закончиться вода
Сколько воды тратит ИИ на охлаждение
Единой глобальной цифры объёма для воды, которая идёт напрямую на охлаждение серверов по всему миру, нет. Но масштаб расхода можно предположить по потреблению отдельных центров обработки данных.
Только один дата-центр Google в Каунсил-Блафс (США) за 2024 год забрал около 5,3 миллиарда литров воды, а в Мейс-Каунти (США) — 4,2 миллиарда литров. Этого объёма воды хватило бы, чтобы обеспечить всё население Москвы почти на девять месяцев.
Из-за того что дата-центры используют питьевую воду, возникают серьёзные локальные проблемы. В 2021 году комплекс ЦОД Microsoft в Мидденмере (Нидерланды) потратил около 84 миллиона литров воды во время сильной засухи. Это значительно превысило первоначальные проектные оценки в 12–20 миллиона литров и вызвало протесты со стороны местных фермеров, которым не хватало воды для полива.
Даже учитывая, что часть забираемой из природы воды возвращается в водные системы, масштабные заборы создают значительную нагрузку на природу. Особенно остро эта проблема стоит в засушливых регионах или районах, уже испытывающих истощение грунтовых вод.
7 мест на планете, которые исчезают из-за опустынивания: цифры и факты
Земельный след ИИ
Производство электроэнергии для дата-центров требует огромных территорий под инфраструктуру. Даже обучение одной модели оставляет заметный след: для обучения GPT-4 потребовалось около 0,9 км² земли (126 футбольных полей), а для GPT-5 — уже 1,5 км².
Помимо площадей, необходимых для генерации электричества, остаётся прямой физический след самой инфраструктуры. Дата-центры — это массивные бетонные комплексы, которые забирают часть природных территорий и нарушают миграционные пути животных.
Отдельная проблема — электронные отходы. Специализированное оборудование для ИИ устаревает очень быстро. К 2030 году инфраструктура искусственного интеллекта будет производить до 2,5 миллионов тонн электронных отходов ежегодно. Это эквивалентно объёму 250 Эйфелевых башен. Если эти отходы отправятся на полигон, а не на переработку, то тяжёлые металлы из них попадут в почву и грунтовые воды и навредят экосистемам на десятилетия вперёд.
Существует ли переработка отходов в России
Что может сделать каждый пользователь
Основной расход электроэнергии (а значит, и основная часть экологического следа) происходит из-за миллиардов ежедневных запросов пользователей. Полностью отказаться от нейросетей невозможно. Но можно соблюдать цифровую гигиену и применять ИИ с умом. Вот что мы можем порекомендовать:
- Формулируйте запросы точно и кратко. Чем конкретнее запрос, тем меньше энергии тратит нейросеть на генерацию ответа. Приветственные и вежливые слова («спасибо», «пожалуйста») — это лишняя информация, которую надо передать и обработать, но при этом они не несут никакой информации по сути запроса. Поэтому лучше обойтись без них.
- Избегайте лишних вычислений. Каждый клик «попробуй ещё раз» запускает новый цикл вычислений. Формируйте запрос одним блоком, а не десятью короткими сообщениями. Если полученный вариант ответа устраивает, не запрашивайте альтернативы ради интереса.
- Ограничивайте развлекательные запросы к ИИ. Задумайтесь, сколько ресурсов уйдёт на генерацию смешного видео с котиком, прежде чем отправить промпт нейросети. Может, оно того не стоит?
- Предпочитайте нейросети поисковик. Не тратьте ресурсы ИИ в случаях, когда информацию по запросу можно найти в любой поисковой системе. Расход энергии на запрос будет ниже, если отключить функцию ИИ-помощника. Например, это можно сделать в Google.
Каждое из этих действий само по себе кажется незначительным. Но когда миллиарды пользователей начинают формулировать запросы точнее и проводить цифровую уборку, совокупный эффект становится ощутимым. Экономить электроэнергию могут не только компании, но и мы с вами. Причём это будет полезно не только для природы, но и для вашего бюджета. Как это делать без особых усилий, узнайте в нашем чек-листе.