Как искусственный интеллект потребляет воду и электричество

Сегодня важно понимать: каждый наш цифровой запрос имеет вполне реальный физический вес, выраженный в литрах и киловаттах.

Почему современный искусственный интеллект вынужден потреблять так много воды

Чтобы поддерживать работу алгоритмов, нужны колоссальные вычислительные мощности. Искусственный интеллект требует постоянной активности тысяч графических процессоров (GPU), которые в процессе работы выделяют огромное количество тепла. Без эффективного отвода этой энергии оборудование просто выйдет из строя. Процесс охлаждения требует огромных объемов воды, которая выступает в роли основного теплоносителя.

Прямой след: как работает система водяного охлаждения в дата-центрах

Основная причина, по которой технологические компании расходуют воду — это необходимость поддерживать стабильную температуру оборудования. Внутри типичного центра обработки данных установлены чиллеры и градирни. Принцип прост: жидкость циркулирует по трубам, забирая тепло от серверных стоек, а затем охлаждается в башнях-градирнях. В процессе теплообмена происходит интенсивное испарение, из-за чего количество воды в системе необходимо постоянно пополнять.

Косвенное потребление: расход ресурсов при производстве электричества для серверов

Помимо прямого испарения в системах охлаждения, существует скрытое потребление. Любой сервер потребляет электричество, а генерация электроэнергии на тепловых или атомных электростанциях требует колоссальных объемов воды для охлаждения турбин. Таким образом, даже если дата-центр использует воздушное охлаждение, его «энергетический аппетит» все равно заставляет расходовать водные ресурсы на удаленных электростанциях.

Сколько воды на самом деле потребляет искусственный интеллект

Масштабы ресурсов, которые ии потребляет, долгое время оставались в тени. Однако недавнее исследование ученых из Калифорнийского университета пролило свет на реальные цифры. Оказалось, что обучение только одной крупной языковой модели может требовать миллионы литров воды. Эти данные заставляют пересмотреть наш подход к экологической прозрачности ИТ-сектора.

Сравнение с бытовыми нуждами: сколько стаканов воды тратит нейросеть за 20-50 запросов

Чтобы визуализировать проблему, исследователи предложили наглядное сопоставление. По их оценкам, обычный диалог с нейросетью из 20–50 вопросов «обходится» планете примерно в 500 миллилитров воды. Это стандартная бутылка, которую мы привыкли покупать в магазине.

Представьте: миллионы людей ежедневно задают вопросы нейросетям, и каждый такой сеанс эквивалентен вылитому стакану чистой питьевой воды. В контексте философии BWT, призывающей отказаться от одноразового пластика в пользу локальных источников, эта статистика выглядит особенно тревожно.

Крупный масштаб проблемы: динамика роста потребления в 2024-2026 годах

Согласно прогнозам, к 2026 году суммарное потребление воды центрами обработки данных может составить несколько миллиарда литров воды ежегодно. Строительство новых мощностей идет опережающими темпами:

• Годовой прирост мощностей дата-центров составляет более 20%.
  
  

• Количество используемых серверов в мире удваивается каждые несколько лет.
  
  

• Суммарное количество воды, необходимое для работы глобального ИИ, уже сопоставимо с потреблением крупного мегаполиса.
  
  

Углеродный след и экологическое влияние индустрии ИИ

Развитие технологий должно идти рука об руку с принципами устойчивого развития. Высокий спрос на вычисления увеличивает нагрузку на экологию, создавая замкнутый круг: больше вычислений — больше тепла — больше испарения воды и потребления энергии. Этот процесс требует комплексного подхода к модернизации всей цифровой инфраструктуры.

Взаимосвязь между расходом воды и выбросами углекислого газа

Вода и электроэнергия связаны неразрывно. Экологический след ИИ включает в себя не только испарившуюся влагу, но и выброс CO2. Чем менее эффективна система охлаждения, тем больше энергии требуется для работы вентиляторов и насосов, что ведет к росту углеродных выбросов. Мы в BWT убеждены, что ответственность за ресурсы начинается с прозрачности данных: технологические гиганты должны открыто отражать свое воздействие на климат.

Почему обучение нейросетей — самый ресурсозатратный этап для экологии

Процесс тренировки новой языковой модели — это пиковая нагрузка на инфраструктуру. В течение нескольких месяцев тысячи мощных серверов работают на пределе возможностей. За этот период тратится столько же воды, сколько потребовалось бы для заполнения нескольких олимпийских бассейнов. Высокая концентрация оборудования на одной площадке создает колоссальную нагрузку на местные водоемы и электросети.

Несет ли пользователь ответственность за водный след ИИ

Можем ли мы, как пользователи, влиять на ситуацию? Безусловно. Ответственное отношение к цифровым продуктам так же важно, как отказ от одноразового пластика. Каждое наше действие в сети имеет свой экологический вес. Коллективные привычки миллионов людей формируют общую нагрузку на планету.

Цифровой аскетизм и осознанное использование технологий в повседневной жизни

Мы призываем внедрять элементы цифровой осознанности в свой быт:

1. Избегайте бессмысленных и повторяющихся запросов к нейросетям.
   

2. Используйте ИИ только тогда, когда это действительно необходимо.
   

3. Помните, что за каждым ответом стоит работа реальной инфраструктуры.
   

4. Выбирайте сервисы от компаний, которые публикуют отчеты об устойчивом развитии.
   

Настоящий вопрос не в развитии технологий, а в ответственности человека

Проблема не в том, что нейросети потребляют ресурсы, а в том, как мы ими распоряжаемся. Технологии — это инструмент. В BWT мы верим, что прогресс должен служить человечеству, не разрушая фундамент жизни — доступ к воде. Защита климата и сохранение природных богатств — это обязательство, которое мы берем на себя сегодня ради завтрашнего дня.

Будущее ИТ-сектора: как научить искусственный интеллект потреблять меньше

Индустрия начинает осознавать серьезность ситуации. Повышение эффективности становится не просто модным трендом, а необходимостью для экономического роста и выживания. Инженеры ищут способы разорвать связь между ростом мощностей и ростом потребления воды.

Переход на замкнутые системы охлаждения и использование технической воды

Одним из перспективных решений является использование систем закрытого типа. В таких установках вода не испаряется в атмосферу, а охлаждается с помощью теплообменников и возвращается обратно в цикл. Кроме того, современные дата-центры начинают использовать очищенные сточные воды вместо дефицитной питьевой воды, что позволяет сокращать негативное воздействие на локальные экосистемы регионов. Качественная водоподготовка для ЦОД в таких случаях становится залогом долговечности серверного оборудования и стабильной работы всей инфраструктуры.

Инновации в «зеленом» коде и оптимизация архитектуры сложных нейросетей

Разработчики работают над тем, чтобы языковые модели стали «умнее», но при этом менее требовательными к железу. Оптимизация алгоритмов позволяет выполнять те же задачи, используя на 30-50% меньше электроэнергии. Это напрямую снижает нагрузку на системы охлаждения и предотвращает чрезмерное испарение. Основные направления работы включают в себя:

• Прунинг (удаление лишних связей в нейросети).
  

• Квантование (снижение точности вычислений без потери качества).