Технологии стали частью повседневной жизни: звонки обрабатывают дата-центры, платежи проводит автоматика, машины — и те управляются адаптивным круиз-контролем, в основе которого автоматизация рутинных задач и снижение участия человека. Казалось бы, меньше ручного труда, лучше технологии, глубже контроль — ниже нагрузка на экологию. Но это не совсем так. 

За цифровизацией и роботизацией стоит колоссальное энергопотребление: на работу ИИ уходит не менее 2% мировой электроэнергии, а вычислительные мощности продолжают расти. Кроме этого, цифровая инфраструктура оставляет горы электронных отходов и углеродный след — ключевой фактор дисбаланса мировой экосистемы. Но технологии не только вредят окружающей среде, но и могут помочь в решении экологических проблем — рассказываем, как климат меняет спрос на профессии и при чем тут нейросети.

Глобальное потепление — проблема, о которой говорят с середины прошлого века. Немногие знают, но глобальное потепление — это не просто увеличение среднегодовой температуры: ну стало теплее, это же хорошо! Нет, все не так.

Глобальное потепление — это катаклизмы, неурожаи, потеря ценных растений и животных, популяции которых будет невозможно восстановить. Дело в том, что глобальное потепление связано с повышением температуры воды мирового океана. А это — ключ к благополучию Земли. Повышение температуры смещает течения, за ними мигрируют воздушные потоки, что провоцирует торнадо, ливневые дожди, засухи в стабильных до этого регионах. Повышается уровень воды, что ведет к затоплениям. 

Энергетика, транспорт и промышленность стали источниками основных выбросов, а массовая доступность ископаемого топлива ускоряет их рост. С другой стороны, возобновляемая энергетика подешевела, выросла эффективность электроники и электроприводов, появились масштабируемые системы хранения энергии, сети управления спросом и нейросети, которые должны ускорить процессы «озеленения» технологии, но пока не все так гладко.

Чат-боты и нейросети кажутся виртуальными, но их работа имеет вполне материальные последствия. За мгновенными ответами скрываются миллионы серверов в дата-центрах, потребляющих гигантские объемы электроэнергии и воды.

Рост интереса к ИИ заметно увеличивает нагрузку. Например, по данным Международного энергетического агентства, один запрос к ChatGPT требует примерно в 10 раз больше энергии, чем обычный поиск в Google. Массовая интеграция чат-ботов в почту, офисные программы и поисковые системы ведет к кратному росту вычислительных операций — а значит, и выбросов.

Углеродный след. Большие языковые модели особенно затратны на этапе обучения. Обучение модели GPT-3 сопровождалось выбросами около 500 тонн CO2 — сопоставимо с путешествием на автомобиле до Луны и обратно. Ученые подсчитали: одна модель с сотнями миллионов параметров может выделить углерода столько же, сколько пять автомобилей за весь срок службы. Но и в процессе эксплуатации затраты не меньше: развертывание модели BLOOM на протяжении всего лишь 18 дней «съедало» свыше 40 кВ/ч в сутки и генерировало почти 20 кг CO2 ежедневно.

Водный след. Энергия — не единственный ресурс. Охлаждение серверов требует миллиардов литров чистой воды. По данным исследований, только за один год Google израсходовал 15,8 млрд литров, Microsoft — 3,6 млрд. В масштабах всей отрасли речь идет о количествах, сопоставимых с потреблением целых стран. И эту воду забирают из регионов, которые сами в ней нуждаются.

Сырье и отходы. Создание инфраструктуры для ИИ связано с добычей редкоземельных металлов. Для производства компьютера весом 2 кг требуется до 800 кг сырья. Микрочипы содержат материалы, добыча которых часто наносит ущерб экологии. В дальнейшем это оборачивается еще и проблемой утилизации: электронные отходы содержат свинец, ртуть и другие токсичные вещества.

Центры обработки данных (ЦОД) стали ключевой инфраструктурой цифровой эпохи — без них невозможно существование облачных сервисов, социальных сетей и нейросетей. Но вместе с этим они превращаются в крупнейших потребителей электроэнергии в ИТ-сфере. Работу серверов нужно поддерживать круглосуточно, а системы охлаждения требуют не меньше ресурсов, чем сами вычисления.

Вот с какими вызовами мы сталкиваемся или столкнемся в ближайшем будущем:

• В России энергопотребление ЦОД к 2030 г. может достигнуть 1,3 трлн кВт/ч при среднегодовом росте 2,1%, а мощность инфраструктуры — вырасти с 0,84 ГВт до 2,34 ГВт.

• По прогнозам Deloitte, потребление электроэнергии в глобальных ЦОД в ближайшие 5 лет удвоится: с 536 ТВт/ч в 2025 году до более 1000 ТВт/ч к 2030 г.

• S&P Global прогнозирует, что спрос на электроэнергию для ЦОД в США будет расти примерно на 12% ежегодно до 2030 г., при этом около 60% нового спроса потенциально будет удовлетворяться за счет природного газа.

• В ЕС к 2030 году нагрузка от дата-центров на энергосеть может увеличиться на 160 % — примерно до 287 ТВт-ч/год (это больше, чем потребление всей Испании). Если для удовлетворения этих энергетических потребностей будет использоваться ископаемое топливо, то ежегодные выбросы от новых ЦОД могут увеличиться с 5 млн тонн эквивалента углекислого газа в 2025 году до примерно 39 млн тонн в 2030 году. 
  

Что делают для решения проблемы:

• В России одним из решений становится размещение ЦОДов вне Москвы и Петербурга, на которые приходится более 85% всех мощностей. Примеры — «РТК-ЦОД» в Нижнем Новгороде или Key Point в Свердловской области и Новосибирске. Это снижает нагрузку на энергосистему и обеспечивает более эффективное использование ресурсов.

• В Испании обяжут дата-центры публиковать ежегодные данные об энергопотреблении, воде, эффективности и использовании возобновляемых источников. Требование коснется объектов с присоединенной мощностью 500 кВт и более. Для центров обработки данных с потребляемой мощностью более 1 МВт также установят требование о наличии плана утилизации отходящего тепла.

• В Германии принят Закон об энергоэффективности (EnEFG), согласно которому с 2026 года новые дата-центры должны иметь коэффициент эффективности использования энергии не выше 1.2 и минимум 10% тепла — для повторного использования. 

• В августе 2025 года правительство Великобритании призвало граждан удалять облачные архивы (ненужные фото, письма), чтобы сэкономить воду, используемую дата-центрами на охлаждение. Правда, эксперты посчитали совет неэффективным: хранение минимально нагружает системы, а удаление может потребовать больше ресурсов, чем само хранение. Кроме того, многие данные хранятся за пределами Великобритании, так что эффект внутри страны будет практически нулевым.

• В рамках общей стратегии ЕС стремится к климат-нейтральным дата-центрам к 2030 году: это включает энергосберегающий дизайн, повторное использование тепла и энергоэффективное оборудование.

• Повторное использование тепла. Остывший воздух от серверов может греть здания, бассейны или даже фермы. Например, в Финляндии и Великобритании создаются такие проекты. 

• Оптимизация охлаждения и инфраструктуры. Разделение на «теплые» и «холодные» зоны, где охлаждение направлено туда, куда реально нужно, значительно снижает энергозатраты.

• Локация с природным охлаждением. Скандинавия и Северная Европа — выгодные регионы для дата-центров из-за низких температур. Реально используются даже подводные и геотермальные системы.

• ИИ-оптимизация. Алгоритмы могут снизить энергозатраты на охлаждение, а также умнее управлять нагрузкой и расходами. Успешный пример – Google DeepMind использовала ИИ для снижения энергопотребления на охлаждение в центрах обработки данных до 40%.

• Оптимизация баз данных. Настройка систем управления БД (например, PostgreSQL) через ИИ помогает сократить вредные выбросы.

Современные цифровые и инженерные решения помогают уменьшать негативное влияние человека на природу.

Экономия ресурсов через цифровизацию:

• электронный документооборот и почта снижают вырубку лесов;

• электронная коммерция сокращает потребность в упаковке и транспортировке;

• онлайн-сервисы уменьшают использование бумаги и других материалов.

Экологичное ПО:

• оптимизация алгоритмов снижает энергопотребление приложений;

• облачные решения и виртуализация позволяют эффективнее использовать ресурсы;

• развитие «зеленого» ПО способствует снижению углеродного следа ИТ.

Искусственный интеллект для экологии:

• прогнозирование экстремальных погодных явлений;

• оптимизация энергосетей и распределение ресурсов;

• мониторинг выбросов парниковых газов;

• ускорение разработки новых экологичных технологий.

Возобновляемая энергетика:

• солнечные и ветровые установки активно развиваются;

• новые аккумуляторы обеспечивают эффективное хранение энергии;

• внедрение домашних солнечных панелей с накопителями.

Биотехнологии в сельском хозяйстве:

• вертикальные фермы, гидропоника и аквапоника снижают нагрузку на землю и воду;

• генная инженерия уменьшает потребность в удобрениях и пестицидах;

• поддержка биоразнообразия за счет снижения вырубки лесов.

Транспорт будущего:

• электромобили снижают выбросы и становятся доступнее (правда до сих пор идут дискуссии относительно вреда от производства и утилизации их аккумуляторов);

• водородные технологии развиваются для грузовиков и авиации;

• строительство инфраструктуры для водородного топлива.

Замкнутый цикл и переработка:

• умные контейнеры сортируют мусор автоматически;

• проектирование товаров с учетом дальнейшей переработки;

• выбор продуктов с перерабатываемой упаковкой.

Очевидный выбор — зеленая энергетика. Ресайклинг, рекуперация, использование геотермальной энергии и энергии океана, поиск новых технологий для обогрева и отопления, снижение объема электронных хранилищ и энергопотребления дата-центрами, на которых сейчас запитано буквально все.

Чем можете помочь вы?

Вы можете стать тем, кто найдет решения для экономии ресурсов, адаптирует устаревшие технологии использования ветровой и водной энергии, компактизирует данные для сокращение объемов хранения, создаст новую культуру цифровой ответственности, где каждый будет убирать свои цифровый отходы так же, как мы выносим бытовой мусор. 

Начать учиться можно уже сейчас на курсах  Академии ТОП. Мы предлагаем большой выбор образовательных программ, которые познакомят с основами анализа данных и тонкостями управления big data, научат работать с нейросетями, создавать современное ПО для повышения эффективности использования оборудования, механизмов и приложений через снижения энергозатрат. В мире, где все зависит от цифры, стоит научиться управлять цифровыми процессами, чтобы видеть их недостатки и предлагать лучшие решения.

Выберите подходящий курс и начните сегодня: мир смотрит в сторону космических технологий — создания станций на Луне, поиска новых источников энергии в космосе, а SpaceX уже снизила стоимость вывода грузов на орбиту благодаря многоразовым ракетам, включая Starship. По данным на начало 2025 года, стоимость вывода одного фунта (примерно 0,45 кг) на орбиту снизилась с $30 тыс. до $1,2 тыс., то есть на 96%. Вы тоже можете внести свой вклад в технологичное и безопасное будущее планеты, в котором она так нуждается.

• используйте энергоэффективные приборы с высоким классом энергопотребления;

• устанавливайте солнечные панели или инвестировать в альтернативные источники энергии;

• сокращайте использование пластика, выбирать продукты с минимальной упаковкой;

• снижайте потребление бумаги — вырубка лесов тоже часть глобального экологического кризиса;

• отдавайте вещи в пункты переработки вторсырья;

• поддерживайте бренды с экопрофилем.

Почему нейросети потребляют так много энергии?

Миллионы серверов в дата-центрах круглосуточно выполняют сложные вычисления и охлаждаются, потребляя гигантские объёмы электроэнергии.

Какие ресурсы расходуются на охлаждение серверов?

Много электроэнергии и чистой воды — иногда миллиарды литров в год для крупных компаний уровня Google и Microsoft.

Как нейросети влияют на углеродный след?

Обучение больших моделей и их эксплуатация генерируют сотни тонн углекислого газа в год, сопоставимые с выбросами нескольких автомобилей за всю жизнь.

Можно ли использовать возобновляемую энергетику для дата-центров?

Да, солнечные, ветровые установки и аккумуляторы помогают питать серверы без выбросов углекислого газа.