Как ИИ заставляет вас чувствовать? Воодушевление? Готовность «кодировать в ритме» (vibe-code) более умное будущее? Или тревогу? Тревога эта вызвана счетом. Дата-центры поглощают миллиарды галлонов воды. Они выбрасывают загрязняющие вещества. Они сжигают колоссальные объемы энергии.
Если копнуть глубше в хайп вокруг ИИ, вы столкнетесь с серьезным вопросом: оправдывают ли эти грандиозные скачки в области генеративного искусственного интеллекта свою цену?
Сейчас сотни тысяч графических процессоров (GPU) сгружены в дата-центрах по всему миру. Nvidia называет свой запуск 1999 года первым в мире GPU. Некоторые исследователи прослеживают историю этой технологии до аркадных автоматов 1970-х годов. Это оборудование питает все: от смартфонов до автомобилей с автопилотом. Оно также стало двигателем бума ИИ, сделавшего Nvidia самой дорогой компанией в мире.
Кэтрин Флик, профессор этики в Университете Стаффордшира, отмечает определенную закономерность.
«Масштабные разработки оборудования часто начинаются благодаря играм», — говорит Флик.
Будь то виртуальная реальность или искусственный интеллект, этические вопросы начинаются с игр. Какое влияние они оказывают на наше взаимодействие с реальностью?
Экологический хаос производства
Ущерб наносится задолго до того, как GPU запустит чат-бота. Добыча сырья оставляет шрамы на земле. На полупроводниковых заводах рабочие подвергаются воздействию токсичных химикатов.
В дата-центрах GPU потребляют воду и энергию. Результат? Больше парниковых газов. Больше загрязнения воздуха. Изменение климата ускоряется.
Когда чип выходит из строя, он становится электронными отходами.
Оправдано ли это? Обосновывают ли прорывы ИИ в прогнозировании погоды этот ущерб? Что насчет GPU в вашем iPhone? Должен ли он подвергаться такому же тщательному анализу?
Локальное бремя
ИИ вывел графические процессоры на первый план. Для многих американцев эта проблема стала слишком личной.
В США больше дата-центров, чем в любой другой стране. Технологические компании соревнуются в строительстве сверхмасштабных объектов. Жители окрестных районов начинают замечать возвышающиеся над ними гигантские склады.
Как экологический журналист, я слышу возражения. Не делаем ли мы ИИ козлом отпущения? Быстрая мода вредна. Потребительская электроника вредна. Почему нужно выделять именно ИИ?
Некоторые венчурные капиталисты утверждают, что плохая пресса об экологическом воздействии мешает внедрению ИИ. Флик смеется над этим.
«Разве не здорово иметь экологию в качестве козла отпущения?»
Она не одинока в своем мнении. В TikTok специалист по продуктам Эшли Стриблет выступила против венчурных капиталистов, обвиняющих потребителей. Люди знают, что быстрая мода загрязняет окружающую среду. Тем не менее, они продолжают покупать. Они получают ценность от этих товаров.
«Я думаю, большинство людей понимают, что заказ одежды у [Shein] или Amazon — не самый экологичный поступок», — говорит Стриблет.
Экономия для многих оправдывает покупку. Флик соглашается. Но преимущества ИИ? Многие потребители еще их не видят.
«Вся эта болтовня о том, на что способна их технология — полная чушь», — говорит Флик.
У нас еще нет персонализированных дворецких-роботов. Разрыв между обещаниями и реальностью огромен. Тем временем издержки вполне реальны. Растут счета за коммунальные услуги. Увеличивается загрязнение. Это происходит не только в Азии. Это происходит в богатых районах США.
Экологическая несправедливость
Дата-центры также размещаются в районах с низким уровнем дохода. Цветные сообщества долгое время боролись против загрязнения воздуха от заводов, размещенных рядом.
НААКП (Национальная ассоциация содействия прогрессу цветного населения) подала в суд на xAI (действующую под брендом SpaceXAI). Иск направлен против загрязнения воздуха от газовых генераторов, питающих дата-центры. xAI не ответил на запросы о комментарии.
Гражданская правозащитная группа предупредила технологические компании проявлять бдительность. Местные кампании набирают силу.
Человеческая цена прогресса
Шаолэй Рэнь помнит черную сажу в своем доме детства в северном Китае. Он вырос в угольном регионе. Окна держали закрытыми. Воду выдавали цистернами в ограниченных количествах.
Сейчас доцент Калифорнийского университета в Риверсайде, Рэнь изучает экологический урон от дата-центров. Он смотрит за пределы изменения климата. Он фокусируется на качестве воздуха. Нехватке воды.
Эти издержки невидимы для пользователей, набирающих текст в чат-боте.
Рэнь сидит в своем офисе. За ним находится белая доска, покрытая синими уравнениями. Он хочет создать «интегрированный в сообщество дата-центр». Это достижимо. Объекты не должны вредить жителям.
Сейчас же они вредят.
Мощные GPU требуют больше энергии. Они создают загрязнения. Они используют огромные объемы воды для охлаждения. Это происходит круглосуточно. Срок службы GPU в дата-центре составляет всего несколько лет.
Исследование 2024 года, проведенное Рэнем и его коллегами, оценивает, что обучение модели Meta Llama 3.1 создает загрязнение воздуха, эквивалентное 10 000 поездок на автомобиле между Лос-Анджелесом и Нью-Йорком. Meta отказалась комментировать это, сославшись на свои отчеты об устойчивом развитии.
В исследовании предупреждается, что расходы на общественное здоровье превысят $20 миллиардов к 2038 году. По 1300 преждевременных смертей ежегодно от загрязнения воздуха к 2030 году.
Скачки потребления энергии и воды
Когда-то именно игры определяли энергопотребление GPU. В 2019 году игры в США потребляли 34 ТВт·ч. Это эквивалент выбросов CO2 от 5 миллионов автомобилей. Новые консоли потребляют еще больше. Важно также учитывать «чистоту» энергосети.
ИИ превосходит эти показатели.
По данным Национальной лаборатории Лоуренса Беркли, серверы с графическими ускорителями для ИИ потребляли 2 ТВт·ч в 2017 году, а к 2023 году этот объем превысил 40 ТВт·ч. К 2028 году потребление может достичь 165–326 ТВт·ч. Нижняя граница этого диапазона эквивалентна энергопотреблению 8,7 миллиона домохозяйств в США.
В 2025 году, согласно исследованию Алекса де Вриеса-Гао, потребление электроэнергии ИИ превысило использование электроэнергии биткоином. Вероятно, ИИ обеспечивал почти половину всего потребления электроэнергии дата-центрами в мире. Выбросы углерода достигли 32,6–79,7 миллионов тонн. Сравните это с ежегодными выбросами Нью-Йорка в 50 миллионов тонн.
Водоемкая инфраструктура
Южная Калифорния переживает этот бум. Склады определяют пейзаж. Товары из Азии прибывают в порт Лос-Анджелеса. Затем они направляются в «сухие порты» с центрами выполнения заказов. Грузовики сновали круглосуточно.
Дата-центры добавляют новый слой напряженности. Умершие пенсионеры наблюдают, как тихие районы трансформируются. Жалобы на шум от генераторов и систем охлаждения возрастают.
Питание ИИ требует много воды. Она используется для генерации энергии и охлаждения. де Вриес-Гао оценивает, что ИИ использовал от 312,5 до 764,6 миллиарда литров в 2025 году. Это объем мирового годового потребления воды в бутылках.
Исследование Рэня 2023 года прогнозировало до 600 миллиардов литров к 2027 году.
Годовые totals скрывают опасность. Потребление воды «скачкообразное». Пики приходятся на периоды волн жары. Это создает нагрузку на местные водные округа. Риск засухи резко возрастает.
Домохозяйства используют в 1,5–2 раза больше воды от нормы в пиковые периоды. Дата-центры? В 6–10 раз больше. Некоторые проекты требуют в 30 раз больше воды.
Американские дата-центры могут нуждаться в 1451 миллионе галлонов новой пиковой водной мощности ежедневно к 2030 году. Цена вопроса: до $10 миллиардов.
Малые коммунальные системы плохо справляются с этим. Они часто недофинансированы. Модернизация инфраструктуры дорога.
Рээн утверждает, что обещания технологических компаний по переработке или восполнению воды не решают корень проблемы. Нам нужна прозрачность. Нам нужно планирование. Сообщества должны помогать строить инфраструктуру. Жители не должны платить по счетам.
Материальный след
София Фальк из Боннского университета и Дэвид Экчайджер из Университета Париж-Сакле подходят к вопросу более жестко. Они бросили тысячи долларовых GPU в промышленные смесители.
Они ищут больше пожертвованных чипов. Они хотят изучить материалы. След, который они оставляют.
Когда мы используем ИИ, мы забываем о реальном воздействии на мир. Оно вне поля зрения. Вне поля сознания.
Фальк изучила Nvidia A100. 90% ее состава — тяжелые металлы. Медь. Железо. Олово. Никель. Кремний. Медь проводит электричество. Но для ее добычи требуются колоссальные объемы добычи ресурсов.
