Потребление электричества ИИ растёт. О чём не говорят громкие цифры

Когда вы читаете о том, что ИИ будет потреблять колоссальное количество электроэнергии, первым делом стоит спросить, что именно входит в эту цифру. Все центры обработки данных, специализированные объекты для ИИ, операции одной компании и отдельный запрос к модели — это совершенно разные вещи.

Второй вопрос — описывает ли цифра фактическое измерение или прогноз. Смешение этих понятий способно превратить правдоподобную экстраполяцию в факт сегодняшнего дня. Чтобы разобраться в проблеме энергопотребления, всегда сопоставляйте показатель с границами оценки, годом и географией.

Начните с правильных границ оценки

Обновленный обзор МЭА Ключевые вопросы об энергии и ИИ прогнозирует рост мирового потребления электроэнергии центрами обработки данных с 485 тераватт-часов в 2025 году примерно до 950 тераватт-часов в 2030 году, что составляет около 3% от прогнозируемого мирового спроса на электроэнергию. В нем отдельно отмечается более быстрый рост ЦОД, ориентированных на ИИ. Это не взаимозаменяемые категории. Обновленный прогноз МЭА.

Показатель на 2030 год является прогнозом, и МЭА подробно разбирает факторы неопределенности, включая инфраструктурные ограничения и экономику инвестиций. Это не показания счетчика из будущего. Равно как это не означает, что каждый киловатт-час электроэнергии, потребляемый дата-центром, расходуется на генеративный ИИ.

Делясь статистикой по энергетике, приводите достаточный контекст, чтобы читатель понимал, что именно подсчитано. Описание «Мировое потребление электроэнергии центрами обработки данных, прогноз на 2030 год» гораздо более информативно, чем фраза «ИИ потребляет вот столько энергии».

Потребление электроэнергии и выбросы отвечают на разные вопросы

Потребление электроэнергии описывает расход энергии. Связанные с этим выбросы частично зависят от того, как эта электроэнергия вырабатывается, и от того, что включено в оценку. Два объекта с одинаковым объемом потребления не обязательно обладают одинаковым профилем выбросов.

Климатический анализ МЭА за 2025 год четко отделяет косвенные выбросы от потребления электроэнергии центрами обработки данных и отмечает, что ИИ составляет лишь часть этих рабочих нагрузок. В нем также рассматривается потенциальное сокращение выбросов за счет применения ИИ в других отраслях. Эти потенциальные преимущества не следует автоматически засчитывать как компенсацию экологического следа каждого ИИ-сервиса. Анализ МЭА: ИИ и климат.

Для корректного сравнения уточните, охватывает ли заявленный след только электроэнергию, производство оборудования, охлаждение, резервное питание или более широкий жизненный цикл. Узкая оценка все же может быть информативной — при условии, что она четко обозначена и сопоставляется с оценкой, имеющей аналогичные границы.

С осторожностью относитесь к универсальному показателю «на один промпт»

Единая цифра энергозатрат на один вопрос к ИИ привлекательна, поскольку кажется наглядной. Однако прежде чем применять ее к собственным сценариям использования, выясните, какой именно запрос измерялся, какая система его обрабатывала и как при расчетах распределялась общая инфраструктура.

Короткая задача классификации — это совсем не та же операция, что генерация длинного видео или многократный поиск и анализ документов с логическими выводами. Восприятие каждого взаимодействия как одного и того же абстрактного «промпта» скрывает реальный объем выполняемой работы.

Если поставщик приводит оценку в расчете на один запрос, обратите внимание на методологию и спектр рассмотренных сценариев. Если эти детали отсутствуют, относитесь к цифре как к оценке с неизвестной применимостью. Не следует механически экстраполировать ее на несвязанные продукты и выдавать результат за измеренную совокупную величину.

Именно поэтому длина видимого ответа не дает полного представления о ресурсах, затраченных на его получение. Пользователь видит лишь финальный результат, тогда как расчетная оценка может требовать учета нескольких этапов обработки.

Оценивайте полезный результат, а не просто взаимодействие

Команде, выбирающей рабочий процесс на базе ИИ, стоит сопоставить ресурсы, затрачиваемые на получение приемлемого результата. Сначала определите задачу: например, подготовка проверенной сводки по десяти документам. Затем подсчитайте неудачные попытки, повторные итерации обработки и объем ручной проверки человеком, необходимый до того, как результат можно будет использовать.

Рассмотрите гипотетический рабочий процесс, в котором генерируются пять полных отчетов, прежде чем человек выберет один из них. В другом процессе сначала согласуется структура и создается один отчет с последующим точечным исправлением. Без прямых данных об энергопотреблении вы не можете достоверно заявить о снижении углеродного следа во втором подходе. Тем не менее вы можете выявить дублирование работы и проверить, удастся ли его устранить без ущерба для качества.

Это полезный операционный вопрос, поскольку на него можно ответить на основе ваших собственных рабочих данных. Для формулирования же точных экологических заявлений требуются дополнительные доказательства.

Задавайте поставщикам более предметные вопросы

Запрашивайте границы охвата и дату любой экологической метрики, уточняйте, является ли она результатом измерений или моделирования, и как поставщик учитывает совместное использование инфраструктуры. Узнайте, относятся ли показатели к конкретному продукту или ко всей компании. Проверяйте, описывают ли заявления о возобновляемой электроэнергии фактическую закупку, физически доступную электроэнергию на объекте или иной метод учета.

Не следует считать, что отсутствие удобной цифры свидетельствует о незначительном либо, напротив, о катастрофическом воздействии. Это свидетельствует лишь о пробеле в отчетности. Фиксируйте этот пробел как есть, вместо того чтобы заполнять его усредненными значениями от совершенно посторонней системы.

В повседневном использовании также имеет смысл проводить разумное различие между необходимой и избыточной генерацией. Сразу запрашивайте нужный формат, избегайте повторной генерации документов целиком ради мелких правок и повторно используйте проверенный результат, если исходные данные не изменились. Это рекомендации по предотвращению лишней работы, а не оцифрованные экологические обязательства.

Вопрос энергопотребления достаточно серьезен, чтобы требовать точных категорий. Отделяйте фактические измерения от прогнозов, потребление электроэнергии — от выбросов, а полезные результаты — от «сырого» количества запросов. Подобные разграничения позволяют обсуждать масштаб проблемы, не преувеличивая то, о чем свидетельствуют фактические данные.