Ловушка эффективности
Исследователи из Университета ООН (United Nations University) ввели понятие «ловушки эффективности» применительно к дата-центрам. Суть в том, что технологии повышения эффективности — более экономичные чипы, улучшенные системы охлаждения, оптимизация нагрузки — не сокращают совокупное потребление ресурсов, а лишь снижают стоимость единицы вычислений. Это делает развёртывание новых мощностей дешевле, и индустрия наращивает инфраструктуру быстрее, чем успевает экономить.
По оценке учёных, именно этот механизм — а не злой умысел или безответственность отрасли — является главной причиной, по которой отраслевые прогнозы об «устойчивом» росте ИИ расходятся с реальной динамикой потребления ресурсов.
Прогноз до 2030 года
К 2030 году ЦОД-ы, по расчётам исследователей, начнут потреблять воды больше, чем суммарно выпивает человечество. Речь идёт о прямом водопотреблении дата-центров — преимущественно для систем испарительного охлаждения серверного оборудования, которое генерирует значительное количество тепла.
Одновременно доля дата-центров в мировом потреблении электроэнергии достигнет 3%. Для сравнения: сейчас она оценивается приблизительно в 1–1,5%, то есть речь идёт о двух-трёхкратном росте менее чем за пять лет.
Эти цифры исследователи рассматривают как взаимосвязанные: электричество — источник тепла, а вода — основной инструмент его отвода. Рост электропотребления напрямую транслируется в рост водопотребления.
Контекст и значение
Выводы Университета ООН вписываются в нарастающую дискуссию об экологических издержках бума генеративного ИИ. Крупнейшие технологические компании — в первую очередь Microsoft, Google и Amazon — уже столкнулись с ростом собственных показателей водо- и энергопотребления и признали это в своих ESG-отчётах.
Предупреждение о «ловушке эффективности» адресовано в том числе регуляторам и корпоративным директивным органам, которые могут рассматривать технологический прогресс как самодостаточный ответ на экологические претензии к индустрии. По мнению исследователей, без структурного ограничения масштабов развёртывания эффективность не решает проблему — она её маскирует.
