Стоит ли ИИ своей цены: экологический след ИИ и сколько воды, энергии и мусора стоит один запрос к чат-боту

Выручка Nvidia от дата-центров выросла примерно в сто раз за восемь лет: с 0,6 млрд долларов в 2018 финансовом году до 62,3 млрд в 2026-м. За этими цифрами стоят две вещи. Nvidia стала самой дорогой компанией мира, а вместе с ней вырос экологический след ИИ: расход воды, электричества и объём электронного мусора. Об этом лонгрид журнала The Verge «Кто боится большого страшного GPU?»: оправдывает ли польза генеративного ИИ тот след, который он оставляет, от добычи сырья до миллиардов галлонов воды на охлаждение серверов. И часть инвесторов уже нашла, кого винить в том, что люди не спешат платить за ИИ. Это не сам ИИ.

От аркад до ИИ: как игровая видеокарта стала главным чипом эпохи

GPU, графический процессор, начинался как нишевое железо для картинки. Nvidia гордится тем, что в 1999 году выпустила «первый в мире GPU», GeForce 256, и совершила прорыв в играх. Корни технологии тянутся ещё к аркадному графическому железу 1970-х, но именно игры десятилетиями двигали разработку.

Кэтрин Флик, профессор этики и игровых технологий Университета Стаффордшира, формулирует это прямо: «Многие крупные аппаратные разработки начинаются именно из-за игр». По её словам, и полигоны для обкатки GPU, и VR, и сам ИИ, «многие вещи с серьёзными этическими проблемами начинаются с игр». Сегодня те же чипы стоят в смартфонах, автомобилях, игровых ПК, а сотнями тысяч набиваются в дата-центры ради ИИ-бума.

График, который всё объясняет: спрос на GPU и энергопотребление дата-центров

Чтобы понять, что двигает спрос на видеокарты и энергопотребление дата-центров, посмотрите на квартальную выручку Nvidia по рынкам.

Перелом виден невооружённым глазом: с 2023-го по 2024-й выручка от дата-центров подскочила с 3,6 до 18,4 млрд долларов, почти впятеро. Это эпоха «после ChatGPT». Доля дата-центров в этих двух категориях выросла с примерно 21% в 2018-м до почти 92% в 2026-м. Спрос на GPU двигает уже не гейминг, а ИИ, и вместе с ним растёт экологический след.

Три жизни GPU: из чего складывается экологический след ИИ

Ущерб от видеокарты копится в трёх точках её жизненного цикла. На производстве это добыча сырья и воздействие токсичной химии на рабочих полупроводниковых фабрик. В эксплуатации, огромный расход воды и энергии, а следом загрязнение воздуха, парниковые выбросы и вклад в изменение климата. А в конце, электронный мусор, e-waste, в который превращается ускоритель на «пенсии».

Дата-центры, по данным материала, расходуют миллиарды галлонов воды на охлаждение. В США таких объектов больше, чем в любой другой стране, и под ИИ планируется ещё множество новых гиперскейл-ЦОД. Целые сообщества внезапно оказываются соседями гигантских серверных складов, со всеми вопросами к воде, электричеству и воздуху, которые это порождает.

Козёл отпущения или реальная угроза?

Часть венчурных инвесторов объясняет медленное потребительское внедрение ИИ негативной прессой об экологии, то есть делает экологию виноватой. Флик комментирует этот довод с усмешкой: «Как удобно сделать экологию козлом отпущения, правда?»

Её претензия глубже, к завышенным обещаниям индустрии. «То, что они говорят про возможности своей технологии, просто чушь», говорит она. «Было бы здорово, если бы у каждого был персональный дворецкий. Но как перейти из точки А в точку Б?» Между красивой презентацией и реальной пользой для обычного человека пропасть, которую пока никто не перешёл.

Эшли Стриблет, специалист по продуктовой стратегии в потребительском ИИ, в ролике для TikTok возражает инвесторам, которые «обвиняют потребителей» в своём же провале, в неумении вложиться в продукты, которые людям нужны. Она проводит параллель с фаст-фешн: «Большинство понимает, что заказывать одежду в Shein или на Amazon не самое экологичное решение», но люди всё равно покупают. Потому что чувствуют ценность: дешёвая одежда, это ощутимая экономия здесь и сейчас. У генеративного ИИ такой очевидной ценности для массового пользователя пока не видно, вот в чём проблема, а не в плохой прессе.

А что с вашим iPhone и игровым ПК?

Честный разговор про GPU не заканчивается на дата-центрах. Тот же тип чипов сидит в вашем смартфоне, в игровой приставке, в машине. Ругать исключительно ИИ-серверы и не замечать собственную полку с электроникой, это тот самый whataboutism, только с обратным знаком. Разница в масштабе: один запрос к чат-боту потребляет заметно больше энергии, чем обычный поисковый запрос, а таких запросов миллиарды в день, и все они проходят через те самые прожорливые ЦОД.

Для аудитории, которая арендует VPS и гоняет ИИ-сервисы, вывод практичный: ваши виртуальные машины и запросы к нейросетям физически живут в этих гиперскейл-центрах. Рациональный выбор инфраструктуры, не тратить мощности впустую и не держать простаивающие сервера, это тоже часть общего экологического следа ИИ. Sigma даёт доступ к заблокированным сервисам и аренду VPS без лишнего расточительства ресурсов.

Что мы получаем взамен

Контраргумент в пользу ИИ существует, и он не пустой. Модели машинного обучения уже улучшают прогноз погоды, помогают в охране дикой природы, ускоряют исследования в медицине и науке. Польза возможна. Но для среднего пользователя она пока абстрактна. Люди готовы терпеть ощутимый вред ради ощутимой выгоды: с фаст-фешн это работает, потому что экономию видно на чеке. С ИИ пока нет.

Так стоит ли ИИ своей цены? Пока индустрия не покажет обычному человеку ту самую пользу «из точки А в точку Б», а не персонального дворецкого из презентации, вопрос из заголовка The Verge остаётся открытым. Проверить это можно за минуту: вспомните, что полезного лично вы сделали с помощью ИИ за последний месяц, и сопоставьте с тем, сколько воды и энергии на это ушло где-то в дата-центре в США.

Источники

The Verge, «Кто боится большого страшного GPU?»: экологический след GPU и дата-центров против пользы ИИ