Один запрос в нейросеть как девять секунд работы телевизора. Рассказываем, как ИИ пожирает электроэнергию
2 октября 2025 в 1759426200
«Зеркало» / Александр Абибоков
Каждый запрос в ChatGPT или в любом другом чат-боте на базе ИИ приводит к расходованию электроэнергии, которая идет на обслуживание вычислительных мощностей нейросети. Причем энергопотребление в масштабах больших IT-компаний и стран за последние несколько лет выросло настолько, что эксперты даже говорят о связанной с этим угрозе невыполнения климатических целей по выбросам парниковых газов. Вот все, что об этом известно.
Чем сложнее запрос, тем больше выбросов парниковых газов
Команда Максимилиана Даунера из Мюнхенского института в журнале Frontiers in Communication опубликовала результаты исследования по запуску нейросетей DeepSeek, Cogito и Qwen на локальных серверах и последующим измерением их энергопотребления. В итоге ученые обнаружили связь между размером базы нейросети, сложностью логических операций («рассуждением»), количеством генерируемых текстовых сообщений (токенов) и объемом выбросов.
- Выбросы углекислого газа в результате некоторых ваших запросов для ИИ могут увеличиваться в пятьдесят раз [по сравнению с другими запросами], - говорится в публикации.
Согласно исследованию, запросы, требующие долгих логических рассуждений, - например, по философии или общей алгебре - порождали в шесть раз больше выбросов, чем, скажем, стандартные школьные задания по истории. Причем самые точные ответы давали нейросети, наиболее вредные для климата, поэтому исследователи сделали вывод, что сегодня «нейросети явно жертвуют экологичностью ради точности».
ИИ-эксперт Михаэль Фэрбер из Технического института Дрездена отмечает, что зависимость уровня энергопотребления от темы или формулировки запроса вполне объяснима:
- Фактические знания, такие как название столицы Японии или дата Французской революции, легко доступны, поскольку эта информация уже прописана в онлайн-источниках вроде «Википедии». А вот сложные запросы требуют больше вычислительных мощностей.
Распространение ИИ ставит под угрозу достижение климатических целей
Растущее количество нейросетей, а также запросов к ним приводит к существенному увеличению энергопотребления во всем мире. По оценке Bloomberg, cтремительный рост отрасли искусственного интеллекта превращает центры обработки данных в гигантских потребителей энергии. Ожидается, что спрос на электричество, связанный с обучением и услугами ИИ, в течение ближайшего десятилетия вырастет в четыре раза, что сделает центры обработки данных одним из самых быстрорастущих ее потребителей в мире. К 2035 году дата-центры могут потреблять 1600 тераватт-часов - то есть около 4,4% мировой электроэнергии. Если сравнивать их со странами, то они заняли бы четвертое место в мире по этому показателю сразу после Китая, США и Индии.
Фатих Бироль, директор Международного энергетического агентства (МЭА), тоже считает, что появление искусственного интеллекта является одним из значимых событий для энергетического сектора:
- В ближайшие пять лет глобальное потребление энергии дата-центров увеличится более чем вдвое, и к 2030 году объем потребляемой энергии будет сопоставим с современным энергопотреблением целой Японии.
Эксперты из Кембриджского университета полагают, что в следующие 15 лет спрос на энергию в индустрии высоких технологий из-за ИИ увеличится как минимум в пять раз.
Повышенное потребление энергии отраслью ИИ напрямую влияет на климатические цели. Например, в своем отчете об экологически устойчивом развитии компания Google, активно работающая в этом направлении, признает, что связанные с деятельностью ее сервисов выбросы парниковых газов только в 2023 году увеличились на 13%, а по сравнению с 2019 годом выросли на 48%, что наглядно иллюстрирует попытку совместить несовместимое: продвинуться в области ИИ и в то же время стать более экологичными.
Как следует из последнего отчета по экологически устойчивому развитию Microsoft, выбросы, производимые компанией, по сравнению с 2020 годом также выросли - более чем на 23%.
Подобная ситуация и с показателями на международном уровне: если какая-либо из стран захочет возглавить гонку в области ИИ, то она не сможет одновременно выполнить цели по защите климата.
Николас Альдер из Института цифровой инженерии Хассо Платтнера подчеркивает, что вопрос влияния ИИ на климатические цели будет в первую очередь зависеть от энергетического баланса:
- Для Европы это означает, что необходимо получать как дешевую, так и «чистую» энергию. Дешевую - чтобы оставаться привлекательной площадкой для размещения дата-центров с их гигантским энергопотреблением. «Чистую» - потому что иначе выполнение климатических целей может оказаться под угрозой срыва.
Где нейросети повышают энергоэффективность
Но все же у экспертов нет однозначного ответа по поводу влияния ИИ на достижение климатических целей. Потому что с одной стороны нейросети действительно требуют большого количества электричества, но с другой - ИИ-технологии могут повышать энергоэффективность. Один из примеров приводит Алёша Бурхардт, работающий над вопросами устойчивого развития в Немецком исследовательском центре искусственного интеллекта (DFKI):
- Представьте себе человека двадцати пяти лет, получившего образование, живущего в частном доме, кормящего собаку мясом, любящего авокадо и приезжающего в офис, чтобы перепечатывать документы - вот это реально паршивая энергоэффективность для простого набора текста. В таком случае для климата выгоднее обучить печати ИИ-системы.
И это не единственная пример, как ИИ может повышать энергоэффективность. В исследованиях отмечается потенциал нейросетей в оптимизации системы орошения и управления энергокомплексами.
- Искусственный интеллект существует не в вакууме - он меняет существующие процессы, процедуры и системы, многие из которых неэффективны или избыточны, - добавляет Бурхардт.
Джина Нефф из Кембриджского университета замечает, что генеративный ИИ действительно способен помочь в защите климата, однако имеются и скрытые риски:
- Существует реальная опасность того, что с более широким применением ИИ количество выбросов перекроет все выгоды для климата. Если технологические компании откажутся от целей по достижению нулевых выбросов и сосредоточатся только на высоких «дивидендах», вред может значительно превысить пользу от ИИ.
В связи с этим исследователи из Кембриджа призывают к установлению четких правил и разработке международных стандартов для более точной оценки и ограничения влияния ИИ на окружающую среду.
Один запрос как девять секунд работы телевизора
По информации уже упоминавшегося ИИ-эксперта Михаэля Фэрбера, сейчас каждая крупная IT-компания думает о том, как справиться с ростом энергопотребления. Например, корпорация Meta, включающая в себя Facebook, Instagram и WhatsApp, подписала контракт в энергосфере сроком на 20 лет. Google рассчитывает на небольшие атомные электростанции.
- Они определенно размышляют над тем, как им избежать больших затрат. А стремление сделать ИИ-приложения более энергоэффективными уже стало частью конкурентной борьбы. Некоторые компании разрабатывают компактные нейросети, способные работать локально на смартфоне - как из соображений энергопотребления, так и для практического удобства, - говорит Фэрбер.
Недавно Google поделилась в корпоративном блоге информацией о том, что за последние 12 месяцев энергопотребление и общий углеродный след среднего текстового запроса в ее нейросети Gemini сократились соответственно в 33 и 44 раза, при этом качество ответов стало выше. Сейчас запуск одной подсказки в ее чат-боте требует примерно столько же энергии, сколько 9 секунд просмотра телевизора. Текстовая подсказка через Gemini потребляет около 0,24 ватт-часа энергии, а энергия, выделяемая при использовании ИИ, соответствует выбросу около 0,03 грамма углекислого газа. Также ИИ-чат-бот потребляет 0,26 миллилитра воды, то есть примерно пять капель за одно обращение.
Другие эксперты не согласны с тем, что компании стараются экономить на ИИ. Алёша Бурхардт отмечает, что в настоящее время, наоборот, идет гонка за создание все более крупных и мощных систем:
- В большой игре за мощности об энергосбережении речи пока не идет. Сейчас все обсуждают атомные электростанции, отчасти солнечные панели или нефть и газ в Эмиратах - то, что сможет питать эти гигантские системы.
Однако в любом случае во многих областях, по мнению Бурхардта, целесообразно использовать более компактные и экономичные нейросети - например, в промышленности или для проведения медицинских исследований. Там зачастую требуется меньше данных. Также так называемые гибридные решения, сочетающие ИИ с существующими базами данных, нередко оказываются более практичными.
Николас Альдер из Института цифровой инженерии Хассо Платтнера считает, что компании на этапе обучения нейросетей пока не стремятся к экономии энергии. Однако на этапе эксплуатации энергопотребление уже становится критически важным.
- Мы можем предположить, что компании активно работают над оптимизацией, поскольку это существенная статья расходов, - поясняет он.
Почему людям тяжело экономить в цифровом мире
В одном из исследований, проведенном некоммерческим Институтом исследования электроэнергетики, было подсчитано, что ответ на запрос, выданный ChatGPT, потребляет 2,9 ватт-часа энергии, в то время как традиционный поиск в Google использует около 0,3 ватт-часа.
Эксперт Алёша Бурхардт обращает внимание, что, живя в цифровом мире, мы больше не чувствуем, сколько в принципе энергии требуют наши действия:
- Если в «аналоговом мире» мы хорошо ощущаем и осознаем свои поступки - будь то поездки, прием ванны или выбор между сосисками и авокадо, то в цифровом мире таких сенсоров у нас нет. В сфере ИИ их еще меньше, а иногда выбора и вовсе нет.
По его словам, во-первых, людям не хватает навыка осознанного выбора более энергоэффективной нейросети в зависимости от их запроса. Причина в том, что нет доступной информации, сколько ресурсов потребляет, например, тот или иной запрос в разных нейросетях. И насколько можно снизить выбросы углекислого газа, если запрашивать у ИИ более краткие ответы или, например, использовать мощные нейросети только для задач, действительно требующих их потенциала.
Во-вторых, во многих сервисах функция ИИ интегрирована уже по умолчанию. Например, во время поиска в Google обыкновенного рецепта блинов у пользователей нет возможности избежать получения рецептов, отобранных искусственным интеллектом. И в таких условиях, когда пользователю не оставляют выбора, использовать ИИ или нет, оставаться сознательным человеком в плане энергопотребления становится очень непросто.
Бурхардт предлагает несколько идей по повышению «прозрачности» и информированности пользователя. Например, создать кнопку отключения функции ИИ во время поиска в Google. Или создать на рабочем столе «энергетический светофор», показывающий уровень энергозатрат на обработку последних запросов с помощью ИИ.
- Поиск баланса между пользой ИИ и энергопотреблением - стратегическая задача. И часть решений требует регулирования на государственном уровне - например, в вопросах «прозрачности». Но каждый может начать с себя, задав простой вопрос: а действительно ли здесь необходим искусственный интеллект? - говорит эксперт.