Большие модели, большие счета

Сегодня дата-центры в мире потребляют до 1,5% электроэнергии, а к 2030 г. потребление удвоится.

Французское антимонопольное ведомство выпустило Отчет о проблемах конкуренции, связанных с воздействием ИИ на энергетику и экологию. По данным МЭА, если обычный дата-центр имеет мощность 10–25 МВт, то дата-центр, ориентированный на ИИ – более 100 МВт. Это сопоставимо с годовым потреблением электроэнергии 100 тыс. домохозяйств.

Очевидно, что ИИ оказывает влияние на окружающую среду. Энергия для дата-центров часто производится из ископаемого топлива. Хотя наблюдается тренд на инвестиции в декарбонизированные источники энергии, как ВИЭ, атомная энергетика, особенно в районах с высокой нагрузкой на электросети. Так, корпорация Microsoft в 2024 г. договорилась с компанией Brookfield о поставке 10,5 ГВт «зеленой» мощности в США и Европе. Технологические гиганты Amazon, Google и Oracle заявили о внедрении малых модульных реакторов.

Закон об ИИ ЕС (Регламент 2024/1689) уже ставит задачу разработки кодексов поведения в части минимизации воздействия систем ИИ на окружающую среду.

Если говорить о конкуренции, Французское антимонопольное ведомство выделяет 3 проблемы.

потребления воды возникает на этапе обучения и инференса ИИ

Первая – трудности доступа к электросетям, неопределенность цен на энергию (затраты на энергию – это 30–50% операционных затрат датацентра).

В связи с ростом дата-центров увеличилось количество заявок на технологическое присоединение к электросети с высокой мощностью. Усилился риск перегрузки сети в местах концентрации спроса: дата-центры часто организуются в виде кластеров с резервированием (т.е. установка нескольких технических ресурсов, предназначенных для замены друг друга в случае сбоя). Также есть риск «перехвата» выгодных площадок крупными игроками в ущерб мелким.

Во Франции, в частности, был принят ряд мер. Например, введена ускоренная процедура подключения энергоемких промышленных потребителей (0,4–1 ГВт). Государство заранее выбирает несколько зон, где возможно подключение гигантов, и держит там мощность под потенциальные проекты, чтобы потом инвестор мог зайти и быстро подключиться к электроэнергии. Также есть проблема наличия у некоторых энергопотребителей «хищнических» стратегий. Например, резервируется в сети огромная мощность, чтобы эту мощность не получили конкуренты, но фактически она не используется, что создает искусственный дефицит. В связи с этим введено правило: нельзя бронировать мощность без подтверждения прав на использование земли, на которой планируется размещение проекта. А если запрошенная мощность не используется, ее могут уменьшить. Обсуждается идея «динамического» распределения мощности: мощность резервируется не за тем, кто первым подал заявку, а за тем, кто быстрее строит и вводит объект.

Вторая проблема связана с возникновением концепции «фругального ИИ» – приоритетное развитие решений, которые минимизируют материальные и энергетические затраты, экологический след для оценки «нужности» использования ИИ (т.е. ИИ-решение применяют только когда без него нельзя), и которые по всей цепочке (разработка, внедрение, использование) оптимизированы так, чтобы минимизировать ресурсы. Фактически стал вопрос разработки более мелких моделей ИИ, которые помогают «экономить» вычисления. Например, помогает open-source: если модель уже обучена, ее можно переиспользовать, экономя ресурсы, а не каждый раз обучать с нуля.

В связи с этим государство и компании начинают внедрять «зеленые» параметры в закупки и тендеры. Это создает риски, что компании могут завышать экологические преимущества своих ИИ-решений и дата-центров из-за отсутствия научно-корректных методик расчета, получая незаслуженное преимущество в закупках. Также крупные операторы могут отказываться раскрывать данные об экологическом следе и фругальности, снижая прозрачность.

Третья проблема – необходимость развития единых методик оценки экологического воздействия ИИ. Сейчас существует много различных методик, которые не всегда достаточно научно обоснованы. Либо же стандарт может быть разработан крупными игроками, которые лоббируют собственные интересы, не предлагая экологических улучшений.

В России Минцифры прогнозирует рост энергопотребления российских центров обработки данных (ЦОД) в 2,5 раза к 2030 г., что также может стимулировать удорожание электроэнергии в условиях энергодефицита в России.

Материал из выпуска мониторинга №12 (24), декабрь 2025. Скачать выпуск целиком (PDF) · страница выпуска на сайте Института Гайдара