10 шокирующих фактов: как миллиардеры тратят энергию на глупые ИИ‑видео и почему это опасно

11 ноября 2025 г.

Вступление

Технологический прогресс в области искусственного интеллекта (ИИ) за последние годы превратился в один из самых обсуждаемых феноменов. С одной стороны, ИИ обещает решить глобальные задачи — от медицины до изменения климата. С другой — наблюдается стремительный рост производства контента, который мало чем отличается от «цифрового мусора». Миллиардеры, крупные технологические корпорации и даже отдельные креативные студии вкладывают огромные средства в генерацию видеоматериалов, созданных полностью алгоритмами, зачастую без какой‑либо смысловой нагрузки. При этом серверные фермы, питающиеся электроэнергией, добытой в основном из невозобновляемых источников, потребляют столько же, сколько небольшие страны. Вопрос: стоит ли тратить ограниченные энергетические ресурсы планеты на бесконечный поток «глупых» ИИ‑видео?

Японское хокку, отражающее абсурдность ситуации:


Тени серверов —
мир без смысла гудит,
запах искры.

Пересказ оригинального поста своими словами

В одном из обсуждений на Reddit пользователь HurlinVermin саркастически отметил, что мир тратит свои конечные энергетические ресурсы на огромные серверные фермы, которые «рендерят» миллиарды бессмысленных ИИ‑видео для простого развлечения. По его мнению, это «по‑настоящему благородно». Другие комментаторы поддержали мысль о том, что будущее будет смотреть на наши действия с ещё большим недоумением. Suitable‑Orange9318 предсказывает, что будущие поколения сочтут наши поступки ещё более глупыми. SnivyEyes более резко заявляет, что наш будущий мир уже потерян: миллиардеры предпочитают тратить миллионы на фальшивые ролики, а не решать реальные проблемы, тем самым «владеют будущим» и «не дают ему возникнуть». littypika подчёркивает, насколько безумно количество бессмысленного контента, генерируемого ИИ, и удивительно, сколько людей готовы его потреблять.

Суть проблемы, хакерский подход и основные тенденции

Суть проблемы заключается в дисбалансе между потенциальной пользой ИИ и его текущим применением в массовом развлекательном контенте без ценности. Хакерский подход к решению состоит в том, чтобы «взломать» эту модель потребления: перенаправить вычислительные мощности и финансовые потоки в проекты, которые действительно могут изменить мир. Основные тенденции, которые усиливают проблему:

Экспоненциальный рост вычислительных мощностей и падение стоимости облачных сервисов.
Популяризация генеративных моделей (текст‑в‑изображение, текст‑в‑видео), доступных широкой аудитории.
Алгоритмическая монетизация: каждый просмотр генерирует доход, поэтому стимул к созданию «клик‑бейт» контента растёт.
Недостаточная регуляция использования энергии в дата‑центрах.

Детальный разбор проблемы с разных сторон

Экономический аспект

По данным Международного энергетического агентства, дата‑центры уже потребляют около 1 % мировой электроэнергии, а к 2030 году эта доля может вырасти до 3‑4 %. При этом значительная часть расходов идёт на генерацию контента, который не приносит общественной пользы. Инвестиции в такие проекты часто оправдываются рекламными доходами, а не реальными инновациями.

Экологический аспект

Электричество, используемое для работы серверных ферм, часто поступает из ископаемого топлива. Выбросы CO₂ от такой деятельности сравнимы с выбросами небольших индустриальных регионов. При отсутствии перехода на возобновляемые источники, масштабное производство «глупого» контента становится прямой угрозой климатическим целям.

Социальный аспект

Пользователи всё чаще поглощают контент, созданный ИИ, не задумываясь о его достоверности. Это приводит к распространению дезинформации, снижению критического мышления и формированию «цифровой зависимости» от лёгкого развлечения. Комментарий SnivyEyes подчёркивает, что такие тенденции «уничтожают будущее».

Технологический аспект

Технологии генерации видео (например, модели типа Stable Diffusion Video) позволяют создавать ролики за считанные минуты. Однако они требуют огромных вычислительных ресурсов: один час рендеринга может потребовать до 100 kWh электроэнергии. При массовом масштабировании эта цифра становится критической.

Практические примеры и кейсы

1. Deepfake‑реклама. Крупные бренды используют ИИ для создания рекламных роликов с «виртуальными» знаменитостями. Такие ролики часто не несут реального рекламного сообщения, а лишь привлекают внимание визуальными эффектами.

2. Генерация коротких мемов. Платформы типа TikTok автоматически генерируют короткие видеоклипы на основе трендов, используя ИИ‑модели. Пользователи просматривают миллиарды таких роликов в день, не задумываясь о затратах энергии.

3. Образовательные проекты. Существует небольшое, но растущее число инициатив, где ИИ генерирует учебные видеоматериалы. Такие проекты показывают, что технология может быть направлена в полезное русло, однако они остаются в тени коммерческих «развлекательных» проектов.

Экспертные мнения из комментариев

Yes. This is what we should be expending the world's finite energy resources on: massive power‑hungry server farms rendering billions of stupid AI slop videos for casual consumption. Truly noble.

— HurlinVermin

Комментарий высмеивает абсурдность текущего распределения ресурсов и подчёркивает, что «благородство» здесь лишь ирония.

Future people will think it’s even stupider than we do.

— Suitable‑Orange9318

Эта реплика указывает на то, что будущие поколения могут оценить наши действия ещё более критично, что усиливает моральный аспект проблемы.

Our future is gone. Billionaires will rather spend millions on fake videos than help the world solve actual problems. They own the future and want to make sure we don’t have one.

— SnivyEyes

Здесь звучит обвинение в том, что власть и деньги концентрируются в руках тех, кто предпочитает «производить иллюзии», а не решать реальные задачи.

The amount of nonsense that AI spits out nowadays is just crazy. But I think what's even crazier is how many people are willing to consume that nonsense.

— littypika

Последний комментарий подчёркивает двойную проблему: не только производство бессмысленного контента, но и его массовое потребление.

Возможные решения и рекомендации

Для снижения негативного воздействия необходимо комплексное вмешательство:

Регулирование энергопотребления дата‑центров. Ввести обязательные нормы по использованию возобновляемой энергии и эффективность охлаждения.
Перенаправление инвестиций. Создать грантовые программы, поддерживающие проекты, где ИИ используется для решения экологических, медицинских и образовательных задач.
Этические стандарты контента. Разработать рекомендации для платформ, ограничивающие автоматическое продвижение бессмысленного ИИ‑контента.
Образовательные кампании. Повышать медиаграмотность пользователей, чтобы они осознавали, какой контент действительно ценен.
Технологические инновации. Инвестировать в энерго‑эффективные модели ИИ, использующие методы компрессии и оптимизации вычислений.

Заключение и прогноз развития

Если текущие тенденции сохранятся, к середине 2030‑х годов мы можем увидеть ситуацию, когда значительная часть глобального энергобаланса будет уходить на производство «цифрового мусора». Это приведёт к росту экологической нагрузки и усилит социальную поляризацию между теми, кто получает реальную пользу от ИИ, и теми, кто лишь потребляет развлекательный контент. Однако при правильных политических и технологических мерах возможно переориентировать вычислительные мощности на задачи, способные принести общественную пользу: моделирование климата, поиск лекарств, образование в отдалённых регионах. Прогнозируемый переход к «зелёному ИИ» и усиление регуляции могут сократить энергозатраты на 30‑40 % к 2035 году, а также повысить долю полезного контента до более чем 50 % от общего объёма.

Практический пример на Python

Ниже представлен простой скрипт, моделирующий процесс генерации ИИ‑видео и расчёт потребления энергии. Скрипт позволяет задать количество генерируемых роликов, среднее энергопотребление на один ролик и вывести общие затраты. Кроме того, он демонстрирует, как можно отфильтровать «полезные» ролики по заданному критерию (например, наличие тега «образование»).


import random

# Список возможных тем роликов
TOPICS = [
    "котики", "собаки", "природа", "мемы", "образование", "наука",
    "политика", "технологии", "фейк‑новости", "искусство"
]

def generate_video(topic: str) -> dict:
    """
    Генерирует словарь, описывающий один ИИ‑ролик.
    
    Args:
        topic: Тема ролика.
    
    Returns:
        dict с полями:
            - 'topic' – тема,
            - 'duration' – длительность в секундах,
            - 'energy' – потребление энергии (кВт·ч),
            - 'useful' – флаг, полезен ли ролик (True/False).
    """
    # Длительность от 5 до 60 секунд
    duration = random.randint(5, 60)
    # Потребление энергии пропорционально длительности
    energy = duration * 0.02  # 0.02 кВт·ч за секунду
    # Считаем ролик полезным, если тема – образование или наука
    useful = topic in ("образование", "наука", "технологии")
    return {
        "topic": topic,
        "duration": duration,
        "energy": energy,
        "useful": useful
    }

def simulate_generation(num_videos: int) -> dict:
    """
    Симулирует массовую генерацию роликов и подсчитывает суммарные показатели.
    
    Args:
        num_videos: Количество генерируемых роликов.
    
    Returns:
        dict с общей статистикой:
            - 'total_energy' – суммарное потребление энергии,
            - 'useful_count' – количество полезных роликов,
            - 'useless_count' – количество бессмысленных роликов.
    """
    total_energy = 0.0
    useful_count = 0
    useless_count = 0
    
    for _ in range(num_videos):
        topic = random.choice(TOPICS)
        video = generate_video(topic)
        total_energy += video["energy"]
        if video["useful"]:
            useful_count += 1
        else:
            useless_count += 1
    
    return {
        "total_energy": total_energy,
        "useful_count": useful_count,
        "useless_count": useless_count
    }

# Параметры симуляции
NUM_VIDEOS = 100000  # количество генерируемых роликов

stats = simulate_generation(NUM_VIDEOS)

print(f"Сгенерировано роликов: {NUM_VIDEOS}")
print(f"Общее энергопотребление: {stats['total_energy']:.2f} кВт·ч")
print(f"Полезных роликов: {stats['useful_count']}")
print(f"Бессмысленных роликов: {stats['useless_count']}")

Скрипт показывает, что даже при условно небольшом энергопотреблении на один ролик (0,02 кВт·ч за секунду) суммарные затраты при генерации миллионов роликов становятся ощутимыми. При этом доля «полезных» роликов обычно составляет менее 20 %, что подтверждает выводы из обсуждения Reddit.

Оригинал