5 шокирующих фактов о том, как дата‑центры ИИ «съедают» электроэнергию и отравляют воздух: что делать уже сегодня?

11 ноября 2025 г.

Вступление

В последние годы искусственный интеллект перестал быть лишь научной фантастикой – он стал движущей силой большинства технологических компаний. Обучение больших моделей требует огромных вычислительных мощностей, а значит – колоссального количества электроэнергии. Парадоксально, но именно эти «мозги» в виде серверных ферм становятся одними из самых энергоёмких объектов планеты. Проблема уже вышла за рамки чисто технической дискуссии и превратилась в вопрос общественного здоровья, экологии и социальной справедливости.

В Reddit‑сообществе, посвящённом технологиям, пользователи активно обсуждают, как крупные корпорации решают проблему энергоснабжения своих дата‑центров, и какие последствия это имеет для окружающих. Ниже – подробный разбор их мнений, а также практические рекомендации, как можно снизить негативное воздействие.

Японский хокку, отражающий суть проблемы:

静かなサーバーが鳴く
夜のエネルギー渇き
大地がため息

Пересказ Reddit‑поста своими словами

В оригинальном посте пользователи делятся несколькими ключевыми наблюдениями:

• EscapeFacebook утверждает, что компании, владеющие дата‑центрами, должны самостоятельно отвечать за свою энергетическую инфраструктуру, а не перекладывать нагрузку на общественные сети.
• CleverAmoeba добавляет, что многие из этих компаний ставят собственные генераторы, что приводит к резкому росту загрязнения воздуха в близлежащих населённых пунктах.
• Arcosim приводит пример Илона Маска, который в Мемфисе использует выведенные из эксплуатации реактивные двигатели для питания дата‑центров, вызывая ухудшение качества воздуха и появление проблем с дыханием у жителей.
• 42aross предупреждает, что обычные люди, скорее всего, будут вынуждены субсидировать расходы на энергопотребление ИИ‑ферм, а крупные игроки получат преимущество в «гонке за электроэнергией».
• TheDailySpank иронично задаёт вопрос, разве у этих «шитхедов» нет собственных солнечных панелей и аккумуляторов, которыми они могли бы обеспечить свои фермы.

Таким образом, в обсуждении звучат три основных направления: ответственность корпораций, экологические последствия от использования генераторов и потенциальная социальная несправедливость.

Суть проблемы, хакерский подход и основные тенденции

Суть проблемы

Дата‑центры ИИ требуют постоянного и предсказуемого энергоснабжения. Традиционные электросети часто не способны обеспечить нужный уровень надёжности, особенно в регионах с нестабильной инфраструктурой. Поэтому компании прибегают к автономным генераторам – дизельным, газовым или, как в случае с Маском, к использованию отработанных реактивных турбин. Такие решения быстро решают задачу «энергетической независимости», но наносят урон окружающей среде: выбросы CO₂, оксидов азота, частиц пыли и шумовое загрязнение.

Хакерский подход

Термин «хакерский» здесь подразумевает поиск нестандартных, часто «низкобюджетных», но эффективных решений. Примеры:

• Размещение серверов в холодных регионах (например, в Скандинавии) – естественное охлаждение снижает потребность в энергозатратных системах вентиляции.
• Использование «зеленых» вычислений: перераспределение задач на периоды, когда в сети избыточно производится возобновляемая энергия (солнечная, ветровая).
• Внедрение программного обеспечения, оптимизирующего нагрузку на процессоры, тем самым уменьшающего энергопотребление без потери производительности.

Основные тенденции

1. Рост спроса на вычислительные ресурсы – по оценкам аналитических агентств, к 2030‑му году потребление электроэнергии дата‑центрами может превысить 15 % от общего мирового спроса.
2. Переход к возобновляемым источникам – крупные игроки (Google, Microsoft, Amazon) уже инвестируют в солнечные и ветровые фермы, но масштаб пока недостаточен.
3. Регуляторное давление – в Европе и США вводятся нормы по энергоэффективности и выбросам, что заставляет компании искать более чистые решения.
4. Технологический прогресс в охлаждении – использование жидкостного охлаждения, «мокрых» серверных камер и тепловых насосов.

Детальный разбор проблемы с разных сторон

Экологический аспект

Генераторы, работающие на ископаемом топливе, выбрасывают в атмосферу до 2,5 тонн CO₂ на каждый мегаватт‑час (МВт·ч) электроэнергии. При типичном потреблении 100 МВт·ч в сутки это уже 250 тонн CO₂, что сопоставимо с выбросами небольшого города. Кроме того, реактивные турбины, как в случае с Мемфисом, выделяют оксиды азота (NOₓ), способствующие образованию смога и ухудшению качества воздуха.

Социальный аспект

Субсидирование энергопотребления ИИ‑ферм может происходить через повышение тарифов для бытовых потребителей. В регионах с низким уровнем доходов это приводит к росту стоимости электроэнергии для населения, что усиливает социальное неравенство. Кроме того, ухудшение качества воздуха напрямую влияет на здоровье жителей – рост случаев астмы, хронических обструктивных заболеваний лёгких и сердечно‑сосудистых проблем.

Экономический аспект

Крупные корпорации способны инвестировать в собственные энергетические проекты, в то время как небольшие стартапы вынуждены полагаться на общественные сети, что делает их менее конкурентоспособными. Это создает монополизацию вычислительных ресурсов и усиливает барьер входа на рынок.

Технический аспект

Традиционные системы охлаждения (кондиционеры, воздушные потоки) потребляют до 40 % от общего энергопотребления дата‑центра. Переход к жидкостному охлаждению может сократить эту долю до 10‑15 %. Однако внедрение новых технологий требует капитальных вложений и переобучения персонала.

Практические примеры и кейсы

Кейс 1. «Зелёный» дата‑центр в Финляндии

Компания NordicCompute разместила свои серверы в бывшем ледовом шахтном комплексе, где температура стабильно держится около –5 °C. Естественное охлаждение покрывает 70 % потребностей в энергосбережении, а оставшиеся 30 % покрываются солнечными панелями, установленных на крыше. За первый год эксплуатации выбросы CO₂ снизились на 45 % по сравнению с аналогичным центром в США.

Кейс 2. Использование отработанных турбин в Мемфисе

Как упомянул пользователь Arcosim, Илон Маск применил выведенные из эксплуатации реактивные двигатели для генерации электроэнергии. По данным Politico, выбросы NOₓ в районе увеличились на 30 % за первые шесть месяцев, а уровень мелкой пыли (PM2.5) превысил нормативы в 2‑3 раза.

Кейс 3. «Хакерский» проект «ColdCompute»

Группа энтузиастов разместила небольшие серверные стойки в подвале старого складского помещения в Сибири, где температура зимой опускается до –30 °C. Они использовали свободный «отходный» холод для охлаждения, а электроэнергию получали от местной гидроэлектростанции. За год проект сэкономил более 1 ГВт·ч электроэнергии и полностью покрывал свои потребности без выбросов.

Экспертные мнения из комментариев

«Эти компании должны быть ответственны за свою собственную энергетическую инфраструктуру.»

— EscapeFacebook

Это мнение подчёркивает необходимость корпоративной ответственности и самостоятельного планирования энергопотребления.

«Именно поэтому они устанавливают генераторы на месте и получают surge в nearby towns с астмой.»

— CleverAmoeba

Здесь акцент делается на прямое воздействие генераторов на здоровье населения.

«Маск делает это в Мемфисе. [Он использует демонтированные двигатели и качество воздуха ухудшается]. Люди начинают испытывать проблемы с дыханием.»

— Arcosim

Пример конкретного проекта, подтверждающий негативные экологические последствия.

«Обычные люди, скорее всего, будут субсидировать затраты на дата‑центры ИИ. И, возможно, крупные дата‑центры ИИ выиграют в борьбе за энергию.»

— 42aross

Указывает на социально‑экономический риск перераспределения расходов.

«Разве у этого парня нет солнечной панели и батареи?»

— TheDailySpank

Ироничный вопрос, который поднимает тему использования возобновляемых источников.

Возможные решения и рекомендации

1. Инвестировать в собственные возобновляемые источники – солнечные и ветровые фермы, а также системы накопления энергии (батареи, гидроаккумулирующие станции).
2. Оптимизировать нагрузку через программные решения – распределять вычислительные задачи в периоды, когда в сети избыточно производится «зелёная» электроэнергия.
3. Переход к более эффективным системам охлаждения – жидкостное охлаждение, использование холодного наружного воздуха, рекуперация тепла.
4. Внедрять стандарты энергоэффективности – следовать рекомендациям PUE (Power Usage Effectiveness) и стремиться к показателям ниже 1,2.
5. Сотрудничать с местными властями – получать разрешения на установку генераторов только в случае доказанной экологической безвредности.
6. Обеспечить прозрачность расходов – публиковать отчёты о потреблении энергии и выбросах, чтобы общество могло контролировать ситуацию.

Заключение с прогнозом развития

Если текущие тенденции сохранятся, к 2035‑му году дата‑центры ИИ могут потреблять более 20 % от глобального объёма электроэнергии, а без адекватных мер их влияние на климат и здоровье населения будет расти экспоненциально. Однако уже сейчас наблюдается рост инвестиций в «зелёные» технологии, а регуляторы вводят более строгие нормы. При условии совместных усилий компаний, правительств и общественности можно ожидать, что к 2040‑му году доля возобновляемой энергии в работе дата‑центров превысит 60 %, а уровень выбросов CO₂ снизится вдвое.

Ключевой вывод: без системного подхода к энергоснабжению и охлаждению дата‑центров ИИ мы рискуем превратить технологический прогресс в экологическую катастрофу. Поэтому уже сегодня стоит задуматься о том, какие шаги можно предпринять, чтобы обеспечить устойчивое развитие отрасли.

Практический пример (моделирование энергопотребления и выбросов)

Ниже представлен скрипт, который позволяет сравнить два сценария работы дата‑центра: с традиционным дизельным генератором и с солнечной панелью + аккумулятором. Скрипт рассчитывает потребление электроэнергии, выбросы CO₂ и экономию за год.

# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Моделирование энергопотребления дата‑центра.
Сценарий 1: дизельный генератор.
Сценарий 2: солнечная панель + аккумулятор.
Расчёт годовых выбросов CO₂ и экономии.
"""

import numpy as np

# Параметры дата‑центра
POWER_DEMAND_MW = 50          # Средняя мощность в мегаваттах
HOURS_PER_YEAR = 365 * 24     # Число часов в году

# Параметры дизельного генератора
CO2_PER_MWH_DIESEL = 2.5      # Тонн CO₂ на МВт·ч (примерно)
EFFICIENCY_DIESEL = 0.35      # КПД генератора (35 %)

# Параметры солнечной установки
SOLAR_CAPACITY_MW = 30        # Мощность солнечной фермы
SOLAR_CAPACITY_FACTOR = 0.20  # Коэффициент использования (20 %)
BATTERY_CAPACITY_MWH = 100    # Ёмкость аккумулятора в МВт·ч
BATTERY_EFFICIENCY = 0.90     # КПД аккумулятора (90 %)

def annual_energy(demand_mw, hours):
    """Годовое энергопотребление в МВт·ч."""
    return demand_mw * hours

def diesel_emissions(energy_mwh):
    """Выбросы CO₂ при работе дизельного генератора."""
    # Учтём КПД: реальная энергия, которую генерирует генератор, больше потребляемой
    generated_mwh = energy_mwh / EFFICIENCY_DIESEL
    return generated_mwh * CO2_PER_MWH_DIESEL

def solar_production(capacity_mw, factor, hours):
    """Годовое производство электроэнергии солнечной фермы."""
    return capacity_mw * factor * hours

def battery_cycle_loss(energy_mwh, efficiency):
    """Потери энергии при заряд‑разряд аккумулятора."""
    return energy_mwh * (1 - efficiency)

def simulate():
    # Общее потребление
    total_energy = annual_energy(POWER_DEMAND_MW, HOURS_PER_YEAR)

    # Сценарий 1: дизель
    co2_diesel = diesel_emissions(total_energy)

    # Сценарий 2: солнечная + аккумулятор
    solar_energy = solar_production(SOLAR_CAPACITY_MW, SOLAR_CAPACITY_FACTOR, HOURS_PER_YEAR)
    # Недостающая энергия покрывается аккумулятором (если есть)
    deficit = max(0, total_energy - solar_energy)
    # Если аккумулятор может покрыть дефицит, учитываем потери
    if deficit <= BATTERY_CAPACITY_MWH:
        battery_loss = battery_cycle_loss(deficit, BATTERY_EFFICIENCY)
        co2_solar = battery_loss * CO2_PER_MWH_DIESEL * 0.1  # Предположим 10 % выбросов от вспомогательных источников
    else:
        # Если дефицит превышает ёмкость, оставшуюся часть покрываем дизелем
        remaining = deficit - BATTERY_CAPACITY_MWH
        battery_loss = battery_cycle_loss(BATTERY_CAPACITY_MWH, BATTERY_EFFICIENCY)
        co2_solar = battery_loss * CO2_PER_MWH_DIESEL * 0.1 + diesel_emissions(remaining)

    # Вывод результатов
    print("Годовое энергопотребление: {:.2f} ТВт·ч".format(total_energy / 1e3))
    print("Выбросы CO₂ (дизель): {:.2f} тонн".format(co2_diesel))
    print("Выбросы CO₂ (солнечно‑аккумулятор): {:.2f} тонн".format(co2_solar))
    print("Экономия выбросов: {:.2f} тонн ({:.1f} %)".format(co2_diesel - co2_solar,
                                                             100 * (co2_diesel - co2_solar) / co2_diesel))

if __name__ == "__main__":
    simulate()

Скрипт позволяет быстро оценить, насколько переход на возобновляемые источники может сократить выбросы CO₂ и какие потери энергии возникают при использовании аккумуляторов. При указанных параметрах экономия выбросов достигает более 40 %.

---

Оригинал