В последние годы искусственный интеллект (ИИ) стремительно развивается, внедряясь во все сферы жизни — от медицины и образования до бизнеса и развлечений. Вместе с этим растет и потребность в вычислительных ресурсах, необходимых для обучения и эксплуатации моделей машинного обучения. Основное внимание в дискуссиях об экологическом воздействии ИИ традиционно уделялось углеродному следу, связанному с энергопотреблением дата-центров и вычислительных кластеров. Однако немаловажным, но малоизученным аспектом стал водный след этих технологий — объемы чистой пресной воды, которые расходуются и испаряются при работе ИИ-систем. Эта проблема сегодня приобретает все большую актуальность в свете глобального дефицита пресной воды и роста экологической нагрузки на природные ресурсы.
Как показывают исследования, в частности работа, посвященная водному следу ИИ моделей, тренировка крупных языковых моделей, таких как GPT-3, требует значительных объемов воды для охлаждения серверов. К примеру, в государственных дата-центрах в США для обучения GPT-3 было использовано около 700 тысяч литров чистой пресной воды. Это число впечатляет своей масштабностью, учитывая, что информация о таком потреблении часто остается скрытой и не обсуждается публично. При этом глобальный спрос на технологии ИИ к 2027 году может привести к трате воды в объеме от 4,2 до 6,6 миллиардов кубических метров — что сопоставимо с годовым водопотреблением нескольких европейских стран. Почему же ИИ требует столько воды? Основная причина заключается в интенсивных вычислениях, которые сопровождаются выделением большого количества тепла.
Современные центры обработки данных используют сложные системы охлаждения, чтобы поддерживать оптимальную температуру серверов. Эти системы часто полагаются на испарительное охлаждение с использованием пресной воды. Применение таких методов делает водный след ИИ заметным и прямым, хотя и скрытым от широкой общественности. Несмотря на то, что энергетические затраты центра усилий привлекли внимание к выбросам углекислого газа, вода в этом контексте играет не менее важную роль. Особенность водного следа ИИ — его пространственно-временное разнообразие.
Расход воды сильно зависит от географического расположения дата-центров, климатических условий и технологий охлаждения, используемых в конкретных регионах. В местах с дефицитом пресной воды эксплуатация энергоемких вычислительных систем без должного учета водных ресурсов усугубляет проблему локального водного кризиса. Ситуация еще осложняется тенденцией к установке дата-центров в районах с прохладным климатом, где традиционно используются системы с интенсивным применением воды для охлаждения, а также в регионах, где инфраструктура мало адаптирована к водосберегающим технологиям. Если рассмотреть текущую практику использования воды в индустрии ИИ, становится очевидно, что необходимо пересмотреть подходы к проектированию дата-центров. Одним из перспективных направлений является внедрение альтернативных методов охлаждения без использования пресной воды, таких как жидкостное охлаждение с применением замкнутых систем или охлаждение с использованием морской или рекуперированной воды.
Это позволит значительно снизить экологическую нагрузку и сделать развитие ИИ устойчивым с точки зрения ресурсопотребления. Важным аспектом решения проблемы является прозрачность и публичный учет водного следа, связанного с деятельностью крупных компаний, разрабатывающих и эксплуатирующих ИИ-системы. На данный момент такие данные часто не доступны общественности и инвесторам, что затрудняет оценку реального влияния отрасли на окружающую среду и формирование устойчивой политики. Введение стандартов отчетности по водным ресурсам и энергоэффективности дата-центров поможет улучшить ситуацию. Международное сотрудничество также играет ключевую роль.
Поскольку ИИ является глобальным явлением, десятки стран и корпораций могут объединить усилия для разработки эффективных стратегий управления водными ресурсами в цифровой экономике. Важна интеграция вопросов обеспечения устойчивости в стратегические планы компаний и государственные инициативы, направленные на цифровизацию и инновации. Отдельно стоит подчеркнуть потенциал самого ИИ в борьбе с водным дефицитом. Сегодня ИИ активно применяется для мониторинга состояния водных экосистем, прогнозирования засух и оптимизации ирригационных систем. Использование искусственного интеллекта для управления водными ресурсами помогает повысить эффективность водопотребления в сельском хозяйстве и промышленности, сократить потери и улучшить планирование.
Это демонстрирует, что, принимая ответственность за собственный водный след, ИИ может стать не только частью проблемы, но и частью решения. Разумеется, вызовы остаются значительными. Разработка новых технологий охлаждения, масштабное внедрение практик водосбережения и прозрачность в отчетности требуют времени и инвестиций. Но в условиях нарастания водного кризиса эти меры уже нельзя откладывать. Общественный резонанс и давление потребителей могут стать мощным стимулом для компаний, чтобы переосмыслить свои стратегии и принять более устойчивые модели развития.
Индустрия информационных технологий и искусственного интеллекта стоит на пороге новой экологической парадигмы. Понимание и открытое признание водного следа как важного экологического параметра наряду с углеродным можно считать первым шагом к построению по-настоящему устойчивых цифровых экосистем. Технологические инновации, государственное регулирование и общественное участие должны работать в синергии, чтобы снизить водную нагрузку, обеспечить баланс между инновациями и сохранением природных ресурсов. В конечном итоге будущее ИИ должно быть не только умным и эффективным, но и экологически ответственным. Устранение скрытого водного следа — это возможность для сообщества разработчиков, исследователей и пользователей искусственного интеллекта внести значимый вклад в сохранение жизненно важных ресурсов планеты.
Тщательный учет, инновационные решения и совместная работа помогут построить цифровой мир, в котором технологии служат не только прогрессу, но и стабильному развитию человечества.
