3 июня 2026 года Институт ООН по вопросам воды, окружающей среды и здоровья (UNU-INWEH) опубликовал доклад о совокупном экологическом следе искусственного интеллекта. Авторы предупреждают, что к концу десятилетия центры обработки данных и сопутствующая инфраструктура будут ежегодно потреблять 945 ТВт·ч электроэнергии — это почти вдвое превышает энергопотребление Франции в 2025 году и сопоставимо с расходами Пакистана, Бангладеш и Нигерии вместе взятых.

Водный след индустрии ИИ, связанный с охлаждением серверов и генерацией энергии, достигнет, по оценкам учёных, 9,3 триллиона литров в год — столько же воды ежегодно требуется всей Африке к югу от Сахары. Земельный участок под энергетическую и логистическую инфраструктуру превысит 14,5 тысячи квадратных километров, что вдвое больше площади провинции Барселона.

Главный сюрприз доклада — распределение энергозатрат. Ранее считалось, что основной объём энергии уходит на обучение моделей, однако исследователи выяснили: от 80 до 90% мощности расходуется на этапе так называемого инференса, то есть когда ChatGPT, Gemini и аналогичные системы обрабатывают запросы пользователей. Один только ChatGPT обрабатывает около 2,5 миллиарда обращений в день. Это обходится в 383 ГВт·ч электричества в год — для компенсации такого объёма выбросов потребовалось бы 2,6 миллиона деревьев, выращенных в течение десяти лет. Водопотребление одного продукта сопоставимо с нуждами полумиллиона человек, а занимаемая им площадь — с 800 футбольными полями.

«Каждое слово, которое пишет пользователь, и каждое слово, которое отвечает чат-бот, требует электроэнергии, потому что серверы обрабатывают токены — фрагменты текста», — поясняется в докладе. Простейшие операции вроде классификации спама требуют минимальных ресурсов, но полноценный текстовый ответ — уже в 200 раз больше, а генерация изображения — в 1 450 раз. По оценке авторов, сокращение длины запросов — например, отказ от формул вежливости вроде «привет» и «спасибо» — может снизить энергопотребление на каждую консультацию примерно на четверть.

Отдельно учёные указывают на неравномерное распределение издержек. Центры обработки данных для ИИ есть лишь в 32 странах, при этом более 90% глобальной инфраструктуры сосредоточено в США и Китае. В качестве негативного примера исследователи приводят Уругвай, где планы по строительству водоёмкого дата-центра совпали с жесточайшей засухой 2023 года, истощившей резервы пресной воды в Монтевидео. К концу десятилетия объём электронных отходов от ИИ может достигнуть 2,5 миллиона тонн в год — это эквивалент 250 Эйфелевых башен, отправляемых на свалку ежегодно.

Ещё один важный вывод доклада: экологические метрики не всегда движутся в одном направлении. Как отмечает ведущий автор исследования Мириам Ацель, замена угля на биоэнергетику может сократить углеродный след электричества на 70%, но при этом водный след возрастает в 30 раз, а земельный — в 100 раз. «Это не решает проблему, а создаёт новые, и зачастую в местах, которые об этом не просили», — подчёркивает она.

Директор UNU-INWEH Кавех Мадани, возглавлявший исследовательскую группу, настаивает: «Этот доклад не направлен против ИИ. Это призыв использовать его ответственно и заблаговременно устранять нежелательные последствия, чтобы сделать технологию устойчивой и справедливой». Авторы призывают к глобальному управлению на основе прозрачности, заложенной с этапа проектирования эффективности, экологической справедливости, сквозной ответственности за весь жизненный цикл продукции и международной кооперации.