Главный вывод ученых заключается в том, что современный аудит ИИ в корне неверен, поскольку учитывает только выбросы углерода при обучении моделей. Однако ИИ влияет и на другие природные системы. Так, прогнозируется, что к 2030 году водный след ИИ-инфраструктуры достигнет 9,3 трлн литров (годовая норма для 1,3 млрд человек в Африке), а площадь ее земель превысит 14 500 кв. км, что вдвое больше Джакарты. В 2025 году ЦОД потребили 448 ТВт·ч электроэнергии — больше, чем Саудовская Аравия. Как отдельное государство, они заняли бы 11-е место в мире.
Другим опасным заблуждением назван фокус внимания на обучении нейросетей. В реальности от 80% до 90% всей энергии тратится на этапе вывода (инференса) — то есть на обработку повседневных запросов пользователей. Только ChatGPT обрабатывает 2,5 млрд запросов в день, сжигая 383 ГВт·ч электроэнергии в год. Чтобы компенсировать углеродный след одного этого продукта, потребуется вырастить массив деревьев размером с Манхэттен, а его затраты воды сопоставимы с годовой потребностью полумиллиона человек в регионах к югу от Сахары.
При этом экологическая стоимость одного клика растет с усложнением задач. Базовый запрос в чат-боте требует в 200 раз больше энергии, чем простая классификация текста, генерация картинки — в 1450 раз больше, а создание одного короткого ИИ-видео эквивалентно по затратам обработке 200 тыс. спам-писем. Ситуацию усугубляет парадокс Джевонса: по мере того как модели становятся эффективнее и дешевле, пользователи начинают применять их в разы чаще. Без жестких лимитов на длину генерации и разрешение файлов технологический прогресс лишь ускоряет сжигание ресурсов планеты.
Доклад ООН демонстрирует, что глобальные цифровые блага оборачиваются тяжелыми локальными кризисами. В Ирландии в 2023 году ЦОДы поглотили 21% всей электроэнергии страны, обогнав городские домохозяйства, из-за чего в Дублине заморозили выдачу разрешений на новые подключения до 2028 года. В Мексике и Уругвае расширение дата-центров совпало с жесточайшими засухами, спровоцировав дефицит питьевой воды для местного населения. Дополнительным ударом станут электронные отходы: к 2030 году ИИ будет генерировать 2,5 млн тонн токсичного утиля ежегодно.
Исследователи вскрыли и геополитическое неравенство. Более 90% специализированных вычислительных мощностей ИИ сегодня сконцентрированы всего в двух странах — США и Китае, тогда как 150 государств мира вообще лишены суверенной ИИ-инфраструктуры. При этом страны Глобального Юга остаются сырьевой базой, принимая на себя основной удар от грязной добычи критически важных минералов для чипов и последующей утилизации электронного мусора, но не получая никаких стратегических дивидендов от технологической революции.
ООН представила дорожную карту «ответственной экосистемы ИИ», состоящую из шести принципов. Правительства обязаны срочно интегрировать ИИ в планы водо- и землепользования и ввести сквозную стандартизированную отчетность по трем типам следа. Разработчикам предписано оптимизировать ИИ-архитектуру «по умолчанию», а корпоративным заказчикам — выбирать наиболее «легкие» локальные модели вместо гигантов. Инвесторам же рекомендуется оценивать водные и земельные риски ЦОДов как критические.
