Каков материальный след ИИ?

Модель ИИ может выглядеть как программа на экране, но для её работы нужна длинная физическая цепочка. Горнодобывающие и перерабатывающие предприятия поставляют сырьё, полупроводниковые заводы изготавливают процессоры и память, производители оборудования собирают серверы, а центры обработки данных обеспечивают электропитание, сетевое подключение и охлаждение.

Это различие важно, потому что электроэнергия, потребляемая при эксплуатации, составляет лишь часть жизненного цикла. Ещё до того, как сервер обработает первый запрос, энергия и материалы уже затрачены на производство его микросхем, печатных плат, блоков питания, накопителей, оборудования для охлаждения и строительство здания, в котором всё это размещено.

Одно число не может описать весь этот след. Границы исследований различаются: одни учитывают только вычислительное оборудование, другие включают здания, электроэнергетическую инфраструктуру, воду, сети, циклы замены или обращение с оборудованием в конце срока службы. Достоверная оценка должна указывать, что именно в неё входит.

Ускорители ИИ объединяют процессоры, память с высокой пропускной способностью, печатные платы, компоненты охлаждения и сложные решения по корпусированию микросхем. Их производство требует исключительно строгого контроля условий, многократных этапов обработки, сверхчистой воды, электроэнергии, специальных газов и химических веществ.

Переход на полупроводниковые техпроцессы с меньшими размерами элементов может повысить вычислительную производительность, но не устраняет воздействие производства на окружающую среду. В обзоре The Shift Project отмечается, что по мере совершенствования техпроцессов потребление энергии и воды, а также воздействие парниковых газов на единицу площади кремния могут расти, тогда как открытые данные по отдельным продуктам остаются неполными.

Поэтому эффективность нужно рассматривать на двух уровнях. Более новый ускоритель может выполнять ту же рабочую нагрузку, потребляя меньше электроэнергии, однако преждевременная замена оборудования создаёт новый производственный след. Оптимальный результат зависит от эффективности выполнения нагрузки, срока полезного использования, степени загрузки и дальнейшей судьбы заменённого оборудования.

Серверы содержат сталь, алюминий, медь, кремний и множество специализированных материалов в гораздо меньших количествах, используемых в электронике, аккумуляторах, магнитах, разъёмах и системах электропитания. В исследованиях ADEME, обобщённых The Shift Project, отмечается, что в цифровом оборудовании могут присутствовать более 50 металлов.

Дело не только в массе каждого материала. Добыча, рафинирование и производство компонентов происходят в разных странах, где условия использования энергии и воды, загрязнения, труда и управления могут существенно различаться. Небольшое количество материала, который сложно очистить, может оказывать воздействие, не отражённое в итоговом весе сервера.

Цепочки поставок также сконцентрированы географически. AI Index университета Stanford подчёркивает концентрацию производства передовых полупроводников и вычислительных мощностей для ИИ в небольшом числе стран. Такая концентрация может создавать узкие места в промышленности и неравномерно распределять выгоды и экологическую нагрузку.

Инфраструктура ИИ требует не только стоек с ускорителями. Для центров обработки данных нужны бетон, конструкционная сталь, электрические подстанции, резервные системы, аккумуляторы, трансформаторы, распределительные устройства, кабели, насосы, теплообменники, градирни и сетевое оборудование.

Воплощённые выбросы, связанные с производством и строительством, часто меньше эксплуатационных выбросов, если в энергосистеме велика доля ископаемого топлива, но ими нельзя пренебрегать. Их относительная значимость растёт по мере снижения углеродоёмкости электроэнергии, поскольку бетон, сталь, электроника и оборудование для замены остаются частью жизненного цикла.

Объект и ИТ-оборудование также стареют с разной скоростью. В документе, поданном в 2026 году для центра обработки данных Agate компании Google в Небраске, указан типичный проектный срок службы объекта более 25 лет и срок службы несущих и ограждающих конструкций здания 30–50 лет, при этом внутренние вычислительные, электрические и охлаждающие подсистемы заменяются или модернизируются по модулям. Это описание одного центра обработки данных его оператором, а не универсальное правило отрасли.

Спрос на более быстрые ускорители может сокращать фактические циклы замены, даже когда старое оборудование ещё работает. Новая техника может повысить производительность на ватт, но её изготовление требует новых затрат материалов, промышленной энергии, транспортировки и монтажа.

Выведенное из эксплуатации оборудование не становится отходами автоматически. Некоторые серверы и компоненты можно переназначить для менее требовательных рабочих нагрузок, восстановить, перепродать или использовать как запасные части. Безопасное обращение с данными, совместимость, энергоэффективность и затраты на обслуживание определяют практическую целесообразность повторного использования.

То, что нельзя использовать повторно, попадает в систему обращения с электронными отходами. В докладе UNU-INWEH приводится прогноз, согласно которому к 2030 году объём электронных отходов, связанных с ИИ, может достигнуть 2.5 миллиона тонн в год. Это оценка на будущее, а не измеренный текущий общий объём, и она сильно зависит от предположений о внедрении и замене оборудования.

Производство полупроводников и электроники может потреблять воду и включать использование растворителей, специальных газов и стойких химических веществ. PFAS применяются в некоторых полупроводниковых процессах и задачах теплопередачи, но открытые данные не позволяют определить точный глобальный объём PFAS, относящийся только к ИИ.

Землепользование — ещё один аспект оценки. Шахты и карьеры, заводы, объекты электрогенерации, линии электропередачи и комплексы центров обработки данных занимают пространство, но результаты оценки земельного следа сильно зависят от источника электроэнергии и метода учёта. Доклад UNU-INWEH показывает, почему варианты с низкими углеродными выбросами, малым потреблением воды и небольшой занимаемой площадью не всегда совпадают.

Эти воздействия могут возникать далеко от пользователей конечной услуги. Минеральное сырьё может добываться в одном регионе, очищаться в другом, превращаться в микросхемы в третьем и затем устанавливаться в центрах обработки данных, обслуживающих пользователей по всему миру. Анализ жизненного цикла помогает сделать эти распределённые воздействия видимыми, не предполагая, что все их можно свести к одному показателю.

Наиболее прямые меры — более длительный срок полезного использования оборудования, высокая загрузка серверов, ремонтопригодные и модульные системы, приоритет повторного использования перед переработкой, более чистое производство и более эффективное извлечение ценных материалов. Операторы также могут публиковать данные о следе отдельных продуктов и правила замены оборудования, чтобы улучшения можно было проверить.

Решения в области программного обеспечения тоже важны. Меньшие модели, подходящие для конкретной задачи, эффективный инференс, пакетная обработка, квантование и перенаправление простых задач на менее ресурсоёмкие системы позволяют выполнять полезную работу на существующем оборудовании. Эффективность сокращает общий след только тогда, когда рост спроса не сводит экономию на нет.

Совершенствование измерений необходимо. Отчётность должна разделять электроэнергию, потреблённую при эксплуатации, и воплощённые выбросы, указывать границы жизненного цикла и отличать средние показатели по компании от данных отдельных объектов. Цель — не приписать каждому запросу одно точное число материального следа, а сделать решения об инфраструктуре более прозрачными и сопоставимыми.