Искусственный интеллект стремительно развивается, а вместе с этим растет потребность в дата-центрах, которые потребляют огромные объемы электроэнергии и воды. Серверы, на которых работают современные AI-модели, выделяют много тепла, поэтому их необходимо охлаждать. В некоторых системах для этого используют воду, часть которой испаряется во время работы. В то же время реальное влияние ИИ на водные ресурсы во многом зависит от конкретного местоположения дата-центра и технологии охлаждения.
На глобальном уровне потребления воды дата-центрами пока нельзя сравнивать с крупнейшими отраслями, которые используют водные ресурсы. Например, по данным Amazon, ее дата-центры в 2025 году забрали около 2,5 млрд галлонов воды по всему миру. Однако общие цифры могут вводить в заблуждение, ведь даже один крупный дата-центр способен создать заметную нагрузку на местную систему водоснабжения.
Именно поэтому проблему стоит рассматривать не только в глобальном масштабе. Для планеты в целом использование воды дата-центрами может казаться относительно небольшим, но для отдельного города или региона ситуация совсем иная. Если рядом с населенным пунктом одновременно появляется несколько крупных объектов, конкуренция за доступную воду может стать серьезной проблемой.
Почему ИИ нуждается в таком большом количестве воды?
Основная причина заключается в огромном объеме вычислений. Мощные графические процессоры и другое оборудование постоянно работают под высокой нагрузкой и выделяют значительное количество тепла. Чтобы серверы не перегревались, дата-центры используют различные системы охлаждения, среди которых есть и те, которые полагаются на воду.
При этом не каждый дата-центр расходует одинаковое количество воды. Климат, тип оборудования, конструкция здания и система охлаждения имеют решающее значение. В более прохладных регионах потребность в водном охлаждении может быть ниже, в то время как в более жарких местах нагрузка увеличивается.
Также важно различать забор и фактическое потребление воды. Часть воды может вернуться в систему после использования, в то время как вода, которая испаряется во время охлаждения, фактически покидает местный водный цикл на некоторое время.
Почему проблема особенно важна на местном уровне?
В глобальном масштабе AI-дата-центры пока не способны «высушить» планету. Однако их локальное воздействие может быть гораздо более ощутимым. Ars Technica ранее приводила пример дата-центра Meta в штате Джорджия, который использует около 10% водоснабжения всего округа.
Еще один показательный пример – регион Северной Вирджинии, где дата-центры уже составляют около 8% общего потребления воды. По прогнозам, если количество таких объектов продолжит быстро расти, к 2050 году их доля может увеличиться до 29%.
Это означает, что главный вопрос заключается не столько в том, сколько в воде использует весь сектор искусственного интеллекта, сколько в том, где именно расположены его дата-центры. Если объект строится в регионе с ограниченными водными ресурсами, даже сравнительно небольшое предприятие может существенно повлиять на местную ситуацию.
Можно ли снизить потребление воды?
Технологические компании уже ищут способы сократить зависимость дата-центров от водного охлаждения. Одно из направлений – системы, которые используют меньше воды или позволяют повторно использовать ее. Другой вариант-разместить вычислительные мощности в регионах с более прохладным климатом, где оборудование легче охлаждать.
Проблема в том, что спрос на вычисления ИИ продолжает расти. Даже если каждый новый сервер станет более эффективным, общее потребление ресурсов может увеличиться из-за быстрого расширения инфраструктуры.
Поэтому неправильно оценивать водный след искусственного интеллекта только по одной глобальной цифре. Общее потребление центров обработки данных может оставаться небольшим по сравнению с глобальным использованием воды, но в отдельных сообществах их влияние уже может быть очень ощутимым.
В итоге проблема воды для ИИ-это прежде всего вопрос места, масштаба и технологии. Искусственный интеллект не оставит планету без воды, но быстрое строительство новых дата-центров может создавать серьезное давление на ресурсы конкретных регионов. Именно поэтому при развитии AI-инфраструктуры важно учитывать не только доступность электроэнергии, но и долгосрочную способность местных общин обеспечивать людей водой.