Взгляд, зажатый пробкой, и недопонимаемая энергетика ИИ

I. Введение: метафора крышки

2025 год, в китайском сегменте интернета распространился мем.

Изображение прямолинейное: с одной стороны — гонка вычислительных мощностей и итераций моделей, с другой — норма о том, что крышку одноразовой бутылки нужно крепить к горлышку; в одном меме это часто соседствует, чтобы говорить о приоритетах, а не о «рейтинге цивилизаций».

Это не карикатура сатирика, это реальность.

В июле 2024 года вступила в силу директива ЕС об одноразовых пластиковых изделиях: все крышки одноразовых пластиковых бутылок для напитков должны быть соединены с бутылкой с помощью фиксатора. Цель — уменьшить количество случайно выброшенных крышек, повысить уровень переработки.

Но в том же году глобальные дата-центры для обучения и работы ИИ потребили электроэнергии около 400 тераватт-часов — что близко к годовому потреблению всей Италии. И эта технология меняет базовую логику здравоохранения, науки, образования и производства.

Дело не в том, что контроль за выбросами пластика не важен. Дело вот в чем: когда индустрия и наука быстро поднимают планку «пригодного интеллекта», общественное внимание может долго застревать в очень мелких, хорошо видимых деталях комплаенса — на микроуровне это часто оправдано, на макроуровне можно упустить большие рычаги.

Микроскопическое усердие часто скрывает макроскопическую потерю ориентиров.

Студент, учившийся во Франции, поделился в соцсетях таким опытом:

Местный однокурсник отказался использовать инструменты ИИ, мотивируя это тем, что «обучение ИИ потребляет слишком много энергии, это не экологично». Собеседник выглядел серьёзно, словно сделал важный моральный выбор.

Однако этот однокурсник ни разу не задался вопросом:

Сколько ресурсов планеты он потребил от рождения до момента, когда смог задуматься над этим вопросом?

---

II. Статическая иллюзия энергетического баланса

2.1 Преувеличенные цифры

«Энергетический аппетит ChatGPT: обучение GPT-3 потребило электроэнергии, эквивалентной годовому потреблению тысяч человек» — подобные заголовки регулярно появляются в западных медиа.

Цифры сами по себе могут быть верны. Проблема в том, что это изолированные цифры.

Любой технологический прогресс имеет свою цену. Паровой двигатель сжигал уголь, электрическим сетям нужна медь, интернету нужны серверные фермы. Вопрос не в том, «есть ли цена», а в том, «соответствует ли цена полученной выгоде».

Когда мы рассматриваем энергопотребление ИИ в изолированной системе координат, мы совершаем логическую ошибку: смотрим на издержки в микроскоп, а на выгоды — в телескоп.

2.2 Исчезнувшая система отсчёта

Любой расчёт издержек требует системы отсчёта.

Когда мы говорим «обучение ИИ энергозатратно», следует спросить: Какая альтернатива? Сколько она потребляет?Если ИИ заменяет человеческий труд, то системой отсчёта являютсязатраты на весь жизненный цикл человека.Если ИИ заменяет традиционные промышленные процессы, то системой отсчёта являетсяпотребление ресурсов старыми процессами.Если ИИ ускоряет научные открытия, то системой отсчёта являютсявременные издержки отложенного прорыва.

Типичный аргумент экологов: выдернуть энергопотребление ИИ отдельно и делать вид, будто оно «дополнительно» потребляет ресурсы планеты, а не «заменяет» какое-то существующее потребление.

Это не системное мышление. Это бухгалтерское мышление — учитываются только расходы, без вопроса о замене.

---

III. Инициализация навыков: сравнение стоимости перехода от нуля к «работоспособности»

Проведём мысленный эксперимент.

Когда мы обсуждаем «обучение ИИ потребляет слишком много энергии», с чем проводится неявное сравнение?

С человеческим трудом.

Тогда справедливая система сравнения должна быть такой:

От «нуля» до «обладания работоспособностью» — сколько ресурсов потребила каждая из сторон?Для ИИ это называется«предобучение» (pretraining).Для человека это называется«взросление и образование».

3.1 Счёт «предобучения» с опорой на данные ЕС на душу населения

В области ИИ «предобучение» — это обучение модели на огромных массивах данных для получения общих способностей к пониманию языка или распознаванию образов. После завершения предобучения модель обретает основу для «работы».

У человека есть аналогичный этап: от рождения до выхода на рынок труда.Необходимо пояснить, что ниже представлена лишь«модель количественной оценки потребления ресурсов». Смысл жизни не сводится к трудовому вкладу; строгое «один к одному» сопоставление человеческого существования и машины через полный жизненный цикл (LCA) не вполне корректно. Как мысленный эксперимент эта рамка, однако, обнажает неявные двойные стандарты, которыми мы пользуемся, оценивая эффективность систем. Мы ценим каждую жизнь, и именно потому, что жизнь драгоценна, нам нужен эффективный ИИ для замены рутинного, энергоёмкого, низкопродуктивного труда, чтобы люди могли заниматься более созидательными делами.

В Европе человеку обычно требуется:

• 0-6 лет: раннее детство, полная зависимость
• 6-18 лет: обязательное образование
• 18-22/24 года: высшее образование или профессиональная подготовка

То есть среднестатистическому европейцу требуется 22-24 года «предобучения», чтобы обрести базовую способность выйти на рынок труда.Сколько ресурсов потребляется за эти 22 года?Углеродный след:Согласно данным Всемирного банка и Европейского агентства по окружающей среде (EEA), средние выбросы CO2 на душу населения в ЕС составляют около7-9 тонн в год. Возьмём среднее значение 8 тонн:

$$8\text{ тонн/год}\times 22\text{ года}=176\text{ тонн эквивалента CO2}$$

Эти 176 тонн включают:

• Производство и транспортировку пищи: около 48 тонн
• Жильё и отопление: около 55 тонн
• Передвижение: около 20 тонн
• Медицина, образование, общественные услуги (амортизация): около 53 тонн

Внимание:Это лишь оценкапрямого личного потребления. Если учесть распределение затрат на строительство и обслуживание социальной инфраструктуры (дороги, больницы, школы, общественные здания), эта цифра может удвоиться.

Потребление воды:

• Прямое водопотребление: около 1.2 млн литров (22 года × 365 дней × 150 л/день)
• Виртуальная вода (скрытая вода в пище, одежде и т.д.): около 120 млн литров

Потребление пищи:

• 22 года × 365 дней × примерно 2500 ккал/день
• Итого: около 20 млн ккал

3.2 Счёт «предобучения» модели ИИ

Теперь посмотрим на стоимость «предобучения» ИИ.

В 2021 году исследовательская команда Google в статье «Выбросы углерода и обучение больших нейронных сетей» указала:

Процесс предобучения GPT-3 потребовал около 1,287 мегаватт-часов электроэнергии, выбросив примерно 552 тонны эквивалента CO2.

552 тонны против 176 тонн.

Кажется, что стоимость предобучения GPT-3 в 3 раза выше, чем у человека.

Эту цифру экологи будут постоянно цитировать: «Видите, ИИ менее экологичен, чем человек!»

Но этот вывод упускает две ключевые переменные.

3.3 Переменная первая: масштаб обслуживания

22-летний европейский молодой человек, потребив 176 тонн углерода, может предоставить рабочую силу только одного человека.

Модель уровня GPT-3, потребив 552 тонны углерода, может одновременно предоставлять интеллектуальные услуги более чем 100 млн человек.

Стоимость предобучения на душу пользователя:

$$\frac{552\text{ тонны}}{1\text{ млрд пользователей}}=5.52\text{ грамма/пользователя}$$

Пять целых пятьдесят две сотых грамма.Это стоимость «предобучения» ИИ, приходящаяся на каждого пользователя — эквивалентнаявесу пчелы.

А человек?

176 тонн ÷ 1 человек = 176,000,000 грамм/человека.

Соотношение двух величин:

$$\frac{176,000,000}{5.52}\approx 31,900,000$$

На этапе «инициализации навыков» удельные углеродные затраты на человека примерно в 32 миллиона раз выше, чем на ИИ. Безусловно, выдающийся человек — писатель или инженер-программист — тоже может своим трудом охватить миллионы людей; но при массовой одновременной интерактивной доставке знаний предельные углеродные затраты ИИ близки к нулю.

3.4 Переменная вторая: режим эксплуатации

Есть ещё одно упущенное различие: гибкость управления энергопотреблением.

Человек — это система «непрерывного потребления».

Работает он или нет, ежедневно требуется около 2000 ккал для поддержания базового метаболизма. Во время сна, безделья, болезни, выходных — потребление энергии никогда не останавливается.

Европеец, вышедший на рынок труда, продолжает ежегодно выбрасывать около 8 тонн CO2. За 40 лет работы (с 22 до 62 лет) потребуется ещё 320 тонн.

ИИ — это система «потребления по требованию».

Когда нет запросов, серверы могут находиться в режиме ожидания, гибернации или даже быть выключены.

Это различие означает:

Характеристика	Человеческий труд	Система ИИ
Стоимость инициализации	176 тонн/чел.	552 тонны/модель
Масштаб обслуживания	1 человек	100 млн+ пользователей
Удельная стоимость инициализации на пользователя	176 тонн	5.5 грамма
Режим эксплуатации	Непрерывное потребление	Потребление по требованию
Стоимость в состоянии простоя	Около 2 тонн/год (базовый метаболизм)	Приближается к нулю

3.5 Вывод: это не «подмена понятий», это «единый алгоритм»

Мы не проводим несправедливое сравнение «всей жизни человека» и «одного обучения ИИ».

Мы утверждаем:

И человеку, и ИИ, чтобы превратиться из «нуля» в «обладающего работоспособностью», необходимо заплатить «стоимость инициализации».

• Стоимость инициализации человека: 22 года, около 176 тонн углерода, 1 единица рабочей силы
• Стоимость инициализации ИИ: одно обучение, около 552 тонн углерода, обслуживание 100 млн+ человек (GPT-3 достиг сотен миллионов пользователей в кратчайшие сроки после выпуска)

Если в соцсетях распространяют тезис «ИИ неэкологичен», часто сравнивают биологическую систему со стоимостью инициализации порядка 176 тонн и кремниевую — с удельной стоимостью обучения порядка 5,5 грамма; это не одна и та же учётная рамка.Это не самая эффективная экологическая дискуссия. Скорее, этоморальная позиция без системного расчёта.

3.6 Скрытые затраты этапа «эксплуатации»: биологический налог vs кремниевый принцип «по требованию»

Когда мы говорим «ИИ потребляет много электричества», мы подсознательно предполагаем, что его замена — человеческий труд — является «чистой». Но с точки зрения физики это не так: поддержание жизни и координации людей тоже требует энергетических и вещественных потоков.

A. «Энергопотребление в режиме ожидания» человека: существование = выброс углерода

Взрослый человек, даже неподвижно лежа в кровати (режим ожидания), ежедневно нуждается примерно в 2000 ккал пищевой энергии для поддержания базового метаболизма.

Но настоящий вопрос: Откуда берутся эти 2000 ккал?

Современное сельское хозяйство — это система, крайне зависимая от ископаемого топлива:

• Производство удобрений (метод Габера): около 1.5 тонн угольного эквивалента на тонну удобрений
• Работа сельхозтехники: дизельное топливо
• Обработка и упаковка продуктов: электричество и пластик
• Холодильная транспортировка: рефрижераторы и холодильные склады
• Приготовление пищи: газ или электричество

Согласно данным Продовольственной и сельскохозяйственной организации ООН (FAO), выбросы углерода в глобальной пищевой системе составляют примерно 4-7 грамм CO2 на килокалорию.

Это означает:

$$2000\text{ ккал}\times 5\text{ грамм/ккал}=10,000\text{ грамм}=10\text{ кг/день}$$

Суточные затраты на «режим ожидания» человеческого «биосервера» составляют около 10 килограмм углекислого газа.А выбросы углерода на один запрос к ChatGPT составляют около0.2-4.5 грамма. Когда модель обрабатывает миллиарды вызовов в сутки, суммарная энергия инференса (inference) остаётся велика; как чрезвычайно сжатый «двигатель эффективности»,углеродный след человека за день «ожидания» по-прежнему достаточен, чтобы ИИ ответил на2000-50,000 запросов. Если кто-то отказывается от инструментов из‑за «неэкологичности ИИ», но не включает выбросы цепочки питания, необходимой для жизни, в ту же книгу учёта, то одного дня еды может хватить, чтобы перекрыть то, что модель потратит на долгую службу ему — важна согласованность границ учёта, а не обвинение личности.

B. «Биосервер», который невозможно выключить

Человек — это биологическая система, не подлежащая отключению, не способная к снижению энергопотребления через программные обновления:

• Отходы и метаболические «хвосты»: одна единица рабочей силы ежегодно производит около 500 кг бытовых отходов, потребляет десятки тысяч литров чистой воды, выделяет тонны сточных вод.
• Крайне низкий КПД преобразования энергии: чтобы получить ту небольшую химическую энергию для работы мозга, требуется гигантская цепочка сельскохозяйственной и животноводческой промышленности — один из крупнейших источников выбросов парниковых газов в мире.
• Затраты на «холодный запуск»: человек ежедневно обязан принудительно «выключаться» (спать) на 8 часов, и в выключенном состоянии энергопотребление снижается менее чем на 30%.

C. ИИ: высоко управляемая система эффективности

«Эксплуатация» систем ИИ обладает физическими преимуществами, совершенно недоступными человеку:

• Эластичное масштабирование: при отсутствии запросов вычислительные кластеры могут переходить в режим глубокого сна или распределять избыточные мощности на другие задачи.
• Не то же, что человеческий метаболизм:центры обработки данных потребляют заметные объёмы охлаждающей воды, а производство GPU несёт встроенный углеродный след (embodied carbon);сама работа ИИ при этом не опирается на гигантскую агропродовольственную цепь, не порождает бытовой пластиковой упаковки и не генерирует стоки, сопоставимые с человеческими.
• Географическая несвязанность: ИИ можно разместить в полярных регионах, используя естественное охлаждение, или рядом с солнечными электростанциями, используя 100% избыточную ветровую или солнечную энергию. А человеческий труд должен находиться в условиях с контролируемой температурой, и его существование крайне зависит от социальной инфраструктуры, поддерживаемой ископаемым топливом.

Вывод: если вы действительно стремитесь к «предельно низкому углеродному следу», то массовое использование ИИ для замены неэффективного человеческого рутинного труда часто является более реалистичным путём снижения выбросов.

---

IV. ЕС: микроскопическая правильность и макроскопическое несоответствие

4.1 Логика крышки

Вернёмся к той крышке.

Регламент ЕС предписывает: крышки одноразовых пластиковых бутылок объёмом до 3 литров должны быть соединены с бутылкой.

Изначальная цель этого регламента благая. На микроуровне он «правильный».

Но проблема в том, что интеллектуальные ресурсы цивилизации ограничены.Когда внимание лучших законодателей, инженеров, предпринимателей направлено на вопросы типа «как сделать, чтобы крышка не отваливалась», у них не остаётся сил думать:как сделать энергосистему чище? как повысить эффективность промышленных процессов? как использовать ИИ для решения климатических проблем?Это не игра с нулевой суммой «сделал это — не сделал то». Это вопросраспределения внимания, вопрос расстановки приоритетов, вопрос стратегического видения.

Такие нарративы управления иногда выглядят так: с одной стороны быстро растут вычисления и приложения, с другой — очень дробные, хорошо ощущаемые правила сортировки и переработки. Первое не обязано быть «моральнее», второе не обязано быть «ошибкой» — но если общественная повестка долго клонится ко второму, окно для первого из‑за этого не замедляется.

4.2 GDPR: защитный ров гигантов

В 2018 году ЕС ввёл Общий регламент по защите данных (GDPR), названный «самым строгим в истории законом о защите данных».

Его первоначальная цель — защита частной жизни граждан. Сама по себе эта цель не вызывает вопросов.

Но его побочный эффект редко обсуждается: стоимость соответствия стала тяжёлым барьером для малого бизнеса и защитным рвом для гигантов.По оценкам Международной ассоциации профессионалов в области конфиденциальности (IAPP),совокупные затраты компаний из списка Fortune 500 на соответствие GDPR превысили 7.8 миллиарда долларов.

Эти 7.8 миллиардов для Google, Microsoft, Amazon — просто цифра в отчёте. Но для европейских стартапов это может быть почти непреодолимым барьером уже на старте.

• Крайне высокая стоимость соответствия при сборе данных
• Строго ограничено трансграничное движение данных
• Получение данных для обучения ИИ усложнилось

Результат: в поиске, соцсетях, e-commerce и ИИ-платформах в Европе относительно мало собственных платформенных компаний сопоставимого масштаба; многие сервисы, от которых зависят пользователи и МСП, предоставляют крупные платформы с штаб-квартирой за рубежом — это описание рынка, а не отрицание замысла регулятора.

Намерение ЕС сдерживать гигантов и ценность приватности реальны; при этом напряжение между жёсткостью комплаенса и концентрацией рынка в других странах тоже не редкость.

Регулирование не должно становиться оковами для слабых и сейфом для сильных. Когда стоимость соответствия превышает предельную выгоду от инноваций, система с большей вероятностью скатывается в низкоинновационное равновесие.

4.3 Закон об ИИ: дилемма превентивного регулирования

В 2024 году ЕС принял «Закон об искусственном интеллекте» — первое в мире комплексное законодательство по регулированию ИИ.

Его основная идея: регулирование на основе уровня риска — разделение применений ИИ на категории «неприемлемого риска», «высокого риска», «ограниченного риска» и применение к ним регулирующих мер разной степени строгости.

Звучит разумно. Но проблема вот в чем:

Что означает «превентивное регулирование» в области, где технологии быстро развиваются?Пока публичный сектор оценивает «уровень риска» технологии, индустрия часто проходит несколько итераций; внедрение в найме, операциях и цепочках поставок может опередить единые стандарты. Регулирование необходимо, но еслитемп и детализация долго расходятся со скоростью итераций, затраты на комплаенс чаще оседают как рвы действующих платформ, а не автоматически превращаются в ощутимую безопасность для публики.

Регулирование необходимо. Но своевременность и сила регулирования влияют на то, как быстро экономика превращает технологические дивиденды в занятость и производительность.

4.4 Масштаб платформ и рынка: о чём говорит сравнение

Частый вопрос: без опоры на зарубежную материнскую компанию сразу назвать три европейские компании в потребительском интернете или на платформенном рынке с капитализацией, долго держащейся в районе сотен миллиардов долларов, нелегко.

• США: Apple, Microsoft, Google, Amazon, Meta, Tesla, NVIDIA…
• Китай: Tencent, Alibaba, ByteDance, Meituan, Pinduoduo…
• Европа: SAP, Spotify, ASML и другие очень сильны в своих нишах, но не по той же «платформенной» мерке, что список выше.

В Европе есть мирового уровня компании в промышленном ПО, высокотехноборудовании, части медиа и музыкальных платформ; в сравнении потребительского интернета и универсальных ИИ-платформцентр тяжести рынка действительно другой — с историей, языковой фрагментацией, капиталом и талантами.Сводить это к «лучше/хуже цивилизации» или к одному моральному приговору нельзя.

Когда регуляторный дефолт ближе к «сначала остановить, потом обосновывать», инновациям, которым нужно «сначала попробовать, потом сходить нормам», труднее выигрывать гонку со временем.

Если цивилизация долго ставит «не совершать ошибок» выше «эволюционировать», внутреннее трение и рост энтропии склонны самоусиливаться, а предельные издержки исправления и догонки резко растут — это ближе к наблюдаемой организационной динамике, чем к оскорблению.

---

V. Временные якоря: цикл технофобии

История не повторяется, но она рифмуется.

5.1 Луддизм: рабочие, уничтожавшие машины

В начале XIX века английские текстильщики начали «движение луддитов» — они уничтожали станки, считая, что машины отнимают работу.

Их страх был реальным. Их действия можно понять.

Но вердикт истории: Машины не уничтожили работу, они создали больше рабочих мест, более высокую производительность, более всеобщее процветание.Рабочие, уничтожавшие станки, могли не осознавать, что на границе производительности своего времени ониобъективно замедляли углубление разделения труда и скачки производительности; история потом помнит прежде всего, кто нёс издержки, а не «кто хуже».

5.2 Страх перед ядерной энергией: пособник ископаемого топлива

Во второй половине XX века западное экологическое движение в целом относило ядерную энергию к технологиям с повышенным воспринимаемым риском.

• Три-Майл-Айленд, Чернобыль, Фукусима — каждая авария усиливала страх
• АЭС протестовали, закрывали, запрещали

Каков результат?

Ископаемое топливо продолжило доминировать в энергосистеме.

Одна цифра:

В 1960-х годах развитие ядерной энергетики в мире шло полным ходом. Если бы не мощное сопротивление экологического движения, к 2020 году доля ядерной энергии в мировом производстве электроэнергии могла бы вырасти с нынешних 10% до более 30%.

Это означало бы: сокращение выбросов CO2 примерно на 4-5 миллиардов тонн ежегодно.Часть экологов из соображений «безопасности» выступала против ядерной энергии, в итоге продлевая использование ископаемого топлива и усугубляя климатический кризис. Параллельно в дискурсе часто звучат расплывчатые обвинения в адрес «неэкологичного» обучения с высокой вычислительной нагрузкой —если эти два набора критериев не сходятся в одной книге учёта, возникает разрыв между энергополитикой и технологическим нарративом. Называть это лицемерием «одной цивилизации» выбросы не снижает; важно свести счёты и выровнять стимулы.

5.3 Моральная паника вокруг ГМО

Сходные напряжения проявились и в европейской повестке по ГМО.

«Принцип предосторожности» довели до крайности: Если нельзя доказать абсолютную безопасность, значит, нужно запретить.Но проблема в том, чтоабсолютная безопасность не существует и не может быть стандартом для любой технологии.Итог: Европаотносительно сдержаннавпримененииагробиотехнологий; по части линеек фермеры сильнее зависят от традиционных сортов и сложившейся структуры инпутов — плюсы и минусы нужно разносить по строкам продовольственной безопасности, пестицидной нагрузки и R&D-конвейера, а не закрывать одним словом «отставание».Цену за моральные высоты часто несут обычные люди.

---

VI. Заключение: Экология — это ответственность, а не религия

Вернёмся к однокурснику из введения, отказавшемуся от ИИ (анекдот из студенческих кругов — человек не представляет страну).

Его выбор продиктован добрыми намерениями. Его опасения не лишены оснований.

Но его система мышления может формироваться и долго видимыми повестками и дискурсами.

Такой рамочный взгляд, как правило, подсказывает ему:

• Технологический прогресс сомнителен
• Потребление энергии греховно
• Моральная чистота важнее эффективности
• Статическое «неделание» благороднее динамической «оптимизации»

Эта система не расскажет ему, что:

• «Стоимость инициализации» человека от рождения до обретения работоспособности составляет 176 тонн углерода, а удельная стоимость обучения ИИ на пользователя — всего 5.5 грамма
• Характеристика ИИ «распределения по требованию» энергоресурсов не находится в тех же физических ограничениях, что и постоянный базальный обмен человека
• Системная оптимизация важнее индивидуального аскетизма
• Подлинная экология — сделать чистые технологии самым дешёвым выбором, а не сделать всё дороже

Экология должна быть целью, а не догмой.Экология должна обнимать эффективность, а не бояться технологий.Экология должна быть системным мышлением, а не моральным спектаклем.

Когда цивилизация начинает измерять свой прогресс по тому, «отвалилась ли крышка», она, возможно, уже потеряла ориентиры.

Когда цивилизация долго ставит «не совершать ошибок» выше, чем «эволюционировать», её динамика развития склонна ослабевать.

Подлинный эколог должен спрашивать:

Как ИИ может помочь нам лучше понять климатическую систему? Как технологический прогресс может снизить углеродный след всего человечества? Как решать проблемы в процессе развития, а не сохранять чистоту в состоянии застоя?Это не манифест «против экологии». Это то, чемдолжен быть подлинный экологический активизм.

Зрелость цивилизации измеряется не тем, насколько высокие моральные стандарты она может выдвинуть, а тем, способна ли она найти устойчивый путь между идеалом и реальностью, принципами и компромиссами, чистотой и эффективностью.

Этот путь не пролегает через моральные высоты «отказа от использования ИИ».

Он пролегает через тяжёлые расчёты, мучительный выбор, прагматичные решения.

Но его конечная точка — это подлинно устойчивое будущее, а не настоящее, морально самосогласованное, но физически и по балансу трудновыносимое.