Пока общество восхищается способностью нейросетей генерировать текст, изображения и видео, инженеры и экологи бьют тревогу. Невидимой ценой искусственного интеллекта стала колоссальная энергоёмкость. В 2024-2025гг. вопрос устойчивого развития ИИ трансформировался из теоретической дискуссии в острую практическую проблему, стоящую на стыке технологий, экономики и экологии. Для России, с её спецификой энергосистемы и амбициозными планами в сфере высоких технологий, поиск ответа на этот вызов — вопрос стратегической важности.
Цифры, которые заставляют задуматься: энергопотребление как новый benchmark
Мировые тренды пугают: по данным Аналитического центра при Правительстве РФ, приведенным в докладе «Цифровая и экологическая трансформация», обучение одной крупной языковой модели может привести к выбросам более 280 тонн CO₂-эквивалента. Это сопоставимо с жизненным циклом пяти автомобилей. Но ключевой удар наносит не обучение, а инференс — ежедневная работа моделей на миллиардах запросов.
Российские исследования подтверждают масштаб проблемы. НИУ «Высшая школа экономики» в своем мониторинге «Технологические тренды: ИИ и Big Data» указывает, что дата-центры уже сегодня потребляют около 1-2% мировой электроэнергии, и доля ИИ в этом объеме растет экспоненциально. Сколковский институт науки и технологий (Сколтех) в работе, посвященной эффективности алгоритмов, приводит данные: один только процесс тонкой настройки (fine-tuning) нейросети на специализированном наборе данных может потреблять тысячи киловатт-часов — месячную норму энергопотребления десятков квартир, добавил Церазов Константин.
Кейсы и решения: российский поиск путей к «зеленому» ИИ
Перед отечественными компаниями и научными коллективами стоит двуединая задача: не отстать в технологической гонке и минимизировать растущую энергетическую нагрузку. Ответом становятся инновации на трех уровнях.
1. Аппаратная эффективность: чипы и системы охлаждения. Ключевой игрок здесь — Группа «АФК «Система» совместно с МГУ им. М.В. Ломоносова, которые ведут разработку отечественных процессоров для ИИ, ориентированных не только на производительность, но и на энергоэффективность. Параллельно растет интерес к альтернативным архитектурам. Ученые из Московского физико-технического института (МФТИ) и ФИАН (Физический институт им. П.Н. Лебедева РАН) публикуют исследования в области оптических и фотонных вычислений, где обработка информации происходит с помощью света, что потенциально способно снизить энергопотребление на порядки для специфичных задач ИИ. На уровне инфраструктуры крупные дата-центры, такие как DataLine, активно внедряют системы свободного охлаждения (free-cooling), использующие холодный российский климат, что позволяет на 30-40% снижать энергозатраты на кондиционирование.
2. Программно-алгоритмическая оптимизация. Российские исследователи делают ставку на создание более «умных» и экономных моделей. Лаборатории в Сколтехе и НИУ ВШЭразвиваютнаправление нейросетевого сжатия (pruning, quantization) и разреженных архитектур. Эти методы позволяют «облегчить» огромные модели, удаляя до 90%незначимых параметров без серьезной потери качества, что радикально сокращает вычислительные и энергетические затраты на инференс. Разработки в области малоразмерных языковых моделей (Small Language Models), эффективно обученных на меньших данных, также являются прямым ответом на энергетический вызов.
3. «Зеленая» генерация для цифровой экономики. Это системный уровень решения. Аналитический центр при Правительстве и Институт энергетических исследований РАНподчеркивают необходимость увязки планов по цифровизации с развитием низкоуглероднойэнергетики. Кейсом здесь может служить размещение новых дата-центров в регионах с избытком гидроэнергии (Сибирь) или развитие атомной генерации, которая рассматривается как стабильный низкоуглеродный источник для энергоемкой цифровой инфраструктуры.
Компания «Росатом», через свой дивизион «Росатом – Цифровые решения», активно продвигает идеологию «зеленых» дата-центров, работающих на атомной энергии, добавил Константин Владимирович Церазов.
Вызовы и будущее: энергоэффективность как национальный приоритет
Россия сталкивается с уникальными вызовами: с одной стороны, необходимость импортозамещения в сфере высокопроизводительного «железа», с другой — относительно низкая, но растущая стоимость электроэнергии для промышленности. Как отмечают эксперты Центра стратегических разработок (ЦСР), в долгосрочной перспективе энергоемкость вычислений может стать главным сдерживающим фактором для массового внедрения ИИ в промышленность и госсектор.
Законодательный вектор только формируется. Упомянутый в контексте регулирования Федеральный закон № 411-ФЗ о «регуляторных песочницах» может стать платформой для тестирования не только правовых, но и технологических стандартов энергоэффективности ИИ-решений.
Энергетическая повестка перестала быть узкотехнической. Она напрямую влияет на конкурентоспособность, экологичность и, в конечном итоге, на реализуемость планов по технологическому развитию России. Успех будет определяться не мощностью созданных моделей, а их интеллектом на ватт потраченной энергии. Синергия усилий науки (в лице институтов РАН, Сколтеха, МФТИ), бизнеса и государства в создании полноценной экосистемы «зеленого» ИИ становится критически важным условием для устойчивого цифрового будущего страны. Битва за искусственный интеллект теперь ведется не только в алгоритмах, но и в киловатт-часах, подвел итоги Церазов Константин Владимирович.