Штучний інтелект може створити несподівану проблему з водою

Штучний інтелект стрімко розвивається, а разом із цим зростає потреба в дата-центрах, які споживають величезні обсяги електроенергії та води. Сервери, на яких працюють сучасні AI-моделі, виділяють багато тепла, тому їх необхідно охолоджувати. У деяких системах для цього використовують воду, частина якої випаровується під час роботи. Водночас реальний вплив AI на водні ресурси значною мірою залежить від конкретного місця розташування дата-центру та технології охолодження.

На глобальному рівні споживання води дата-центрами поки не можна порівнювати з найбільшими галузями, які використовують водні ресурси. Наприклад, за даними Amazon, її дата-центри у 2025 році забрали близько 2,5 млрд галонів води по всьому світу. Однак загальні цифри можуть вводити в оману, адже навіть один великий дата-центр здатен створити помітне навантаження на місцеву систему водопостачання.

Саме тому проблему варто розглядати не лише у глобальному масштабі. Для планети в цілому використання води дата-центрами може здаватися відносно невеликим, але для окремого міста чи регіону ситуація зовсім інша. Якщо поруч із населеним пунктом одночасно з’являється кілька великих об’єктів, конкуренція за доступну воду може стати серйозною проблемою.

Чому AI потребує стільки води?

Основна причина полягає у величезному обсязі обчислень. Потужні графічні процесори та інше обладнання постійно працюють під високим навантаженням і виділяють значну кількість тепла. Щоб сервери не перегрівалися, дата-центри використовують різні системи охолодження, серед яких є й ті, що покладаються на воду.

При цьому не кожен дата-центр витрачає однакову кількість води. Вирішальне значення мають клімат, тип обладнання, конструкція будівлі та система охолодження. У прохолодніших регіонах потреба у водному охолодженні може бути нижчою, тоді як у спекотних місцях навантаження зростає.

Важливо також розрізняти забір та фактичне споживання води. Частина води може повертатися до системи після використання, тоді як вода, яка випаровується під час охолодження, фактично залишає місцевий водний цикл на певний час.

Чому проблема особливо важлива на місцевому рівні?

У глобальному масштабі AI-дата-центри поки не здатні “висушити” планету. Проте їхній локальний вплив може бути набагато відчутнішим. Ars Technica раніше наводила приклад дата-центру Meta у штаті Джорджія, який використовує близько 10% водопостачання всього округу.

Ще один показовий приклад – регіон Північної Вірджинії, де дата-центри вже становлять близько 8% загального споживання води. За прогнозами, якщо кількість таких об’єктів продовжить швидко зростати, до 2050 року їхня частка може збільшитися до 29%.

Це означає, що головне питання полягає не стільки в тому, скільки води використовує весь сектор штучного інтелекту, скільки в тому, де саме розташовані його дата-центри. Якщо об’єкт будується в регіоні з обмеженими водними ресурсами, навіть порівняно невелике підприємство може суттєво вплинути на місцеву ситуацію.

Чи можна зменшити споживання води?

Технологічні компанії вже шукають способи скоротити залежність дата-центрів від водного охолодження. Один із напрямів – системи, які використовують менше води або дозволяють повторно використовувати її. Інший варіант – розміщення обчислювальних потужностей у регіонах із прохолоднішим кліматом, де обладнання легше охолоджувати.

Проблема полягає в тому, що попит на AI-обчислення продовжує зростати. Навіть якщо кожен новий сервер стане ефективнішим, загальне споживання ресурсів може збільшуватися через стрімке розширення інфраструктури.

Тому оцінювати водний слід штучного інтелекту лише за однією глобальною цифрою неправильно. Загальне споживання дата-центрів може залишатися невеликим порівняно зі світовим використанням води, але в окремих громадах їхній вплив уже може бути дуже відчутним.

У підсумку проблема води для AI – це насамперед питання місця, масштабу та технології. Штучний інтелект не залишить планету без води, але швидке будівництво нових дата-центрів може створювати серйозний тиск на ресурси конкретних регіонів. Саме тому під час розвитку AI-інфраструктури важливо враховувати не лише доступність електроенергії, а й довгострокову здатність місцевих громад забезпечувати людей водою.