Не там ли мы ищем решение проблемы устойчивого развития центров обработки данных для ИИ?

Более эффективные цепочки поставок могут стать ключом к снижению воздействия бума развития ИИ на окружающую среду

Лидеры в сфере устойчивого развития по всему миру обсуждают парадокс ИИ. С одной стороны, воздействие ИИ на окружающую среду растёт. С другой — ИИ уже активно помогает решать одни из самых сложных реальных проблем в этой области. 

Преимущества ИИ не ограничиваются повышением производительности бизнеса или автоматизацией процессов: они гораздо шире и весомее. В научных исследованиях, здравоохранении и энергетике ИИ способен спасать жизни. А при решении задач устойчивого развития возможности ИИ в прогнозировании и оптимизации помогают сократить отходы, потребление энергии и выбросы. Международное энергетическое агентство (МЭА) оценивает, что если существующие приложения ИИ для промышленных процессов будут внедрены во всей отрасли, одна лишь экономия энергии превысит нынешнее общее энергопотребление Мексики. 

Нельзя закрывать глаза на нынешнее воздействие ИИ и экосистемы центров обработки данных на окружающую среду, но нельзя и игнорировать значительный эффект и перспективы этой технологии. Отказ от ИИ сейчас помешает нам в полной мере воспользоваться его преимуществами. Однако, чтобы реализовать его потенциал, необходимо создать необходимую физическую инфраструктуру и найти способы сделать это устойчиво. 

До сих пор обсуждение устойчивого развития в контексте ИИ в основном сосредоточивалось на центрах обработки данных. Но чтобы действительно снизить воздействие ИИ на окружающую среду, нужно выйти за пределы стен центров обработки данных и проследить путь материалов, оборудования и аппаратных компонентов по всей цепочке поставок — вплоть до их источников. 

Один из действенных способов уменьшить экологический след ИИ — оптимизировать глобальные цепочки поставок, обеспечивающие инфраструктуру для ИИ.

Истинное воздействие ИИ на окружающую среду включает и цепочки поставок

Вполне понятно, почему в дискуссиях о воздействии ИИ на окружающую среду основное внимание сейчас уделяют центрам обработки данных. Сегодня на рабочие нагрузки ИИ приходится около 20% их использования. По прогнозам, к 2030 году эта доля удвоится и достигнет 40%. Для ИИ необходимы огромные вычислительные мощности, а для их работы требуется колоссальное количество электроэнергии, и вода — для охлаждения систем. По данным МЭА, типичный центр обработки данных, ориентированный на ИИ, может потреблять столько же электроэнергии, сколько 100 000 домохозяйств. 

Многие ведущие специалисты в области устойчивого развития, проектирования и инфраструктуры добиваются широкого внедрения возобновляемой энергетики для снабжения центров обработки данных, экологичных строительных практик на каждом объекте и инновационных систем охлаждения с низким потреблением воды. Эти вопросы крайне важны, но они охватывают лишь часть проблемы. Перемены следует начинать с оптимизации цепочек поставок с помощью ИИ. 

Воздействие ИИ на окружающую среду начинается задолго до того, как центр обработки данных приступает к работе. Такой центр — конечный пункт тысяч разветвлённых цепочек поставок, в рамках которых производят и перевозят полупроводники, серверы, сетевое оборудование, трансформаторы, распределительные устройства, системы охлаждения, сталь и бетон. Цепочки поставок этой продукции объединяют множество поставщиков по всему миру. 

Эту систему в значительной степени обходят стороной в обсуждениях устойчивого развития ИИ. Однако цепочки поставок вносят существенный вклад в общий экологический след ИИ, поэтому их необходимо оптимизировать, чтобы сократить отходы и выбросы. 

Как цепочки поставок с использованием ИИ помогают центрам обработки данных снижать воздействие на окружающую среду

В обзоре 2026 года, опубликованном в журнале Cogent Engineering и охватившем 112 рецензируемых исследований, отмечается, что ИИ может кардинально улучшить оптимизацию цепочек поставок, совершенствуя процессы, обмен информацией и прозрачность. Вот как оптимизация цепочек поставок с помощью ИИ помогает снизить воздействие ИИ на окружающую среду:

• Повышение эффективности производства: В производстве ИИ помогает сократить отходы за счёт оптимизации энергопотребления, выявления проблем с оборудованием, создающих экологические риски, и обнаружения неэффективных процессов. В цепочке поставок инфраструктуры для ИИ это особенно важно, поскольку производство такой продукции, как серверы, системы охлаждения, электрооборудование и полупроводники, требует особенно большого количества ресурсов и энергии и часто связано с добычей критически важных минералов, как отмечает BSR (Business for Social Responsibility). Для поддержания вычислительного оборудования в рабочем состоянии серверы и аппаратные компоненты ИИ приходится часто заменять — каждые два-три года. Поэтому оптимизация производства на начальных этапах цепочки поставок — одна из крупнейших возможностей снизить общее воздействие центров обработки данных на окружающую среду. 
• Более эффективная координация перевозки оборудования с меньшими потерями ресурсов: После производства оборудование необходимо доставить на строительную площадку центра обработки данных. ИИ помогает сократить ненужный пробег и расход ресурсов благодаря оптимизации формирования грузов, планирования перевозок и маршрутов. Агентство по охране окружающей среды США подтвердило, что это один из ключевых элементов повышения устойчивости цепочек поставок. 
• Повышение прозрачности и планирование сценариев: Благодаря улучшению прозрачности, прогнозирования и планирования сценариев с помощью ИИ компаниям не приходится создавать избыточные запасы или дублировать мощности на случай возможных сбоев. Более точное понимание того, где кроются риски, позволяет разрабатывать адресные меры реагирования вместо создания резервов, ведущих к растрате ресурсов.
• Сетевая и более слаженная совместная работа: Внедряя ИИ во все звенья своих цепочек поставок, производители и другие партнеры могут сделать обмен информацией и общение максимально эффективными. Благодаря взаимодействию в реальном времени все получают одни и те же обновления одновременно. Больше никаких напрасных затрат усилий, времени и ресурсов.
• Прозрачность на протяжении всего жизненного цикла продлевает срок службы оборудования: По мере стремительного развития технологий проблема электронных отходов становится все острее. Согласно данным «Глобального мониторинга электронных отходов», в 2022 году в мире образовался рекордный объем электронных отходов — 62 млн метрических тонн, что вдвое больше, чем в 2010 году. Повышение прозрачности на протяжении всего жизненного цикла оборудования с помощью ИИ может значительно сократить объем электронных отходов, помогая принимать решения о ремонте, восстановлении и переработке оборудования центров обработки данных по мере его модернизации в будущем. 

Это ключевой элемент движения за циркулярную экономику, которая обладает огромным потенциалом для повышения устойчивости цепочек поставок. В рамках циркулярной экономики ИИ может улучшать сортировку материалов, чтобы увеличить долю переработки, оптимизировать обратную логистику для сбора возвращаемых материалов на восстановление и прогнозировать спрос, сопоставляя его с объемами извлеченных материалов. 

Тщательно анализируя каждое звено цепочки поставок инфраструктуры ИИ и оптимизируя работу для повышения ее эффективности и устойчивости, компании могут значительно сократить экологический след ИИ. Сам ИИ меняет границы возможного: теперь специалисты по планированию могут одновременно анализировать множество сложных переменных, связанных с цепочками поставок для центров обработки данных, и принимать наилучшие решения как с точки зрения финансовых результатов, так и с точки зрения окружающей среды.

Как ИИ помогает повышать собственную эффективность

Несмотря на опасения по поводу потребления ресурсов центрами обработки данных, лидеры в области устойчивого развития в целом сохраняют оптимизм относительно влияния ИИ — в обзоре руководителей по устойчивому развитию Всемирного экономического форума говорится, что 73% директоров по устойчивому развитию ожидают, что ИИ существенно ускорит прогресс в области устойчивого развития.

Кроме того, ИИ обещает стимулировать инновации в области материалов и полупроводников, которые, в свою очередь, будут совершенствовать саму технологию и снижать ее ресурсоемкость. Исследователи и инженеры используют ИИ для разработки более эффективных микросхем и более энергоэффективных моделей ИИ, открытия новых материалов, а также совершенствования технологий охлаждения и энергетических систем центров обработки данных. 

Эти инновационные решения вместе с масштабной оптимизацией цепочек поставок позволят центрам обработки данных следующего поколения стать более эффективными и устойчивыми, значительно сократив экологический след ИИ. 

Развитие ИИ и стремление к устойчивому развитию не обязательно должны противоречить друг другу. Применяя эту стремительно развивающуюся технологию в центрах обработки данных и цепочках поставок, которые обеспечивают ее рост, мы сможем и дальше раскрывать преимущества ИИ и одновременно создавать более эффективную основу для будущей инфраструктуры.