Ещё несколько лет назад крупнейшие технологические компании уверенно обещали, что их бизнес станет углеродно-нейтральным. Google заявляла, что к 2030 году вся её глобальная деятельность будет работать на чистой энергии и достигнет нулевых выбросов. Microsoft обещала даже больше — отрицательный углеродный баланс, то есть удалять из атмосферы больше CO₂, чем производить.

Но за последние шесть лет эти обещания заметно поблекли. И причина у этого очень конкретная: искусственный интеллект.

Главная проблема заключается в том, что AI требует огромного количества электроэнергии — и не только для обучения моделей, но и для их постоянной работы в режиме инференса.

На бумаге технологические гиганты по-прежнему покупают рекордные объёмы чистой энергии. Но если смотреть на фактические выбросы, картина получается совсем другой. Согласно данным, приведённым в материале, за первые пять лет после объявления климатических целей:

выбросы Google выросли почти на 50%;

Amazon — на 33%;

Microsoft — более чем на 23%;

Meta (запрещённая в России) — более чем на 60%.

То есть чем активнее разворачивается AI-гонка, тем сильнее растут энергетические и углеродные издержки.

Причина проста: большие модели и AI-инфраструктура потребляют колоссальные объёмы энергии.

Обучение только одной модели уровня GPT-3, по оценке материала, сопоставимо с годовым энергопотреблением примерно 130 американских домохозяйств. А новые поколения моделей требуют уже таких вычислительных кластеров, чья пиковая мощность приближается к небольшому атомному реактору.

В результате компании вынуждены искать любую доступную электроэнергию — и всё чаще это означает переход к природному газу.

А здесь возникает новый климатический парадокс: природный газ сам по себе связан с выбросами метана и CO₂, то есть никак не является по-настоящему «зелёным» решением.

По данным Международного энергетического агентства, в 2024 году природный газ обеспечивал более 40% электроснабжения дата-центров в США, а уголь в мировом масштабе — около 30%.

Иными словами, цифровая инфраструктура будущего всё ещё всё сильнее завязана на ископаемое топливо.

Компании пытаются компенсировать это за счёт закупки «зелёных» сертификатов, инвестиций в солнечную и ветровую энергетику, а также заявлений о снижении выбросов у поставщиков. Но такая схема всё чаще подвергается критике.

Проблема в том, что компенсация часто происходит не там и не тогда, где возникает реальное потребление энергии. Например, дата-центр может работать на газе в одном регионе, а формально «покрываться» солнечным проектом в другом. Новые правила учёта выбросов, которые сейчас обсуждаются, стремятся ужесточить этот подход и требовать территориального и временного соответствия генерации и потребления.

Понимая, что без новой энергетической базы AI не удержать, большие компании начали действовать не как потребители энергии, а как её прямые участники.

Meta заключила соглашения с несколькими атомными компаниями и планирует поддержать развитие новых и существующих атомных мощностей. Microsoft пошла ещё дальше и фактически участвует в перезапуске атомной станции Three Mile Island для питания AI-дата-центров.

Google и Amazon инвестируют в малые модульные реакторы, а OpenAI и Сам Альтман всё активнее продвигают идею новых источников энергии, включая ядерный синтез.

Это уже не просто тема ESG-отчётов. Это борьба за энергетическую инфраструктуру как основу AI-конкуренции.

Дополнительное давление идёт и со стороны политики.

В США администрация Дональда Трампа последовательно выступает против поддержки возобновляемой энергетики. Были урезаны субсидии, сокращены разрешения и отменены налоговые льготы для солнечных и ветровых проектов. При этом часть угольных электростанций получила шанс продолжить работу.

Для отрасли AI это особенно проблемно: чистая энергия обычно дешевле и быстрее строится, чем новые газовые или атомные мощности. Но политический вектор сегодня подталкивает рынок в противоположную сторону.

На фоне этой кризисной картины китайские компании начинают иначе смотреть на развитие AI-инфраструктуры.

Один из ключевых тезисов последних месяцев — переход от простого соревнования алгоритмов к соревнованию энергетических систем. Смысл в том, что будущий дата-центр — это уже не просто серверная, а сложный промышленный узел, где важны:

электроснабжение,

накопление энергии,

охлаждение,

устойчивость сетей,

стоимость и доступность мощности.

Именно поэтому всё больше внимания уделяется системам накопления энергии, новым типам батарей, а также связке AI и энергетической инфраструктуры.

В этом контексте особенно интересен пример компаний вроде CATL. По оценкам аналитиков, они могут стать не просто поставщиками аккумуляторов, а частью критически важной энергетической инфраструктуры для AI-эры.

Логика здесь следующая: если AI-дата-центры потребляют очень много энергии, то нужны системы, которые помогут сгладить пики нагрузки, повысить надёжность и снизить давление на электросети.

Поэтому рынок хранения энергии всё чаще рассматривают как один из главных бенефициаров AI-бума.

Учёные в Андах фиксируют ускоренное сокращение ледников. За столетие Анды потеряли более половины ледяной массы. Это не просто красивая экологическая статистика, а вопрос водных запасов, устойчивости экосистем и будущего целых регионов.

Пока компании спорят о способах компенсации выбросов, климатическая система Земли продолжает реагировать на накопленный ущерб.

AI действительно меняет мир — но не только в сторону прогресса.

Он уже влияет на энергетику, политику, климатические цели и инвестиционные приоритеты. И если раньше технологические компании могли говорить о цифровой трансформации отдельно от климатической повестки, то теперь это больше невозможно.

Их AI-гонка требует всё больше мощности, а значит — всё больше энергии, инфраструктуры и компромиссов.

Получается неприятная правда: чтобы построить «умное» будущее, технологическим гигантам приходится всё чаще жертвовать своими зелёными обещаниями.

И чем быстрее растёт AI, тем труднее сохранять прежний образ экологически ответственного лидера.