«В конце концов, стоимость интеллекта, стоимость ИИ, сравняется со стоимостью энергии. То, сколько вы можете иметь — изобилие — будет ограничено изобилием энергии. Поэтому с точки зрения долгосрочных стратегических инвестиций для США, я не могу придумать ничего важнее энергии». Это замечание, сделанное 8 мая 2025 года в показаниях перед Комитетом Сената по энергетике и природным ресурсам, исходило не от руководителя энергетической отрасли. Оно исходило от Сэма Альтмана, генерального директора OpenAI, фирмы, которая разработала ChatGPT и запустила эру искусственного интеллекта. Хотя прогнозы о том, что ИИ «изменит все», часто бывают преувеличенными, мало кто сомневается в значимости этой технологии. Одно из ее самых надежных обещаний, как выразился Альтман, — это разблокировать «большой прирост производительности». А производительность — это то, что движет долгосрочным экономическим ростом.
Альтман далеко не одинок в своих наблюдениях за тем, что масштабное развертывание ИИ приведет к значительному росту спроса на электроэнергию. Такой же вывод содержится в постоянно растущем массиве отчетов правительственных аналитиков, инвестиционных банкиров и новостных организаций, включая, если отметить лишь несколько, отчеты Федеральной комиссии по регулированию энергетики , Международного энергетического агентства (МЭА), Morgan Stanley , Goldman Sachs , Washington Post и New York Times . Каждый такой отчет неизбежно признает важную реальность: цифровая экономика работает на оборудовании, а оборудование потребляет много энергии. Огромный аппетит ИИ к власти должен наконец положить конец стереотипу о том, что мы переходим от «старой» экономики атомов к «новой» экономике битов. Эта идея и фраза «от атомов к битам» берут свое начало у Николаса Негропонте, соучредителя MIT Media Lab, в его книге Being Digital , опубликованной 30 лет назад. Хотя Негропонте провидчески предсказал многие эффекты цифровой революции, он создал неверное направление своим утверждением, что «биты невесомы и виртуальны и допускают мгновенное глобальное перемещение». Все биты существуют в физических машинах, которые имеют реальный вес и требуют реальной энергии для создания и работы. Астрономическая величина производимых, перемещаемых, обрабатываемых и хранимых битов влечет за собой поистине ошеломляющие количества оборудования. Нигде это не проявляется так очевидно, как в случае с новейшими гигантскими центрами обработки данных. Для строительства одного такого центра требуется около 200 000 тонн бетона, 100 000 тонн стали и 10 000 миль силовых кабелей — больше материалов, чем требуется для строительства небоскреба. (А еще есть сотни тонн кремниевых микропроцессоров, которые стоят миллиарды долларов на центр обработки данных.) После завершения работы этот центр обработки данных потребляет столько же природного газа каждый день , сколько один запуск ракеты SpaceX . Конечно, для преобразования всего этого природного газа в электроны требуются мегатонны оборудования. Генерация этого электричества с использованием солнечных панелей вместо этого влечет за собой радикальное увеличение тоннажа материалов и оборудования. Сколько материалов и энергии потребуется для питания будущего, наполненного ИИ, — один из вопросов десятилетия. Цифровые эксперты давно знают, что создание и поддержание информационной инфраструктуры требует огромного количества энергии; теперь они должны добавить ИИ к этому учету. Недавнее исследование МЭА по этой теме, 300-страничный том под названием « Энергия и ИИ », отмечает, что один большой центр обработки данных ИИ может потреблять столько же электроэнергии, сколько 2 миллиона домохозяйств. Освещение цифровых инфраструктур вскоре повлечет за собой требования, эквивалентные надежному питанию сотен миллионов новых домохозяйств. Но отбросим прогнозы. В прошлом году в США уже было построено около 7000 МВт новых центров обработки данных. (Для сравнения, пиковый спрос на электроэнергию в Нью-Йорке летом составляет около 10 000 МВт.) Темпы строительства в 2024 году примерно вдвое превышают темпы строительства в 2023 году и более чем в пять раз превышают средний показатель, добавляемый ежегодно в течение предыдущего десятилетия, эпохи, которая ознаменовала начало строительства облачной инфраструктуры. Вопрос на триллион долларов заключается в том, сколько еще будет построено в следующие полдюжины лет.
Ведущие крупные технологические компании объявили о колоссальных расходах в размере 300 миллиардов долларов на инфраструктуру ИИ только в этом году. BlackRock прогнозирует, что к 2030 году годовые расходы могут приблизиться к 1 триллиону долларов. Никто не знает, будет ли реальная цифра выше или ниже, но даже если расходы останутся на уровне 300-400 миллиардов долларов в год, последствия для электропитания отрезвляют. Каждые 100 миллиардов долларов, потраченные на новые центры обработки данных, приведут к примерно 100 миллиардам долларов, потраченным на электропитание за десятилетие работы. Эта реальность, несомненно, вдохновила Альтмана на замечание о сближении затрат на электроэнергию и ИИ.
Объем потребляемой ИИ энергии будет зависеть от пересечения двух тенденций: роста спроса на биты и темпов повышения энергоэффективности цифрового оборудования. Некоторые прогнозисты отвергают прогнозы о резком росте потребления энергии ИИ как шумиху, утверждая, что рост эффективности идет быстро и сдержит растущий спрос на электроэнергию. Они наполовину правы. Эффективность использования энергии быстро улучшается, но именно поэтому спрос будет расти.
Мы уже видели этот фильм. Интернет, смартфоны и все предприятия, построенные на них, обязаны своим существованием необычайному росту эффективности вычислений и энергии. Если бы смартфон работал на уровне энергоэффективности 1984 года, он потреблял бы больше электроэнергии, чем городской квартал. Один центр обработки данных потребовал бы всей сети США. Именно экспоненциальный рост эффективности позволил сегодняшнему миру иметь миллиарды смартфонов и тысячи центров обработки данных — оборудование, которое в совокупности теперь потребляет больше электроэнергии, чем вся Япония. Когда дело доходит до перспективы гораздо более эффективных чипов ИИ и центров обработки данных, история не просто рифмуется — она повторится. На этот раз рост эффективности происходит быстрее, а это значит, что мы увидим чистый рост потребностей в энергии раньше.
Спрос общества на сбор и потребление битов — другая переменная — является основным двигателем всего цифрового. Мы вступаем на уникальную территорию с природой спроса на биты по сравнению с потребностями в мире атомов. В области атомов (здания, еда, автомобили) существуют четкие ограничения на то, сколько общество может потреблять по мере роста богатства. Но в области битов, информации, нет никаких границ. Нет предела тому, сколько мы хотим и должны знать обо всем в нашем обществе, в наших инфраструктурах, в наших машинах, в наших телах или в природе. Снижение стоимости и повышение сложности и чувствительности датчиков позволяет получать данные на все более глубоких уровнях детализации, в больших объемах и с большей частотой. Потребление информации обществом будет продолжать расти экспоненциально.
Ничто из этого не является результатом государственных стимулов или диктата. Скорее, это обусловлено тем фактом, что данные могут быть использованы для улучшения жизни, будь то для серьезного бизнеса в сфере здравоохранения или цепочек поставок, или для якобы легкомысленного использования в сфере путешествий и развлечений. Короче говоря, речь идет о неограниченном спросе на повышение производительности всего.
Недавно Google опубликовала собственную оценку и дорожную карту относительно последствий ИИ и мощности, необходимой для его поддержания. Google утверждает, что ИИ предоставляет Соединенным Штатам «возможность поколения построить новую эру американских инноваций и роста». На это я говорю: «Аминь». Если ИИ выполнит свои обещания о росте производительности, последствия будут тектоническими. Если ИИ увеличит ежегодный темп роста производительности в США всего лишь до долгосрочного среднего значения с 1950 года — т. е. выше нынешнего анемичного темпа, предполагаемого во всех правительственных прогнозах, — это добавит к ВВП США в течение ближайшего десятилетия кумулятивные 10 триллионов долларов сверх прогнозов. Этот дополнительный рост будет иметь большое значение для решения многих так называемых неразрешимых проблем, не в последнюю очередь дефицита. Если это произойдет, это также вызовет другой, в значительной степени игнорируемый, эффект: это подстегнет рост спроса на энергию. Более состоятельные люди покупают большие дома, больше путешествуют и тратят больше на все виды продуктов и услуг. Люди в истощенных экономиках делают наоборот. Это возвращает нас к тезису Альтмана о конвергенции энергии и ИИ. На недавней конференции руководитель Nvidia сказал , что технологическое сообщество хочет «всех вариантов на столе», потому что «в конце дня нам нужна энергия. Нам нужна только энергия». Мы являемся свидетелями конца мономаниакальной одержимости последнего десятилетия ветром и солнцем как единственными вариантами.
Искусственный интеллект — последний и самый яркий пример трюизма, что история рифмуется. Аналогии никогда не бывают идеальными, но прошло 150 лет с момента сопоставимого поворота в истории с рассветом того, что тогда называлось «искусственным освещением». Лампочки больше не считаются чем-то квазимагическим, но и ранние лампочки, и современные светодиоды производят фотоны, которые действительно невесомы. Тем не менее, сегодня примерно пятая часть электроэнергии в мире используется для производства невесомых фотонов.
По оценкам МЭА, сегодняшние мировые центры обработки данных пока потребляют едва ли 2 процента всей мировой электроэнергии, и эта доля, по прогнозам, удвоится к 2030 году. Но поскольку биты имеют гораздо больше применений, чем фотоны, можно с уверенностью сказать, что энергия, используемая для искусственного интеллекта, в конечном итоге превзойдет энергию, используемую для искусственного освещения. Эпоха конвергенции битов и атомов только началась.
Марк П. Миллс — внештатный редактор City Journal и исполнительный директор Национального центра энергетической аналитики.
Фото Тан Яньцзюня/China News Service/VCG через Getty Images