• К 2030 году дата-центры ИИ будут потреблять до 945 ТВт·ч электроэнергии в год, втрое больше, чем Пакистан, Бангладеш и Нигерия вместе взятые.
• До 90% энергозатрат ИИ приходится на обработку пользовательских запросов, а не на обучение моделей.
• Водный след ИИ-инфраструктуры к 2030 году достигнет 9,3 трлн литров, а площадь ее земель превысит 14 500 кв. км.
• В 2025 году ЦОД потребили 448 ТВт·ч электроэнергии - больше, чем Саудовская Аравия.
• Фокус внимания на обучении нейросетей не отражает реальную ситуацию, так как 80-90% энергии тратится на этапе вывода.
• Экологическая стоимость одного клика растет с усложнением задач.
• Парадокс Джевонса усугубляет ситуацию, так как пользователи начинают применять ИИ чаще по мере его эффективности и доступности.
• Без жестких лимитов на генерацию и разрешение файлов технологический прогресс ускоряет сжигание ресурсов планеты.