Когда мы задаём вопрос искусственному интеллекту, мы не видим завод.
Не видим трубу. Не видим воду. Видим только ответ на экране.
За ним стоят огромные центры обработки данных, тысячи высокопроизводительных процессоров, электроэнергия — и охлаждение.
А охлаждение часто означает воду.
Почему AI нужна вода?
Серверы выделяют огромное количество тепла.
Чем интенсивнее вычисления, тем сложнее отвести это тепло.
Поэтому часть дата-центров использует водяные или испарительные системы охлаждения.
Есть и второй, менее заметный водный след: вода, используемая при производстве электроэнергии, которая питает центр.
Универсальной цифры «сколько воды потребляет AI» не существует.
Ответ зависит от места, климата, типа охлаждения, энергомикса, нагрузки и конкретного дата-центра.
Как быстро растёт инфраструктура?
Очень быстро.
По данным International Energy Agency, дата-центры использовали около 415 TWh электроэнергии в 2024 г. — примерно 1,5% мирового потребления электроэнергии.
IEA прогнозирует около 945 TWh к 2030 г.
Главный драйвер роста — AI вместе с остальными цифровыми сервисами.
Источник: International Energy Agency, Energy and AI, 2025.
Когда инфраструктура растёт, вопрос о воде растёт вместе с ней.
Один показательный пример
В Environmental Report 2025 Google сообщает, что её дата-центры в 2024 г. использовали примерно:
9,866 млрд галлонов забранной воды и 7,787 млрд галлонов потреблённой воды.
Это не «вода AI» — центры выполняют множество разных цифровых задач.
Но масштаб показывает, почему вода становится важной частью разговора о цифровой инфраструктуре.
Источник: Google Environmental Report 2025.
Сколько воды может «стоить» обучение одной модели AI?
Здесь нужна осторожность.
Исследование учёных из University of California Riverside и University of Texas Arlington оценивает, что обучение GPT-3 в американских дата-центрах Microsoft могло напрямую привести к испарению около 700 000 литров пресной воды.
Это модельная оценка, а не официальная цифра OpenAI или Microsoft для конкретного обучения.
Но она показывает важное: цифровой мир имеет физический водный след.
Источник: Li, Yang, Islam & Ren, “Making AI Less Thirsty”, 2023.
Индустрия уже ищет решения
Хорошая новость — проблема не остаётся незамеченной.
Microsoft сообщает, что новое решение direct-to-chip cooling может экономить более 125 миллионов литров воды в год на один дата-центр.
У компании также цель стать water-positive к 2030 г.
Google сообщает, что в 2024 г. восстановила 4,5 млрд галлонов воды — эквивалент 64% потребления пресной воды.
Источники: Microsoft Environmental Sustainability Report 2025; Google Environmental Report 2025.
Именно туда движется сектор: более эффективное охлаждение; повторное использование; непитьевые источники; восстановление водных ресурсов; лучшее размещение; локальные альтернативы.
И здесь возникает интересный вопрос
Должна ли высокотехнологичная инфраструктура будущего зависеть от одного источника воды?
Вероятно, нет.
Не вся вода на технологическом объекте должна быть питьевой. Не каждая задача требует одного источника. Не везде одинаковая доступность воды.
Логичнее модель водного микса: повторно используемая вода для одних процессов; дождевая — для других; централизованный водопровод где нужно; и локально произведённая вода как дополнение там, где позволяют технология и климат.
Может ли вода из воздуха иметь место?
Атмосферные генераторы воды не будут сами охлаждать глобальную AI-инфраструктуру — и не стоит приписывать им такую роль.
Но они могут быть частью более децентрализованного подхода — например для питьевой воды на месте для персонала, офисов, обслуживающих зон или объектов с ограниченными поставками и инфраструктурой.
Это смещает разговор с «какая технология всё решит?» к «какую комбинацию технологий мы используем?»
Следующая AI-революция может быть и водной
Сегодня мы много говорим о процессорах, электроэнергии и выбросах CO₂.
Завтра, вероятно, столько же — о воде.
AI может «жить в облаке», но инфраструктура за облаком полностью физическая. И у неё тоже есть жажда.
Источники
International Energy Agency — Energy and AI, 2025
Google — Environmental Report 2025
Microsoft — Environmental Sustainability Report 2025
Li, P.; Yang, J.; Islam, M.A.; Ren, S. — Making AI Less “Thirsty”, 2023
Lawrence Berkeley National Laboratory — 2024 United States Data Center Energy Usage Report
