Цифровой аппетит, который недооценивают: правда об энергопотреблении ЦОД

Мировая экономика всё глубже погружается в цифровую реальность, основой которой являются гигантские центры обработки данных, которые тихо гудят где-то на окраинах городов, в промзонах и индустриальных парках, обеспечивая работу приложений, банковских операций, стриминговых сервисов, да, в общем-то, и всего Интернета.

Однако у этого цифрового мира есть оборотная сторона — аппетит к электроэнергии. И понять фактические масштабы этого явления очень непросто. Как показало исследование «Data Centre Energy Use: A Critical Review of Models and Results 2025», оценки разбросаны от сотен до тысяч тераватт-часов в год, а консенсуса нет даже среди экспертов. Понимание настоящих масштабов энергопотребления — не просто академический интерес, а ключ к тому, чтобы сбалансировать цифровое будущее с энергетическими возможностями современной экономики.

В Украине эта глобальная тенденция имеет особую специфику. С одной стороны, война и постоянные атаки на энергетическую инфраструктуру сделали вопросы эффективности и надёжности ЦОД критически важными. С другой — цифровизация государственных сервисов (Дія, Prozorro, eHealth) и развитие финансового сектора требуют от локальных операторов высокой доступности и устойчивости к энергетическим кризисам.

Магия цифр — от скромных оценок до апокалиптических прогнозов

Попытка оценить энергопотребление ЦОД похожа на попытку измерить глубину океана с помощью линейки — инструменты и методы определяют результат не меньше, чем сама реальность. За последние годы опубликовано более сотни научных работ и аналитических отчётов, и в них диапазон оценок буквально поражает воображение. Если взглянуть на вопрос в ретроспективе, то, скажем, для 2020 года встречаются значения менее 200 ТВт·ч и одновременно оценки на уровне 1200 ТВт·ч. Прогнозы на 2030 год колеблются от относительно реалистичных сотен тераватт-часов до почти фантастических 8000 ТВт·ч, что сравнимо с энергопотреблением крупных государств. Разница между цифрами порой превышает порядок, и это серьёзно осложняет планирование на государственном и корпоративном уровнях.

Прогнозы мирового энергопотребления ЦОД по годам, от разных аналитических компаний и организаций

Этот разброс объясняется разными методологиями. Bottom-up подход строится на суммировании мощности отдельных компонентов инфраструктуры — серверов, систем хранения, сетевого оборудования. Top-down берёт макроэкономические данные по энергопотреблению стран или регионов и выделяет из них долю ЦОД. Есть и proxy-based модели, которые экстраполируют потребление по косвенным данным, например, по объёмам интернет-трафика. Каждый из этих методов имеет свои преимущества, но и свои ограничения, из-за чего финальные цифры нередко расходятся.

Гибридные подходы пытаются объединить сильные стороны разных методов, но при этом рискуют унаследовать и их слабости. Benchmarking — работа с прямыми данными крупнейших операторов — считается наиболее точным способом, однако он требует доступа к информации, которую компании неохотно раскрывают. Даже при наличии детальных данных модель может дать некорректный результат, если в ней не учтены все элементы системы или искажены допущения.

Большая часть расхождений связана с так называемыми «границами системы». Одни исследования считают только энергопотребление IT-оборудования, другие включают охлаждение, освещение, вспомогательные системы, потери при передаче электроэнергии и даже энергозатраты на производство оборудования. Стоит немного расширить или сузить эти границы — и итоговая цифра меняется на десятки процентов. Это одна из причин, почему общественное восприятие реальных масштабов энергопотребления ЦОД часто искажено.

Сколько энергии на самом деле съедают ЦОД

Если убрать крайние сценарии и сосредоточиться на наиболее достоверных источниках, картина становится гораздо чётче. На 2023 год надёжные данные, собранные с помощью фактических бенчмарков и подтверждённые научными публикациями, дают диапазон 300–380 ТВт·ч (без учёта манинга криптовалют). Эта величина всё ещё колоссальна, но она значительно ниже апокалиптических прогнозов. Понимание реальной цифры важно для выработки эффективных мер по энергоэффективности и устойчивому развитию. К сожалению столь же надежных, а не прогностических, данных за 2024 и 2025 годы найти не удалось. Но даже данные за 2023 год позволяют увидеть картину — как в целом, так и по частям.

Распределение энергопотребления по регионам демонстрирует явную концентрацию мощностей.

• Северная Америка: 125–200 ТВт·ч, из которых 120–195 ТВт·ч приходятся на США.
• Азия–Тихоокеанский регион: 105–180 ТВт·ч, лидер — Китай с 70–130 ТВт·ч.
• Европа: 55–80 ТВт·ч.
• Остальной мир: 5–10 ТВт·ч.

Эти данные отражают и экономическую мощь, и плотность цифровой инфраструктуры в разных уголках планеты.

Особенно впечатляет динамика последних лет. С 2018 по 2023 год энергопотребление четырьмя крупнейшими операторами ЦОД выросло с 35 до более чем 110 ТВт·ч. Это более чем трёхкратный рост, несмотря на внедрение систем фрикулинга, жидкостного охлаждения и перехода на возобновляемые источники энергии. Фактор роста здесь очевиден: спрос на облачные сервисы и цифровые платформы растёт быстрее, чем улучшается энергоэффективность оборудования. Гипермасштабные провайдеры — AWS, Microsoft, Google, Meta и другие — формируют не менее трёх четвертей общего энергопотребления отрасли, что делает их главными потребителями энергии в цифровой экономике.

Для Украины подобной статистики почти нет — операторы не публикуют детализированных данных. Однако по экспертным оценкам, общее потребление украинских ЦОД составляет доли процента от европейских масштабов. В то же время ключевое отличие в том, что наши ЦОД часто работают в условиях повышённой энергетической напряжённости: регулярные отключения, использование дизельных генераторов и необходимость дополнительного резервирования питания. Это существенно увеличивает нагрузку на инфраструктуру.

ИИ как новый энергетический «хищник»

До появления генеративного искусственного интеллекта структура энергопотребления ЦОД была относительно стабильной: веб-хостинг, стриминг, корпоративные сервисы, а также традиционные облачные вычисления. Эти задачи распределялись между серверами равномерно, и прогнозировать их энергозатраты было сравнительно просто. Но с выходом моделей вроде GPT-4, Claude и PaLM ситуация изменилась радикально, причём очень быстро. 

Эти системы требуют колоссальных вычислительных ресурсов не только на этапе обучения, но и при регулярных дообучениях, а также при повседневной работе с миллионами запросов пользователей по всему миру.

Прогнозы для ИИ-задач на будущее впечатляют и тревожат одновременно.

• Реалистичный сценарий: 200–400 ТВт·ч к 2030 году, что уже в несколько раз больше текущих показателей.
• Экстремальный сценарий: до 900 ТВт·ч, что способно превысить современное энергопотребление всей индустрии ЦОД.

Прогнозы мирового энергопотребления для ИИ-нагрузок в ЦОД по годам, от разных аналитических компаний

Даже нижняя планка означает, что ИИ займёт до половины мирового энергопотребления ЦОД, а верхняя — почти утроит нынешние значения всей отрасли. Эти цифры ставят под вопрос не только возможности инфраструктуры, но и способность энергетических систем выдержать такой рост без перебоев и экологических последствий.

Причины этого бурного роста вполне очевидны и тесно связаны с эволюцией самой технологии. Сложность моделей постоянно увеличивается, что требует большего числа параметров и, соответственно, больше вычислительных операций. Объёмы обучающих данных растут экспоненциально, а для их обработки нужны всё более мощные GPU-фермы и специализированные процессоры. К этому добавляется массовое внедрение ИИ в продукты и сервисы: от поисковых систем до офисных пакетов, от промышленных решений до развлечений. Даже если модели становятся энергоэффективнее, общий объём вычислений всё равно продолжает расти, перекрывая все выигрыши от оптимизации.

Если тренд сохранится, то к концу десятилетия ИИ не просто станет одним из факторов, влияющих на энергопотребление ЦОД, а превратится в его главный драйвер. Это приведёт к серьёзному давлению на энергетику, особенно в странах, где генерация до сих пор во многом опирается на ископаемое топливо. В такой ситуации ключевым вопросом станет поиск баланса между технологическим прогрессом и устойчивостью энергосистем, а также необходимость ускоренного внедрения возобновляемых источников энергии для питания инфраструктуры ИИ.

Для украинских компаний этот тренд имеет двойное значение. С одной стороны, внутренний рынок только начинает активно использовать генеративный ИИ, и нагрузка на локальные ЦОД пока растёт медленнее. С другой — именно из-за войны Украина стала полигоном для ИИ-решений в сфере обороны, кибербезопасности и автоматизации государственных услуг. Это означает, что потребность в GPU-инфраструктуре будет стремительно расти, а вопросы энергоэффективности в таких сценариях приобретают стратегическое значение.

Что делать, чтобы не утонуть в мегаваттах

Первое, что необходимо отрасли, — прозрачность данных и единые стандарты их представления. Сегодня операторы ЦОД публикуют отчёты в разных форматах, с различными показателями и часто без указания методологии расчётов. Это затрудняет сопоставление данных и снижает доверие к прогнозам. Если бы информация о потреблении публиковалась по единым правилам и регулярно обновлялась, это позволило бы более точно оценивать нагрузку на энергосистему и планировать развитие инфраструктуры. Кроме того, открытые данные стали бы стимулом для компаний внедрять энергоэффективные решения, чтобы демонстрировать свою конкурентоспособность.

Второе — чёткое определение границ расчётов энергопотребления. Нужно ясно договориться, что входит в эти расчёты: только потребление серверов или весь комплекс инфраструктуры, включая охлаждение, системы электропитания, освещение и потери при передаче. Отсутствие единых стандартов приводит к тому, что два разных исследования могут показывать совершенно разные цифры, даже если речь идёт об одном и том же объекте. Прозрачное определение границ позволит избежать манипуляций и неточных сравнений, что особенно важно при планировании национальных энергетических стратегий.

Третье — приоритет прямого сбора данных на объектах, а не опора исключительно на модели и экстраполяции. Модели полезны, но без фактических измерений они часто оказываются неточными, особенно в быстро меняющихся технологических условиях. Чем больше реальных показателей будет поступать от операторов ЦОД, тем выше точность прогнозов и планирования. К тому же прямые измерения позволяют оперативно выявлять неэффективные элементы инфраструктуры и внедрять корректирующие меры.

Четвёртое — отказ от чрезмерно долгосрочных прогнозов, которые сегодня часто строятся на 10–15 лет вперёд и нередко устаревают ещё до завершения исследований. Оптимальный горизонт планирования — 3–5 лет, с обязательным пересмотром каждые 1–2 года. Такой подход позволит учитывать быстрые технологические изменения, включая появление новых типов процессоров, улучшенные алгоритмы ИИ и изменения в структуре спроса на вычислительные мощности. В сочетании с гибкими планами это даст возможность адаптироваться к реальности, а не опираться на устаревшие сценарии.

Вместо послесловия

ЦОД уже давно стали фундаментом цифровой экономики, и отказ от них невозможен в принципе. Однако именно от того, насколько энергоэффективными они будут, зависит устойчивость будущего. Сегодняшние тренды ясно показывают: спрос на вычислительные мощности растёт быстрее, чем успевают внедряться решения по оптимизации энергопотребления. Особенно это заметно на фоне бурного развития ИИ, который способен многократно увеличить нагрузку на электросети.

Если тенденция сохранится, энергопотребление ЦОД рискует стать одной из ключевых нагрузок на энергетические системы мира, сравнимой с целыми промышленными отраслями. Это не только вопрос инфраструктуры, но и геополитики, так как энергетическая зависимость может усиливаться в зависимости от распределения мощностей и источников энергии. В таких условиях страны, способные быстро перейти на возобновляемые источники и развить локальные мощности генерации, получат конкурентное преимущество.

Решение задачи требует проактивных действий: ускоренного развития возобновляемой энергетики, внедрения энергоэффективных технологий, стимулирования исследований в области охлаждения и оптимизации программного обеспечения. При этом государствам и корпорациям необходимо тесно сотрудничать, чтобы согласовывать стандарты и обмениваться лучшими практиками. Это позволит избежать фрагментации рынка и ускорит внедрение эффективных решений.

В конечном счёте, это вопрос стратегического выбора: баланс между технологическим прогрессом и устойчивым развитием. Сделать его нужно уже сейчас, чтобы цифровое будущее не оказалось энергетическим тупиком. Чем раньше будут предприняты согласованные действия, тем выше шансы, что мы сможем сохранить темпы инноваций, не обрушив энергетические системы и не усугубив климатический кризис. Такой выбор — это одновременно вызов и шанс для человечества, и упустить его мы не имеем права.