«Они сравнивают яблоки с авианосцами»: как энергетическую панику вокруг ИИ создали из воздуха
На прошлой неделе заголовки запестрели: «Один запрос в ChatGPT потребляет столько же энергии, как час работы холодильника!», «ИИ ускоряет климатическую катастрофу!». Источником стал отчёт небольшого аналитического центра, который взял устаревшие данные о GPT-3, умножил их на текущее число пользователей и получил апокалиптическую цифру. Сэм Олтман, CEO OpenAI, обычно избегает публичных споров, но на этот раз вышел в прямой эфир на платформе X и разнёс критиков в пух и прах.
«Это либо некомпетентность, либо намеренная дезинформация», – заявил Олтман. – «Использовать оценки для модели трёхлетней давности, чтобы судить о современной архитектуре – всё равно что критиковать электромобили, ссылаясь на расход «Запорожца»».
Ключевой факт 2026 года: Основная модель, обрабатывающая запросы в ChatGPT сегодня – это GPT-5.3-Codex-Spark, о которой мы писали ранее. Её энергоэффективность на порядок выше, чем у моделей 2023-2024 годов, благодаря специализированным чипам и оптимизации на уровне железа.
Цифры, которые никто не публиковал: что Олтман выложил на стол
Вместо общих фраз Олтман привёл конкретные метрики, актуальные на февраль 2026 года. Это первый раз, когда компания раскрывает такие детали.
| Показатель | Значение (на 22.02.2026) | Контекст (с чем сравнить) |
|---|---|---|
| Средняя энергия на запрос (GPT-5.3) | ~0.003 кВт⋅ч | 3 минуты работы LED-лампы (10 Вт) |
| Пиковая нагрузка дата-центра OpenAI | ~85 МВт | Сопоставимо с потреблением ~65 000 домохозяйств |
| Доля «зелёной» энергии | 92% | В основном ядерная и ветровая |
| Водопотребление для охлаждения (годовое) | ~1.7 млн м³ | Примерно 680 олимпийских бассейнов |
«Да, наши дата-центры большие. Да, они потребляют энергию. Но давайте смотреть на эффективность, – продолжил Олтман. – Наш углеродный след на миллион пользовательских сессий в 4 раза ниже, чем у ведущих поисковых систем, и мы продолжаем улучшать этот показатель каждые шесть месяцев».
Где собака зарыта: обучение vs. инференс
Основная путаница, по мнению Олтмана, происходит из-за смешения двух фаз: обучения модели (training) и её использования (inference).
- Обучение (Разовое событие): Да, оно энергозатратно. Тренировка GPT-5.3 в 2025 году потребовала энергии, сопоставимой с годовым потреблением небольшого города. Но это происходит один раз для каждой крупной версии. После этого модель используется миллиарды раз.
- Инференс (Постоянное использование): Именно на эту фазу приходится львиная доля критики. Но здесь эффективность выросла катастрофически. Архитектура смешанных экспертов (Mixture of Experts, MoE) в GPT-5.3 активирует только необходимые «блоки» нейросети для каждого запроса, а не всю модель целиком.
«Представьте, что вам нужно осветить комнату, – привёл аналогию Олтман. – Критики утверждают, что мы каждый раз включаем все лампы в небоскрёбе. На деле мы включаем одну энергосберегающую лампочку именно в той комнате, где вы находитесь».
«А что, если ИИ станет духовным наставником?» – неудобный вопрос об эффективности
Во время стрима Олтману задали провокационный вопрос: если ИИ заменяет человеческих специалистов, как психологов или консультантов, стоит ли учитывать углеродный след, который эти люди оставляли бы, добираясь на работу, отапливая кабинеты и т.д.? Полная системная оценка.
Олтман ответил уклончиво: «Мы не занимаемся такими макро-сравнениями. Наша задача – сделать нашу операцию максимально чистой. А оценку замещения пусть делают экономисты». Но сам вопрос повис в воздухе. Если ChatGPT помогает решить сложную математическую проблему за минуту, экономя месяцы работы учёного с его углеродным следом, как это считать?
Ядерный ренессанс и водный вопрос: куда движется инфраструктура
Самый откровенный момент стрима – обсуждение будущего. Олтман подтвердил, что OpenAI активно инвестирует в малые модульные ядерные реакторы (SMR) для энергоснабжения своих будущих дата-центров. «Без ядерной энергии достичь углеродной нейтральности при текущих темпах роста вычислений невозможно. Ветряки и солнце не дадут нужной плотности и стабильности».
Внимание на воду: Цифра в 1.7 млн кубометров воды для охлаждения звучит пугающе. Но, как отметил Олтман, 100% этой воды – оборотная. Она не «испаряется в атмосферу», а циркулирует в закрытых системах с градирнями. Реальное водопотребление (безвозвратные потери) на 85% ниже этой цифры. Критики часто упускают эту техническую деталь.
Порочный круг или путь вперёд? Безопасность vs. энергия
Есть и обратная сторона медали. Повышение энергоэффективности часто идёт рука об руку с усложнением систем. Например, новые схемы безопасности для защиты от утечек данных, вроде тех, что описаны в статье про ZombieAgent и ShadowLeak, требуют дополнительных вычислений. То же самое с криптографическими фильтрами.
«Мы вкладываем ~20% вычислительных ресурсов в безопасность и выравнивание модели, – признал Олтман. – Это плата за то, чтобы система не стала опасной. И да, это влияет на энергопотребление. Но я считаю, что это non-negotiable – предмет не для торга».
Итог: шум vs. сигнал
Что в сухом остатке? Энергопотребление крупных ИИ-моделей – реальная и серьёзная тема. Но дискуссию о ней захватили дилетанты, сравнивающие несравнимое и использующие устаревшие данные. Реальность на февраль 2026 такова:
- Энергоэффективность инференса растёт быстрее, чем число пользователей (которое, к слову, перевалило за 300 млн, как мы отмечали в итогах 2025).
- OpenAI и другие крупные игроки переходят на специализированное железо и ядерную энергетику.
- Гораздо больший экологический удар наносят миллионы «плохо сделанных» мелких моделей, которые крутят энтузиасты на публичных облаках без какой-либо оптимизации. Но об этом почему-то никто не кричит.
Совет от инсайдеров индустрии: когда в следующий раз увидите заголовок про «энергетического монстра ChatGPT», проверьте дату исследования и версию модели, на которую ссылаются. Если это не GPT-5.3 или новее – смело пролистывайте. Вы читаете историю двухлетней давности, не имеющую отношения к сегодняшнему дню.
А Олтман, кажется, открыл новую фронту в пиар-войнах ИИ-гигантов: прозрачность через агрессию. Будет интересно посмотреть, ответят ли Google DeepMind или Meta подобными разоблачениями, или предпочтут отмалчиваться в тени.
