Мощные процессоры. Быстрая смерть. Искусственный интеллект непрерывно превращает железо в токсичные горы
За ближайшие четверть века бум искусственного интеллекта (ИИ) может отправить в утиль 395-617 млн тонн электронного оборудования. Верхняя оценка соответствует примерно 23 млн стандартных 40-футовых контейнеров. Выстроенная в ряд цепочка контейнеров обогнула бы Землю около шести раз. Прогноз подготовила некоммерческая Basel Action Network (BAN) в новом аналитическом докладе. Авторы считают, что прежние оценки сильно недооценивали будущий поток отходов, поскольку в основном учитывали серверы и ускорители вроде GPU. В модели BAN вычислительное железо вместе со стойками составляет лишь 13% массы оборудования дата-центра, оставшиеся 87% приходятся на электропитание, охлаждение, резервные системы и сетевую инфраструктуру.
Для условного ИИ-центра мощностью 100 МВт BAN насчитала около 7000 тонн оборудования. На системы охлаждения приходится примерно 35% массы, на электропитание и распределение энергии 34%, на резервное питание 15%, на серверы, ускорители и стойки 13%, на сеть около трёх процентов. Подход BAN резко увеличивает итог по сравнению с расчётами, где учитываются только серверы и видеоускорители.
Второй фактор связан со скоростью обновления техники. Модель BAN закладывает два с половиной года для ускорителей, серверов и стоек, три с половиной года для сетевого оборудования, пять лет для резервного питания и охлаждения и восемь лет для систем распределения энергии. Авторы связывают короткий цикл с быстрым выходом новых поколений GPU и ростом плотности стоек. Переход от стоек мощностью от пяти до 15 кВт к системам на 50-140 кВт требует более мощного электропитания, а распространение жидкостного охлаждения заставляет переделывать площадки, рассчитанные на воздух.
Самая большая разница с прежними прогнозами появляется за пределами дата-центров. BAN отдельно учитывает компьютеры, смартфоны, периферийные устройства и телекоммуникационное оборудование, которое может отправляться на замену раньше из-за требований новых ИИ-функций к нейропроцессорам, памяти и скорости соединения. К 2050 году модель даёт 16,2-30,7 млн тонн подобных отходов в год, тогда как инфраструктура самих дата-центров добавляет около 15,2 млн тонн.
Именно широкий охват объясняет цифры, заметно превосходящие академические оценки. Опубликованный в 2026 году пересчёт Алекса де Вриса-Гао ограничивался ИИ-серверами и учитывал производственные возможности цепочки поставок, а также более длинный срок эксплуатации оборудования. Работа оценила поток серверных отходов к 2030 году в 131-224,8 тыс. тонн ежегодно. BAN для того же года получает 8,6-13,1 млн тонн, поскольку добавляет электромеханическую инфраструктуру дата-центров и раннюю замену техники вне серверных площадок.
Высокие цифры BAN представляют сценарный прогноз, а не измеренный объём будущих отходов. Доклад разделяет независимые исходные данные и собственные допущения. Например, срок в восемь лет для систем распределения энергии и пятилетний срок для охлаждения относятся к оценкам BAN, а прогноз роста установленной мощности дата-центров экстраполируется вплоть до 2050 года. Реальный объём будет зависеть от темпов строительства, срока службы железа, вторичного рынка, ремонта и повторного использования компонентов.
Проблема остаётся заметной даже при более осторожных сценариях. По мировой статистике ITU и UNITAR, в 2022 году человечество произвело 62 млн тонн электронных отходов, а официально собрали и экологически безопасно переработали только 22,3%. К 2030 году мировой объём может вырасти до 82 млн тонн.
Не вся масса списанного дата-центра одинаково опасна. Чистые металлы после сортировки могут вернуться в переработку, а BAN отдельно признаёт, что часть оборудования после проверки и подготовки перестанет считаться электронными отходами по правилам Базельской конвенции. Одновременно в поток попадают батареи, хладагенты, электронные платы и жидкости из систем охлаждения. В некоторых двухфазных иммерсионных системах применялись пер- и полифторалкильные вещества PFAS, поэтому неправильная утилизация способна превратить быстрое обновление вычислительной инфраструктуры уже не только в ресурсную, но и в токсикологическую проблему.
Снизить объём отходов можно прежде всего продлением срока службы и повторным использованием техники. Более раннее исследование в Nature Computational Science показало, что стратегии замкнутого цикла, включая увеличение срока эксплуатации серверов, повторное использование компонентов и более эффективную переработку, способны сократить электронные отходы генеративного ИИ на 16-86%. Поэтому главный экологический вопрос для ИИ всё чаще упирается не только в количество новых GPU, но и в скорость, с которой исправное железо перестаёт считаться достаточно современным.