Новое исследование показывает, что углеродный след искусственного интеллекта нельзя оценивать только по прямому энергопотреблению дата-центров. Существуют «скрытые» выбросы, возникающие благодаря применению ИИ в смежных отраслях — прежде всего в нефтегазовой сфере.
По расчётам, только за счёт оптимизации добычи нефти и газа такие косвенные выбросы могут в десять раз превышать прямые выбросы от работы центров обработки данных.
Аналитики компании Microsoft построили глобальную вычислительную модель экономического равновесия, рассматривая ИИ как технологию, одновременно повышающую производительность как ископаемой, так и возобновляемой энергетики.
В возобновляемой энергетике ИИ тоже даёт эффект: точнее прогнозирует солнечную активность и ветер, заранее выявляет неисправности оборудования, оптимизирует работу сетей. В отдельных сценариях прирост производительности достигал 30%, а предотвращённые выбросы — до 500 млн тонн CO2 в год.
Однако параллельное внедрение ИИ в обеих отраслях даёт дополнительный прирост глобальных выбросов на 0,47–1,8 млрд тонн CO2 в год — это 1,2–4,8% мировых энергетических выбросов 2024 года.
Чтобы компенсировать каждый 1% роста производительности нефтегазового сектора, возобновляемая энергетика должна расти на 4–5%. При этом ИИ не устраняет главные барьеры для ВИЭ — очереди на подключение к сетям, дефицит линий электропередачи и долгие разрешительные процедуры.
«Повышение производительности за счёт ИИ приводит к увеличению выбросов, а не к их предотвращению, усиливая использование ископаемого топлива, а не вытесняя его», — говорится в отчёте.
По данным Financial Times, компания Wood Mackenzie оценивает объём дополнительных нефтяных ресурсов, которые могут стать экономически доступными благодаря ИИ, в 0,470–1 трлн баррелей.
Goldman Sachs ранее подсчитал, что применение ИИ в американской сланцевой отрасли способно увеличить извлекаемые запасы на 8–20% и снизить стоимость бурения примерно на 30%.
Согласно исследованию IBM, уже около 44% нефтегазовых компаний применяют ИИ при разведке месторождений, а ещё 45% планируют начать использовать технологию в ближайшие три года.
Причина такого дисбаланса — в экономике: повышение эффективности добычи нефти и газа даёт гораздо более сильный экономический эффект, чем аналогичное улучшение солнечной и ветровой генерации.
ИИ уже применяется для анализа геологических данных, точной оценки залежей, снижения рисков перед бурением и оптимизации работы скважин. Это снижает себестоимость добычи и делает выгодной разработку ранее нерентабельных ресурсов.
Исследователи предупреждают: без углеродного ценообразования и специального регулирования применения ИИ в добыче ископаемого топлива технология скорее укрепит существующую энергосистему, чем ускорит переход на возобновляемые источники.