AI и климат на Давосе: может ли AI помочь решить климатический кризис?

Климат и AI пересеклись на Давосе-2026 двояким образом. С одной стороны, искусственный интеллект представлялся как мощный инструмент борьбы с изменением климата: от оптимизации энергосистем до прогнозирования экстремальных погодных явлений. С другой -- растущее энергопотребление дата-центров, обучающих и запускающих AI-модели, стало самостоятельной экологической проблемой. Форум попытался разобраться в этом парадоксе.

Позитивные примеры были впечатляющими. Google DeepMind представила обновленную систему GraphCast, которая прогнозирует погоду на десять дней вперед с точностью, превышающей традиционные метеорологические модели. Система работает в тысячу раз быстрее и потребляет значительно меньше вычислительных ресурсов. Для стран, подверженных экстремальным погодным явлениям, это не абстрактное улучшение, а возможность спасать жизни благодаря раннему предупреждению.

Энергетический сектор активно внедряет AI для оптимизации. На Давосе были представлены системы, которые управляют балансировкой электрических сетей с высокой долей возобновляемых источников. Солнечная и ветровая энергия непостоянны, и прогнозирование их выработки с помощью AI позволяет снизить потребность в резервных газовых станциях. По данным одного из представленных исследований, AI-управление сетями снижает выбросы CO2 на пять-восемь процентов без дополнительных инвестиций в генерацию.

В сельском хозяйстве AI помогает сократить выбросы и потребление ресурсов. Системы точного земледелия, использующие спутниковые снимки и AI-анализ, оптимизируют внесение удобрений и воды, снижая и затраты фермеров, и экологическую нагрузку. Проект Climate TRACE, представленный на форуме, использует AI для мониторинга выбросов парниковых газов из космоса, выявляя источники, которые национальные отчеты не учитывают.

Но обратная сторона медали вызывала не меньше внимания. По оценкам Международного энергетического агентства, представленным на форуме, энергопотребление дата-центров, связанных с AI, удвоилось в 2025 году и продолжает расти. Обучение одной frontier-модели потребляет электроэнергию, сопоставимую с годовым потреблением небольшого города. Инференс -- запуск обученных моделей для ответов на запросы пользователей -- потребляет еще больше в совокупности.

Крупнейшие AI-компании отреагировали на критику, анонсировав масштабные инвестиции в возобновляемую энергию. Microsoft подтвердила партнерство с компанией, разрабатывающей малые модульные ядерные реакторы. Google заявила о цели обеспечить все свои дата-центры безуглеродной энергией к 2030 году. Amazon Web Services строит солнечные и ветровые электростанции рядом с новыми дата-центрами. Но экологи на Давосе указали, что эти обязательства не поспевают за ростом потребления.

Отдельная дискуссия была посвящена использованию AI для ускорения разработки новых материалов и технологий. AI-системы уже помогают в проектировании более эффективных солнечных панелей, батарей и катализаторов. Microsoft и Pacific Northwest National Laboratory представили проект, в котором AI проанализировал тридцать два миллиона комбинаций материалов и предложил несколько кандидатов для следующего поколения батарей. Если хотя бы один из них окажется жизнеспособным, это может ускорить энергетический переход на годы.

Финансирование климатических AI-проектов стало предметом отдельной сессии. Несколько крупных фондов, включая Breakthrough Energy Ventures Билла Гейтса, объявили о расширении инвестиций в AI для климата. Но общий объем финансирования остается незначительным по сравнению с инвестициями в коммерческий AI. По оценкам Boston Consulting Group, менее двух процентов глобальных инвестиций в AI направлены на климатические приложения.

Представители островных государств, наиболее уязвимых к изменению климата, выступили с эмоциональным призывом. Они подчеркнули, что AI-технологии, которые могли бы помочь адаптироваться к росту уровня моря и экстремальным погодным явлениям, недоступны из-за стоимости и отсутствия инфраструктуры. Предложение о создании фонда AI for Climate Resilience, финансируемого крупнейшими AI-компаниями, получило широкую поддержку, но конкретных обязательств пока не последовало.

Давос-2026 оставил амбивалентное впечатление в отношении AI и климата. AI действительно может стать мощным инструментом декарбонизации, но только если отрасль решит проблему собственного энергетического следа и направит значительную часть ресурсов на климатические приложения. Пока что баланс не в пользу климата: большая часть вычислительных мощностей используется для генерации текстов и изображений, а не для спасения планеты. Изменить это соотношение -- вопрос не технологий, а приоритетов.