Искусственный интеллект всё активнее помогает прогнозировать климатические риски, снижать потери энергии и управлять сложными производственными и инфраструктурными системами. Но развитие самой технологии требует всё больше электроэнергии, воды и сетевых мощностей. Так возникает климатический парадокс: ИИ одновременно становится инструментом декарбонизации и новым источником ресурсной нагрузки.

Эксперты ЦСР проанализировали применение ИИ в климатическом моделировании, электроэнергетике и промышленности, поиске новых материалов, природно-климатических проектах и адаптации к экстремальным явлениям. Отдельное внимание уделено обратной стороне технологического роста — энергопотреблению дата-центров, косвенным выбросам, охлаждению и инфраструктурным ограничениям.

В климатологии ИИ способен радикально ускорить расчёты. Модель DLESyM просчитывает 1000 лет климата менее чем за 12 часов на одной видеокарте NVIDIA A100, а NeuralGCM в отдельных задачах ускоряет вычисления до 100 000 раз по сравнению с традиционными моделями. Это позволяет чаще пересчитывать сценарии, исследовать редкие экстремальные события и получать более детальные региональные прогнозы. Однако такие результаты требуют строгой проверки: модели могут переносить ошибки исходных данных и нуждаются в дополнительной валидации при работе с будущими климатическими режимами.

В электроэнергетике наиболее заметный эффект связан с прогнозированием выработки солнца и ветра. В отдельных международных кейсах точность прогнозов улучшалась до 45% по сравнению с традиционными подходами. Для энергосистемы это означает меньшую потребность в резервах, сокращение вынужденных ограничений ВИЭ и более эффективное управление сетями. В промышленности ИИ помогает удерживать технологические процессы ближе к оптимальному режиму, снижать энергоёмкость, потери сырья, брак и простои оборудования. При этом он не заменяет основные технологические меры декарбонизации, а усиливает их эффект за счёт более точного управления и контроля.

ИИ также расширяет возможности климатической адаптации. Спутниковые данные, сенсоры, цифровые двойники и прогнозные модели помогают раньше обнаруживать пожары и наводнения, планировать водопользование при засухах и определять объекты инфраструктуры, наиболее уязвимые к климатическому стрессу. В результате управление рисками может переходить от устранения последствий к заблаговременной подготовке и предотвращению каскадных сбоев.

Первый заместитель генерального директора ЦСР Татьяна Радченко:

Искусственный интеллект следует рассматривать не как самостоятельное климатическое решение, а как инструмент, который усиливает эффективность существующих технологий и управленческих практик. В климатологии он позволяет ускорять сложные расчёты в тысячи раз, проводить больше сценарных экспериментов и получать детализированные прогнозы для отдельных территорий. В электроэнергетике повышение точности прогнозирования выработки солнца и ветра в отдельных случаях достигает 45%, что помогает сокращать объём резервирования, снижать потери и эффективнее интегрировать возобновляемые источники энергии. При этом масштабирование ИИ формирует новые климатические и инфраструктурные риски. В 2024 году дата-центры потребили около 415 ТВт·ч электроэнергии, а связанные с этим выбросы составили порядка 180 млн тонн CO₂-эквивалента. К 2035 году потребление может достичь примерно 1175 ТВт·ч в базовом сценарии и превысить 1700 ТВт·ч при ускоренном развитии ИИ. Поэтому ключевая задача заключается не в ограничении технологии, а в синхронизации её развития с низкоуглеродной энергетикой, строительством сетей, системами хранения энергии и эффективным управлением водными ресурсами. Только при таком подходе климатические преимущества ИИ смогут устойчиво превышать его собственный углеродный и водный след.

Практический эффект ИИ будет зависеть не только от качества алгоритмов. Необходимы развитая цифровая инфраструктура, доступ к надёжному энергоснабжению, квалифицированные кадры, качественные данные и понятные регуляторные условия. Сбалансированный подход позволит использовать ИИ для декарбонизации и адаптации, не создавая при этом несоразмерной нагрузки на энергетику, водные ресурсы и климат.

Скачать исследование Центра зеленой экономики и энергетики и Центра экономики отраслей ТЭК и ЖКХ «Изменение климата и искусственный интеллект: глобальные вызовы. Статус и практические примеры»: https://www.csr.ru/upload/iblock/00e/lofeuzcrh0z7lavwi2gfz0sn5cfbtetz.pdf