Исследование KAIST показало, что автономные ИИ-агенты расходуют до 348 ватт-часов на запрос, а к 2030 году дата-центры ИИ могут потребовать почти 200 гигаватт — половину энергопотребления США.
Голливуд любит пугать нас восстанием машин. На деле восстание выглядит куда прозаичнее: ИИ-агенты тихо высасывают электричество из дата-центров, а счета за энергию растут быстрее, чем вы успеваете сказать «нейросеть». Исследователи из Корейского института передовых технологий (KAIST) впервые посчитали, во сколько именно обходится планете переход от простых чат-ботов к автономным AI Agents.
Цифры отрезвляют. Один запрос к ИИ-агенту на базе модели с 70 миллиардами параметров съедает в среднем 348,41 ватт-часа. Для сравнения: обычный генеративный чат-бот на такой же запрос тратит в 136,5 раз меньше. Если представить, что однажды количество обращений к AI Agents достигнет уровня нынешнего поискового трафика Google — а это около 13,7 миллиарда запросов в день — суммарная мощность дата-центров ИИ должна будет составить примерно 198,9 гигаватта. Это уже не «какой-то там дата-центр», а половина среднего энергопотребления целой страны вроде США.
Почему ИИ-агенты такие прожорливые
Разница между чат-ботом и агентом — как между калькулятором и полноценным компьютером. Обычная нейросеть отвечает на вопрос одним вызовом модели. AI Agent же планирует, разбивает задачу на шаги, лезет в интернет, запускает код, вызывает другие инструменты и постоянно переспрашивает языковую модель на каждом этапе. Количество обращений к нейросети растёт лавинообразно, а вместе с ним — и время отклика, которое может увеличиваться в 153 раза.
Отдельная боль — простои дорогущих GPU. Пока агент ждёт ответа от внешнего инструмента, графические процессоры простаивают без дела почти 55% времени. Получается парадокс: чем сложнее задача, тем менее эффективно расходуется железо. Дата-центры ИИ, построенные под размеренные нагрузки прошлого поколения, к такому ритму просто не готовы.
Гонка вооружений: кто строит больше всех
Пока исследователи считают ватт-часы, корпорации закапывают в бетон миллиарды долларов. Microsoft планирует к 2032 году нарастить мощность своих Data Centers с нынешних 12 гигаватт до 38. Только в 2026 году компания собирается потратить на эти цели 175 миллиардов долларов. Google не отстаёт: недавно объявила о рекордных 15 миллиардах долларов на инфраструктуру в Финляндии, включая покупку до половины выработки одной из местных АЭС.
Goldman Sachs оценивает глобальный рост энергопотребления дата-центров и ИИ в 220% с 2023 по 2030 год. По словам аналитиков, дополнительные мощности будут эквивалентны появлению ещё одной страны из топ-10 мировых потребителей электричества. И это уже не гипотетические графики — это стройки, контракты и очереди на подключение к энергосетям, которые растягиваются на годы.
Люди как узкое место
Самое неприятное открытие: даже если найти деньги и землю, катастрофически не хватает рук. Goldman Sachs подсчитали, что только США потребуется около 500 тысяч новых специалистов для строительства генерации и сетей под дата-центры. Из них примерно 300 тысяч — на электростанции, где требования к квалификации ниже, и ещё 200 тысяч — на передачу и распределение, где всё сложнее.
«Электрикам нужно четыре года обучения, — поясняют аналитики. — Сейчас в стране около 45 тысяч энергетических учеников, а нужно ещё минимум 20–25 тысяч». Пока одни рисуют футуристичные рендеры, другие ищут людей, способных подключить трансформатор.
Что со всем этим делать
Индустрия пытается выкрутиться. Кто-то ставит газовые турбины прямо у дата-центров, потому что ждать подключения к общей сети можно до пяти лет. Кто-то подписывает 22-летние контракты с АЭС. Кто-то, как Dell, предлагает перенести вычисления ближе к данным, чтобы не гонять терабайты в облако. Но общая картина от этого не становится радужнее: AI Agents пока что очень дорогое удовольствие.
В KAIST прямо говорят: дальше конкуренция будет не за «самый умный ИИ», а за «самый эффективный». Без совместной оптимизации моделей, чипов, дата-центров и энергосетей индустрия рискует утонуть в собственных счетах за электричество. И это, пожалуй, самый честный итог 2026 года: революция искусственного интеллекта упирается не в алгоритмы, а в розетку.
А мы будем следить за тем, как корпорации пытаются уместить свои амбиции в существующие киловатты. Ставки слишком высоки, чтобы просто отмахнуться.