Зеленият изкуствен интелект (Green AI) се отнася до развитието и използването на изкуствен интелект с акцент върху минимизирането на въздействието върху околната среда. За разлика от „традиционните“ подходи в ИИ, които поставят на първо място максималната производителност на всяка цена, Зеленият ИИ цели да намали въглеродния отпечатък и енергопотреблението на ИИ моделите, като същевременно предоставя полезни резултати linkedin.com. На практика това означава проектиране, трениране и внедряване на ИИ системи, които са не само точни, но и енергийно ефективни и щадящи околната среда. Тази промяна в парадигмата е значима, защото бързият растеж на ИИ води до нарастваща екологична цена. Обучението на големи невронни мрежи може да консумира огромни количества електроенергия – според често цитирано проучване от 2019 г., тренирането на един дийп лърнинг модел е излъчило толкова въглеродни емисии, колкото пет автомобила през целия им живот infoq.com. Такива изводи подчертават защо зеленият ИИ е толкова важен: той съчетава технологичния напредък с отговорността ни към климата, гарантирайки, че иновациите в ИИ не компрометират глобалните цели за устойчиво развитие linkedin.com.
Освен че ограничава вредата, приемането на Зелен ИИ може да донесе и положителни странични ползи. Ефективните ИИ модели често работят по-бързо и по-евтино, като намаляват оперативните разходи заедно с емисиите linkedin.com. Поставянето на устойчивостта във фокуса на ИИ също така насърчава по-отговорни изследователски практики и иновации в области като ефективни алгоритми и инфраструктура, захранвана с възобновяема енергия. Накратко, Зеленият ИИ е свързан със съчетаването на трансформативния потенциал на ИИ с неотложната нужда да защитим планетата си. Като правим екологичния отпечатък ключов фактор във всяка стъпка – от дизайна на модела до работата на центровете за данни – можем да насърчим напредъка в ИИ, който ползва обществото, без прекомерна въглеродна цена linkedin.com. Следващите раздели разглеждат екологичното въздействие на текущите ИИ тенденции и как изследователи, компании и политици работят за „озеленяване“ на ИИ веригата.
Екологичното въздействие на изкуствения интелект и високопроизводителните изчисления
Съвременният изкуствен интелект, особено високопроизводителните изчисления (HPC), стоящи зад обучението на големи модели, изразходват огромни количества енергия и ресурси. Центровете за данни – гръбнакът на облачните и AI услугите – вече представляват приблизително 4.4% от електроенергийното потребление в САЩ към 2023 година, дял, който може да утрои до 2028 година, ако настоящите тенденции се запазят iee.psu.edu. В световен мащаб центровете за данни (без криптовалути) използват около 1–1.5% от електроенергията, като Международната енергийна агенция прогнозира, че търсенето на енергия от тях може да се удвои между 2022 и 2026 година institute.global. AI е основен двигател на този растеж. Анализатори предвиждат, че бумът в AI натоварванията може да доведе до консумация на електроенергия от центровете за данни в размер на 10% от цялата електроенергия в някои страни до 2030 година, като компютърните изчисления свързани с AI могат да бъдат отговорни за до 90% от увеличението institute.global. В една прогноза се посочва, че до 2030 г. центровете за данни в световен мащаб може да използват 3–4% от световната електроенергия – огромна климатична тежест – а въглеродните емисии, свързани с AI, са на път да се удвоят между 2022 и 2030 година, ако не се предприемат промени greenly.earth.Жадният на енергия характер на ИИ е очевиден, когато се разглеждат отделни модели. Обучаването на най-съвременни невронни мрежи включва хиляди специализирани процесори (GPU или TPU), работещи в продължение на седмици или месеци и консумиращи огромни количества електроенергия iee.psu.edu iee.psu.edu. Един единствен голям езиков модел (LLM) със стотици милиарди параметри може да изисква хиляди киловатчаса енергия за едно обучение. Например, моделът GPT-3 (175 милиарда параметри) се смята, че е използвал 1 287 MWh електроенергия, приблизително равно на годишната консумация на над 120 американски домакинства, и е отделил около 552 метрични тона CO₂ по време на обучението infoq.com. Дори след внедряване, изпълнението на AI модели (инференция) за милиони потребители допринася към този отпечатък. Всъщност, 60–70% от общото енергопотребление на ИИ идва от инференцията (ежедневното използване на моделите за изготвяне на прогнози), а не от първоначалното обучение greenly.earth. Популярни услуги като чатботове и алгоритми за препоръки работят 24/7, което означава, че консумират ток непрекъснато. До края на 2024 г. ChatGPT имаше около 300 милиона потребители, а енергията, необходима за обслужване на безброй заявки, му дава огромен, макар и трудно измерим, въглероден отпечатък greenly.earth greenly.earth. Едно проучване установява, че предшественикът на ChatGPT е консумирал около 502 тона CO₂ годишно чрез електроенергия – същите годишни емисии като 112 бензинови автомобила – само за да обслужва отговори към потребители greenly.earth.
Не само електричеството и въглеродните емисии са от значение. Консумацията на вода е още една скрита цена: AI дата центровете изискват интензивно охлаждане, често с използване на вода. Проучване на изследователи от Калифорнийския университет установи, че създаването на кратък имейл с AI модел (ChatGPT-4) може да изразходва 500 мл вода, когато се вземат предвид нуждите за охлаждане на дата центъра — умножете това по милиарди заявки и използването на вода нараства драстично greenly.earth. Освен това, кратките жизнени цикли на хардуера в AI допринасят за електронните отпадъци. Най-модерните AI ускорители (GPU, TPU) могат да остареят или да се износят само за няколко години, което води до тонове електронни отпадъци от изхвърлени чипове и сървъри iee.psu.edu. Производството на нов хардуер в големи мащаби има свой собствен въглероден отпечатък и изисква добив на редки минерали, което още повече натоварва природните ресурси iee.psu.edu. Обобщено, въздействието на AI върху околната среда обхваща електричество, емисии, вода и материали: от въглищата или газа, изгаряни за захранване на сървърни ферми, през галоните вода, изпарявани за охлаждане, до купищата електроника, която се заменя и изхвърля. Това въздействие вече е значително и бързо нарастващо, поради което „зеленото“ управление на AI се превърна в неотложен приоритет както за изследователи, така и за индустрията iee.psu.edu institute.global.
Ключови стратегии за намаляване на въглеродния отпечатък на AI
За да се справят с тези проблеми, учени и инженери прилагат различни стратегии за намаляване на въглеродните емисии в AI. Основните подходи включват подобряване ефективността на алгоритмите, оптимизиране на моделите, екологизиране на работата на дата центровете и преразглеждане на хардуерния дизайн. По-долу са някои от основните техники:
- Енергоефективни алгоритми и оптимизация на модели: Един от най-преките начини за намаляване на въглеродния отпечатък на ИИ е да се направи така, че самият ИИ да изисква по-малко изчисления. Изследователите разработват алгоритми, които постигат същите резултати с по-малко изчисления и съответно по-малко енергия. Например техники като орязване на модела (премахване на ненужни връзки), квантизация (използване на изчисления с по-ниска точност) и дистилация на знания (обучение на по-малки модели да имитират големи) могат да намалят размера на модела и консумацията на енергия с минимална загуба на точност infoq.com. Повторното използване и финото настройване на предварително обучени модели е друг голям начин на спестяване – вместо да се обучава гигантски модел от нулата за всяка задача, трансферното обучение позволява на разработчиците на ИИ да започнат от вече съществуващ модел и така да използват много по-малко изчислителна мощ и енергия infoq.com. Скорошно обсъждане в индустрията подчертава, че моделите, специфични за дадена област, настроени за конкретна задача, могат да бъдат по-ефективни от огромните универсални модели; като се фокусират само върху необходимото, те избягват излишното натоварване на мега-моделите iee.psu.edu. По същество, „по-умните“ обучителни подходи и модели са насочени към постигане на повече с по-малко – запазвайки ефективността на ИИ, като в същото време намаляват броя на операциите и съответно необходимата електроенергия.
- Центрове за данни с ниски емисии на въглерод и планиране на работните натоварвания: Намаляването на въглеродния отпечатък на ИИ означава също промяна на мястото и начина на изпълнение на моделите. Оптимизациите на центровете за данни могат драстично да намалят емисиите. Водещи технологични компании разполагат центрове за данни в региони с изобилие на възобновяема енергия (като вятърна, слънчева, водна енергия) и подобряват тяхната енергийна ефективност и методите за охлаждане. Много центрове за данни вече се стремят към изключително нисък коефициент на ефективност на използваната енергия (PUE) – което означава минимална допълнителна енергия освен необходимата за самите сървъри. Някои съоръжения използват усъвършенствани техники за охлаждане (като охлаждане с външен въздух или охлаждане чрез потапяне в течност), за да намалят използваната за чилъри енергия. Ключово е, че компании като Google и Microsoft се ангажират да захранват своите центрове за данни със 100% въглеродно-неутрална енергия денонощно в рамките на следващото десетилетие cloud.google.com datacenters.google. Този 24/7 въглеродно-неутрален подход гарантира, че ИИ работните натоварвания наистина работят на чиста енергия, а не просто се компенсират веднъж годишно с възобновяеми кредити. Друга иновативна стратегия е въглеродно-осъзнатото изчисление: планиране на неотложните ИИ задачи по време, когато има изобилие от зелена енергия. Изследванията показват, че преместването на гъвкави изчисления през часови пояси или в различни облачни региони, така че повече работа да се извършва, когато има слънчева или вятърна енергия, може значително да намали емисиите iee.psu.edu. Например, една задача за обучение на ИИ може да бъде спряна по време на пик с енергия от въглища и да се поднови, когато мрежата на даден регион е основно възобновяема. Чрез синхронизиране на изчисленията с доставката на чиста енергия, ИИ може да използва предимно зелено електричество и да намали зависимостта си от енергия, произведена от изкопаеми горива iee.psu.edu.
- Устойчив хардуерен дизайн & Ефективни AI чипове: Основна част от пъзела на Green AI е създаването на хардуер, който осигурява повече производителност за ват. Специализираните AI ускорители вече са много по-ефективни от универсалните чипове за задачи, свързани с машинно обучение. Например, Tensor Processing Units (TPUs) на Google и Trainium чиповете на Amazon са специално проектирани за AI; последователните поколения TPU са постигнали 3× подобрение в въглеродната ефективност за AI натоварвания cloud.google.com cloud.google.com. Това означава, че по-новите чипове могат да извършват същите изчисления с едва една трета от емисиите. Технологичните компании също правят оценки на жизнения цикъл на своя хардуер – разглеждайки не само енергийното използване при работа, но и производството и края на жизнения цикъл – за да улеснят по-екологични решения при дизайна cloud.google.com cloud.google.com. По-дълготраен, ъпгрейдваем хардуер също помага: проектирането на модулни компоненти, които могат да бъдат подменяни или надграждани, удължава живота на сървъра и намалява електронните отпадъци infoq.com. В бъдеще се изследват напълно нови изчислителни парадигми за постигане на по-голяма ефективност. Невроморфните чипове (вдъхновени от мозъчните неврони) и оптичните/фотонните процесори (използващи светлина за изчисления) са два обещаващи пътя, които потенциално биха могли да извършват AI пресмятания с част от енергията, нужна за днешните силициеви чипове iee.psu.edu. Макар сега все още да са предимно експериментални, тези технологии дават надежда за десетки пъти по-голяма ефективност. Дори квантовите изчисления се изследват за определени AI проблеми, тъй като работят различно и биха могли да решават някои задачи с експоненциално по-малко операции (въпреки че практичните, енергийно ефективни квантови AI решения все още са в бъдещето) infoq.com. В по-близък план, просто по-ефективното използване на наличния хардуер е ключово. Техники като динамично регулиране на напрежението/честотата (DVFS) и по-добро натоварване (процесорите да вършат полезна работа, а не да стоят в покой) могат да намалят загубите. В обобщение: по-добри чипове и по-добро използване на чиповете означават повече AI работа на киловатчас – което директно намалява въглерода за всяко изчисление.
- Въглеродно неутрален жизнен цикъл на ИИ и кръгови практики: Наистина устойчивият подход взема предвид целия жизнен цикъл на ИИ системите. Това включва отговорно добиване на материали, намаляване на отпадъците и иновации в области отвъд само консумацията на електроенергия. Например, изследователи предлагат идеи като биоразградима електроника за ИИ – използването на органични материали в някои компоненти, така че хардуерът да не остава като токсичен отпадък infoq.com. Макар тези идеи да са все още в начален етап, те показват по-широк стремеж към кръговост: рециклиране и повторно използване на ИИ хардуер, където е възможно. Компаниите започват да обновяват използвани сървъри или да ги пренасочват към по-малко натоварващи задачи, за да удължат полезния им живот. Друг аспект е компенсиране и отчетност: използването на въглеродни компенсирания или инвестиции в чиста енергия за противодействие на емисиите, които все още не могат да бъдат елиминирани. Дори подобренията в софтуера играят роля – по-ефективният код може да намали изчислителните разходи. Например, оптимизирането на софтуерните рамки, които управляват ИИ (като по-ефективни библиотеки и компилатори), може да донесе енергийни спестявания без изобщо да се сменя хардуерът. В крайна сметка, нито една стратегия не е достатъчна сама по себе си; постигането на Зелен ИИ изисква съчетаване на много техники. Оптимизираните алгоритми намаляват необходимата работа, ефективният хардуер я извършва с по-малко енергия, а зелената инфраструктура гарантира, че енергията идва от чисти източници iee.psu.edu cloud.google.com. Чрез атака на проблема от всички страни, индустрията на ИИ се стреми да пречупи кривата на емисиите, дори докато моделите стават все по-способни.
Последни тенденции и иновации в устойчивия ИИ
През последните няколко години устойчивите практики в ИИ набраха огромен инерция. Това, което преди беше нишова грижа, днес е основен фактор както в изследванията, така и в внедряването на ИИ. Ето някои от забележителните тенденции и иновации, които тласкат ИИ към по-зелено бъдеще:
- Инициативи за прозрачност и измерване: Основна тенденция е усилието да се измери въздействието на ИИ върху околната среда точно и прозрачно. В началото на 2025 г. група изследователи в областта на ИИ стартираха проекта “AI Energy Score”, който предоставя стандартизиран рейтинг за енергийна ефективност на ИИ модели (подобно на EnergyStar рейтингите за уреди) huggingface.co. Проектът създаде публична класация, сравняваща енергопотреблението на над 160 модела по различни задачи (генериране на текст, анализ на изображения и др.) и въведе лесен за четене етикет за ефективност с 5 звезди за ИИ моделите huggingface.co huggingface.co. Това настояване за прозрачност получи широк медиен отзвук и оказва натиск върху големите ИИ доставчици да разкриват енергийните и въглеродните показатели на моделите си. По подобен начин отворени инициативи като тези на Hugging Face насърчават създателите на модели да докладват въглеродните емисии по време на обучението и дори да интегрират инструменти (напр. CodeCarbon) в библиотеките за ИИ, за автоматично регистриране на енергопотреблението huggingface.co. Резултатът е нарастваща култура на отчетност – нещо, което някои определят като „зелено свидетелство“ за ИИ – където ефективността се измерва наред с точността. Този подход, базиран на данни, позволява на изследователи и компании да поставят еталони и да проследяват подобренията с времето, гарантирайки, че твърденията за „Зелен ИИ“ ще се подкрепят с цифри.
- Ефективността като конкурентен показател: В изследванията на ИИ се наблюдава ясен завой към по-висока стойност на подобренията в ефективността. Конференции и научни списания все повече проявяват интерес към статии, които не само представят по-точни модели, но и документират намаляване на изчислителната цена. Всъщност самият термин „Зелен ИИ“ беше популяризиран в научна статия от 2020 г., която аргументира използването на ефективността като основен критерий за оценка на нови ИИ системи cacm.acm.org. Днес виждаме тази философия на практика: при много ИИ предизвикателства целта не е само да се подобри точността на върховите модели, но и това да стане с по-малко FLOPs (операции с плаваща запетая), по-малко памет или по-ниска консумация на енергия. Появяват се състезания за „най-ефективен модел“ в дадена категория, а организации като AI комитета на Green Software Foundation работят за стандартизиране на метриките (като “Software Carbon Intensity”) за натоварвания на ИИ greensoftware.foundation. Тази тенденция стимулира иновации като предизвикателства за алгоритмична ефективност (където екипи се стремят да постигнат определен резултат с минимални изчисления) и включването на енергийни метрики в научните класации. Всичко това показва, че ефективността се превръща в повод за гордост и конкурентно предимство при развитието на ИИ, което вещае добре за устойчивостта в дългосрочен план.
- Напредък в хардуера и ефективността на чиповете: Бързите иновации в хардуера са друга тенденция, която позволява развитието на Green AI. Всяко ново поколение AI чипове надминава предходното по производителност на ват. Например, новите TPU v4 и v5 ускорители на Google и последните GPU на Nvidia (като Hopper H100) са значително по-енергоефективни за AI задачи от своите предшественици. Google съобщава за трикратно подобрение в въглеродната ефективност на AI изчисленията от TPU v4 до най-новия им TPU (кодово име “Trillium”), благодарение на по-добър дизайн и производствен процес cloud.google.com. Подобно, стартъпите произвеждат AI ускорители, оптимизирани за устройства с ниска консумация на енергия, което намалява нужната енергия за задачи като разпознаване на ключови думи или изображения на смартфони (част от движението TinyML). Друго вълнуващо развитие е специализацията на чиповете: компаниите вече предлагат различен хардуер за обучение и за инференция, или дори за специфични модели (визуални срещу езикови), всеки оптимизиран за максимална ефективност. Наблюдава се и по-широко използване на AI на ръба – изпълнение на AI на самото устройство (от телефони до IoT сензори) – което избягва енергийния разход за постоянна комуникация с дата центрове и позволява използване на по-ефективни локални чипове. Докато големите сървърни модели все още изразходват най-много енергия, тези хардуерни постижения гарантират, че всеки изчислителен цикъл доставя повече AI от всякога, което смекчава ръста на енергийното потребление.
- Иновативно охлаждане и управление на енергията: Операторите на центрове за данни иновират не само при чиповете, но и в начина, по който тези чипове се охлаждат и захранват. Една от тенденциите е внедряването на усъвършенствани техники за охлаждане като течно охлаждане (циркулиране на течност директно върху нагрятите компоненти) и дори иммерсионно охлаждане (потапяне на сървърите в специални охлаждащи течности). Тези методи могат значително да намалят енергията, необходима за охлаждане, в сравнение с традиционното климатизиране. Друга тенденция е използването на самия изкуствен интелект за оптимизация на работата на центровете за данни: Google известна приложи система за изкуствен интелект DeepMind за управление на своето охлаждащо оборудване и постигна около 30% намаление на енергията за охлаждане чрез динамично регулиране на вентилаторите и уредите за охлаждане по-ефективно от човешки оператори trellis.net. Вече и други компании следват този пример, използвайки системи за контрол, задвижвани от изкуствен интелект, за всичко – от охлаждането до електрозахранването в своите сървърни ферми. От страна на енергийното захранване, интеграцията на възобновяема енергия е ключова иновация. Доставчиците на облачни услуги сключват огромни договори за изкупуване на енергия от вятърни и слънчеви паркове, като на практика финансират нови мощности за чиста енергия, които да захранват центровете за данни. Те също експериментират с съхранение на енергия, батерии на място и дори малки мощности за производство на електроенергия (като слънчеви панели върху покривите на центровете за данни), за да гарантират надеждност при преминаване към възобновяеми енергийни източници. Нетният ефект от тези усилия е, че съвременните центрове за данни са много по-екологични на изчисление, отколкото преди десетилетие. Google например е постигнала четири пъти повече изчислителна мощност през 2022 в сравнение с 2017, използвайки същото количество електроенергия, благодарение на по-голяма ефективност и подобрения в инфраструктурата datacenters.google datacenters.google. Тази тенденция да се извлича повече работа от всеки ват е от съществено значение за устойчивостта на изкуствения интелект, дори когато търсенето нараства.
- Сътрудничество и споделяне на знания: Накрая, една важна скорошна тенденция е растежът на междуотраслови сътрудничества, фокусирани върху устойчив ИИ. Инициативи като Институтът по Зелен ИИ и общността Climate Change AI обединяват експерти в машинното обучение, климатичните науки и политиката, за да споделят добри практики и да насърчават изследванията на пресечната точка между ИИ и устойчивостта. Индустриални консорциуми – например Green AI Committee на Green Software Foundation – определят стандарти и насоки за измерване и намаляване на въглеродния отпечатък на ИИ greensoftware.foundation greensoftware.foundation. Дори правителства и международни организации вече изрично разглеждат енергийното въздействие на ИИ и финансират научноизследователска и развойна дейност за намаляване на това въздействие. Този дух на сътрудничество води до създаването на отворени набори от данни (за въглеродната интензивност на различни изчислителни региони), инструменти (като open-source следящи въглеродния отпечатък за машинно обучение) и форуми (уъркшопи, срещи на високо ниво), посветени на Зелен ИИ. Може да се каже, че устойчивият ИИ се е превърнал от маргинална идея в основно движение, обединяващо заинтересовани страни от големите технологични компании, стартъпи, академичната общност и правителството. Резултатът е по-бързо разпространение на идеи и тактики – това, което една компания научи, например оптимизация на използването на GPU, бързо намира място в облачните платформи и ML рамки, които всички използват. Това ускоряващо се обменяне на знания е иновация само по себе си, която усилва въздействието на отделни „зелени“ пробиви върху цялата екосистема на ИИ.
Политики и инициативи, насърчаващи Зеления ИИ
Осъзнавайки значението на ограничаването на въглеродния отпечатък на ИИ, политиците и организациите по целия свят предприемат действия. Комбинация от правителствени политики, индустриални инициативи и корпоративни ангажименти се съчетават, за да насърчават Зеления ИИ на множество фронтове. По-долу са някои от ключовите усилия и предложения, задвижващи промяната:
- Правителствени политически програми: Правителствата започват да включват енергийното въздействие на ИИ в своите климатични и технологични политики. Например, политическа програма от 2024 г. на Института Тони Блеър очерта петточков план за „Озеленяване на ИИ“, като призовава правителствата да (1) изградят капацитет за енергийно планиране на ИИ в агенциите, (2) създадат стандартизирани метрики за отчитане на енергопотреблението и въглеродните емисии на ИИ, (3) определят гъвкави цели и зелена сертификация за ИИ за стимулиране на ефективни практики, (4) инвестират в чиста енергия и зелени ИИ научноизследователска и развойна дейност (като усъвършенствани нискоенергийни чипове и отворени модели за избягване на излишно големи обучения), и (5) координират международно чрез форуми като ежегодните климатични конференции на COP institute.global institute.global. Това отразява нарастващо разбиране, че ИИ и енергийните политики трябва да бъдат свързани. Някои държави дори са предприели краткосрочни мерки, като мораториуми върху нови центрове за данни в региони, където електрическата мрежа е под напрежение institute.global. Например, Ирландия и Сингапур временно спряха строителството на центрове за данни, за да преоценят тяхната устойчивост и въздействие върху мрежата. Като цяло, тенденцията в политиките е насърчаването на иновации в Зеления ИИ, докато се управлява „шока в търсенето“ на ИИ върху енергийната инфраструктура. Важно е да се отбележи, че и големи научни финансиращи организации се намесват: Националната научна фондация на САЩ и Министерството на енергетиката вече са започнали грантови програми за енергийно ефективни изследвания в областта на ИИ, а Европейският съюз е включил цели за устойчиви изчисления в своята цифрова и климатична стратегия iee.psu.edu.
- Ангажименти за корпоративна устойчивост: Много технологични компании са поели смели ангажименти за устойчиво развитие, които обхващат техните AI операции. Например, Google е въглеродно неутрална (чрез компенсиране) от 2007 г. и от 2017 г. насам покрива 100% от потреблението си на електроенергия с възобновяеми източници blog.google blog.google.Сега Google се стреми към още по-амбициозна цел: да захранва всички свои дата центрове и кампуси с 100% въглеродно-неутрална енергия 24/7 до 2030 г., което означава, че всяка час работа ще бъде подкрепен от локална чиста енергия (без изкопаеми горива) blog.google blog.google.Това е директно мотивирано от нарастващите енергийни нужди на изкуствения интелект – Google го определят като своя „най-голям устойчива инициатива“ поради сложността на осигуряването на чиста енергия 24/7 blog.google.Microsoft също така се е ангажирала да бъде въглеродно отрицателна до 2030 г. (премахвайки повече CO₂, отколкото отделя), и да работи на 100% въглеродно-неутрална енергия до 2030 г., дори с разширяването на нейните AI услуги като Azure cloud и партньорството с OpenAI.Microsoft инвестира сериозно в проекти за възобновяема енергия и съхранение на енергия, за да постигне тези цели.Meta (Facebook) обяви, че е постигнала нетни нулеви емисии за своите операции през 2020 г., като е преминала на 100% възобновяема енергия, намалявайки оперативните емисии с 94% спрямо нивата от 2017 г. sustainability.fb.com.Всички нови центрове за данни на Meta са проектирани за ефективност (средната им PUE за 2023 г. беше около 1.10, което е много ниско).Въпреки това, Meta и други са били откровени, че бумът на изкуствения интелект прави емисиите от обхват 3 (веригата на доставки и производството на хардуер) предизвикателство, тъй като общият им въглероден отпечатък се увеличава заради масивните инвестиции в инфраструктура за изкуствен интелект trellis.net.Това ги накара да удвоят усилията си за иновации, за да компенсират този растеж (например, екипът по устойчиво развитие на Meta използва изкуствен интелект за идентифициране на възможности за намаляване на въглеродните емисии при строителството и операциите trellis.net).Amazon (AWS) също има Климатиен ангажимент да постигне въглеродна неутралност до 2040 г., а AWS е на път да използва 100% възобновяема енергия за своя глобален облак до 2025 г.На практика това означава, че повечето AI натоварвания, изпълнявани на AWS, ще се захранват от възобновяема енергия след няколко години.Отвъд енергията, компаниите интегрират устойчивостта в снабдяването и процесите – например, някои облачни доставчици вече предлагат табла за управление на клиентите, показващи въглеродния отпечатък от използването на облака, както и препоръки за алтернативи с по-нисък въглероден отпечатък infoq.com.Всички тези корпоративни действия не само намаляват директните емисии, но и създават индустриални стандарти и конкурентен натиск: ако един облак рекламира значително по-ниски CO₂ емисии на AI изчисление, останалите имат стимул да се подобрят или поне да бъдат прозрачни.
- Браншови коалиции и стандарти: Технологичната индустрия не чака задължителни нормативи – тя създава коалиции за саморегулация и споделяне на добри практики. Green Software Foundation (GSF), например, създаде Зеления AI комитет през 2024 г., който обединява представители на компании като Microsoft, Google, IBM, Accenture и други greensoftware.foundation. През 2025 г. те публикуваха Позиционен документ за Зелен AI, в който определят Зелен AI като намаляване на въздействието на изкуствения интелект върху околната среда през целия му жизнен цикъл и подчертават необходимостта от стандартни метрики и оценка на жизнения цикъл greensoftware.foundation greensoftware.foundation. Комитетът работи върху насоки, подобни на стандартите за софтуерна ефективност, но адаптирани за AI системите – например, протоколи за последователно измерване на въглеродните емисии от обучителни процеси или стандарти за докладване на разхода на енергия в документацията на AI моделите. Друго браншово усилие е Climate Neutral Data Centre Pact в Европа, при което оператори на центрове за данни (включително големи облачни и колокационни доставчици) доброволно поемат ангажименти за постигане на цели като повишаване на ефективността (PUE), използване на 100% въглеродно неутрална енергия до 2030 г. и рециклиране на топлина и хардуер, когато е възможно. Към 2023 г. този пакт има над 100 подписали страни и е под внимателния надзор на регулаторите на ЕС datacentremagazine.com europarl.europa.eu. Подобни саморегулаторни инициативи целят да предотвратят по-строги регулации, като покажат ангажираността на индустрията. По подобен начин компаниите си сътрудничат по отворени инструменти като ML Carbon Dashboard (който помага при избора на облачни райони с по-ниски въглеродни емисии на електроенергия) и допринасят към организации като Climate Change AI, която предоставя съвети по политики относно ролята на AI в борбата с климатичните промени (включително и за намаляване на собствения му отпечатък).
- Международно сътрудничество и споразумения: На международно ниво нараства осъзнаването, че климатичното въздействие на ИИ е глобален проблем, изискващ сътрудничество. В края на 2023 и 2024 г. диалози по темата „Зелен ИИ“ започнаха да намират място в конференциите на ООН по изменение на климата. Бяха направени предложения в рамките на COP да се добави точка в дневния ред относно емисиите от дигитални технологии, което би включвало и ИИ. Идеята е държавите да се споразумеят за норми за устойчиви компютърни технологии – аналогично на споразуменията за намаляване на индустриалните емисии. Например, държавите биха могли да поемат ангажимент за насърчаване на енергийно ефективни НИРД на ИИ или за споделяне на данни за използването на енергия от ИИ. Макар все още да няма обвързващ международен договор специално за емисиите на ИИ, организации като Международния съюз по телекомуникации (ITU) и ОИСР са започнали инициативи за изследване на енергопотреблението на ИКТ (информационни и комуникационни технологии) и разработване на политически препоръки. Едно конкретно предложение от експерти по политики е „Зелен ИИ пробив“ като част от COP Breakthrough Agenda – всъщност световна цел, която да гарантира, че енергийните изисквания на ИИ се покриват с чиста енергия и че ИИ се използва за ускоряване (а не възпрепятстване) на климатичните решения institute.global. Междувременно регионални инициативи като предложените актуализации на Директивата за енергийна ефективност на ЕС включват и центровете за данни в обхвата си, изисквайки от големите центрове за данни да докладват за използването на енергия и вода и рециклиране на отпадна топлина, което индиректно принуждава операции, свързани с ИИ, да оптимизират. Наблюдават се и трансгранични научноизследователски кооперации, като сътрудничеството по Зелен ИКТ между ЕС и Япония, където често се разглежда и темата за ефективния ИИ. В обобщение, на ниво политики парчетата започват да се подреждат: метрики и стандарти за осветляване на проблема, стимули и регулации за подобряване на практиките, и ангажименти на високо ниво за насочване на индустрията към устойчивост. Макар да остава много работа, тези инициативи осигуряват рамка, в която Зеленият ИИ може да процъфтява.
Примери: Организации, водещи в сферата на Зеления ИИ
Много организации се отличават като лидери при въвеждането на практики за Зелен ИИ, показвайки възможностите на ангажираността и иновациите. По-долу представяме няколко забележителни примера:
- Google: Като един от най-големите доставчици на AI и облачни услуги в света, Google поставя устойчивостта в центъра на своята стратегия. Центровете за данни на Google са известни със своята ефективност – през 2023 г. средният им PUE е около 1.10, почти 1.8 пъти по-ефективен от типичен корпоративен център за данни datacenters.google datacenters.google. Компанията от 2017 г. насам компенсира 100% от своето електричество с възобновяема енергия и сега се стреми да работи с енергия без въглерод 24/7 до 2030 г. на всички локации blog.google blog.google. Това означава, че AI натоварванията на Google все повече ще бъдат директно захранвани с вятърна, слънчева, водна и други невъглеродни източници във всеки един час от денонощието. Google също така бе пионер в използването на AI за собствените си операции – особено чрез използване на машинно обучение на DeepMind за контролиране на охладителните системи, което доведе до 30% намаляване на енергията за охлаждане в първите тестове trellis.net. По отношение на хардуера, Google разработва свои собствени чипове TPU (Tensor Processing Unit), които са силно оптимизирани за AI ефективност. Проучване от 2025 г. показа, че 6-о поколение TPU на Google (кодово име „Trillium“) може да изпълни същата AI задача с една трета от емисиите в сравнение с предшественика от 4-о поколение cloud.google.com. Освен това Google споделя методики като метриката Compute Carbon Intensity (CCI) – мярка за грамове CO₂ на единица изчисление – за да помогне на индустрията да сравнява ефективността на хардуера cloud.google.com. На практика, многостранните усилия на Google (ефективен хардуер + зелена енергия + интелигентно охлаждане) са позволили четирикратно увеличение на изчислителния капацитет през последните години без увеличение на консумацията на енергия datacenters.google. Това лидерство има вълнообразен ефект: Google често предоставя своите инструменти за ефективност с отворен код и публикува резултатите си, като помага за установяването на по-зелени стандарти в областта на AI.
- Meta (Facebook): Meta постигна значителни успехи в устойчивото развитие, особено при използването на възобновяема енергия. До 2020 г. Meta постигна нетно-нулеви операции и оттогава насам захранва своите центрове за данни с 100% възобновяема енергия, като намали оперативните си емисии с 94% (спрямо база от 2017 г.) sustainability.fb.com. Всички центрове за данни на Meta са изградени по високи стандарти за ефективност (LEED Gold или по-добър), като компанията отчита среден PUE около 1.1. Въпреки това, случаят с Meta е показателен за предизвикателствата по отношение на устойчивото разрастване на изкуствения интелект. Разгъването на ИИ – включително изграждането на огромни нови суперкомпютърни центрове за ИИ – доведе до увеличаване на общия въглероден отпечатък с около 38% от 2021 до 2023 г., въпреки че операциите останаха екологично чисти trellis.net. През 2023 г. емисиите на Meta (включително тези от веригата на доставки) бяха около 14 милиона tCO₂, което е два пъти повече в сравнение с 2019 г. trellis.net. Това оказва натиск върху Meta да намира креативни решения за съчетаване на растежа на ИИ с климатичните цели. Едно решение е ползването на ИИ за решаване на собствените си проблеми с устойчивостта. Екипът по устойчивост на Meta внедрява ИИ модели за анализ и подобряване на енергийната ефективност. Например, Meta разработи ИИ система за оптимизиране на скоростта на охлаждащите вентилатори в центровете за данни, като така намали разхода на енергия за вентилаторите с 20% без да се засяга температурата trellis.net. В друг проект Meta използва ИИ, за да открие формули за бетон с по-нисък въглерод за изграждане на стени в центровете за данни – чрез замяна на материали като летяща пепел и смляно стъкло, те намаляват въглеродния отпечатък на бетона с около 40% при запазване на якостта trellis.net. Това са значителни икономии, предвид размера на техните съоръжения. Meta инвестира също и в дългосрочно премахване на въглерод (напр. залесяване и директно улавяне на въглерод от въздуха), за да компенсира трудноотстранимите емисии от веригата си на доставки, и продължава да настоява за нови чисти енергийни източници в регионите, където оперира. Казусът Meta показва както ангажираността – те остават „100% ангажирани” с климатичните си обещания въпреки нуждите на ИИ trellis.net, така и трудността, защото е нужно постоянно иновационно мислене за ограничаване на емисиите при нарастващи ИИ натоварвания. Това е пример защо Green AI е въпрос не само на оперативна ефективност и НИРД, но и на снабдяването с зелена енергия.
- Hugging Face & BigScience: Hugging Face, малък AI стартъп, известен със своята популярна платформа за машинно обучение, се отличава в насърчаването на Зелен AI. Hugging Face беше основен организатор на проекта BigScience, едногодишна изследователска колаборация, която през 2022 г. обучи отворен езиков модел с 176 милиарда параметри (BLOOM) с безпрецедентен фокус върху прозрачността и ефективността. Те решиха да обучават BLOOM на националния суперкомпютър на Франция (Jean Zay), който се захранва предимно от нисковъглеродна електроенергия (френската електрическа мрежа е основно ядрена и възобновяема). В резултат на това, обучението на BLOOM е изпуснало само около 25 тона CO₂ (като се отчита оперативната енергия) – около 20 пъти по-малко от сравним модел като GPT-3, обучаван през 2019 г. researchgate.net. Дори при отчитане на производството и пълния жизнен цикъл, общият отпечатък на BLOOM (50 т CO₂) е с порядък по-малък от този на GPT-3 (~500 т). Изследователите на Hugging Face прецизно измериха тези емисии и публикуваха подробна статия, за да може общността да се поучи от техния опит researchgate.net. Това ниво на откритост беше ново – те дори публикуваха логовете за енергийно потребление по време на обучението, нещо, което големите корпоративни AI инициативи рядко правят. Въз основа на тази философия, през 2025 г. Hugging Face стартира инициативата AI Energy Score (спомената по-рано), с цел да определи ефективността на моделите и да насърчи AI доставчиците да разкриват собствената си енергийна консумация huggingface.co. Hugging Face интегрира инструменти в своите библиотеки, които позволяват на всеки, който обучава модел, да изчислява въглеродните емисии въз основа на консумацията на енергия и локацията. Те също така си партнират с университети за проучвания, които оценяват въглеродния отпечатък на различните модели, хоствани на тяхната платформа arxiv.org huggingface.co. В резултат на това, Hugging Face се превърна в застъпник на енергийната прозрачност в AI – като на практика подтиква индустрията към “name and shame” тактика за неефективните решения и празнува ефективните подходи. Въпреки че собствените операции на Hugging Face са скромни (те основно предоставят онлайн модел хъб), тяхното влияние чрез общността и политиките е значимо. Те показват, че дори по-малки играчи могат да водят с пример: демонстрирайки, че е възможно големите модели да се обучават отговорно, и настоявайки за промяна в индустрията, така че ефективността и въглеродният отпечатък да станат част от разговора при всеки AI проект.
- Други: Няколко други организации заслужават да бъдат споменати. Microsoft инвестира както в зелена енергия, така и в изследвания за ефективност на изкуствения интелект; съосновател е на зелените инициативи на GSF и има план да бъде въглеродно отрицателен до 2030 г., което означава, че ще премахва повече въглерод, отколкото отделя (отчасти за да компенсира увеличаването на своите AI облачни услуги) microsoft.com interface.media. Изследователи от Microsoft са работили по техники като разредени модели (които активират само определени части от мрежата при нужда, спестявайки изчислителни ресурси) и изследват течностно охлаждане за своите AI дейта центрове. OpenAI, макар и не особено прозрачна относно своята дейност, по сведения е партнирала с облачни доставчици, за да осигури възобновяема енергия за част от обучението на модели като GPT-4, и е инвестирала в подобрения на ефективността (например, GPT-4 се счита за по-ефективен при обучение от GPT-3, постигайки по-добра производителност на единица изчислителни ресурси – макар че точни данни не са публични). IBM има дълга история в енергийно ефективните изчисления (от мейнфрейми до невроморфни чипове като TrueNorth) и продължава да изследва алгоритми за изкуствен интелект, които са съвместими с хардуера и работят с минимална енергия, в съответствие с целите за устойчивост на своите корпоративни клиенти. В академичната сфера инициативи като Climate Change AI събират изследователи, за да използват ИИ както за климатични решения, така и за намаляване на собствения въглероден отпечатък чрез работилници и публикации. Дори национални лаборатории и суперкомпютърни центрове (като Швейцарския национален суперкомпютърен център и NERSC в САЩ) започнаха да проследяват енергийната консумация на AI задачи и да предлагат приоритет или отстъпки за задачи, които могат да се изпълняват по време на пикове на възобновяема енергия. Всеки от тези усилия, големи или малки, допринася за изграждаща се екосистема от практики за Green AI.
Предизвикателства и компромиси при прилагането на Green AI
Въпреки че има напредък, прилагането на Green AI в голям мащаб среща няколко предизвикателства и компромиси, които трябва да бъдат преодолени:
- Компромис между производителност и ефективност: Исторически, AI общността се е фокусирала изключително върху подобряване на производителността – точност, възможности и скорост на обучение – често за сметка на ефективността. По-големите модели и повече изчисления обикновено водят до по-добри резултати, което създава нагласата „по-голямото е по-добро“. Преходът към Green AI означава понякога да приемем, че малкото е красиво, или поне че ефективността трябва да се отчита наред с точността cacm.acm.org. Това може да създаде напрежение: изследователите може да се наложи да отделят допълнително време за оптимизиране на моделите или да се откажат от няколко процентни пункта точност, за да използват модел, който е 10× по-ефективен. Същото важи и за бизнеса – трябва да балансират ползата от изхода на AI системата с енергийната цена за получаването на този изход. В някои случаи подобряването на ефективността може дори да подобри производителността (например по-малък модел може да обобщава по-добре и да бъде по-бърз), но в други случаи има реален компромис. Предизвикателството е да се изгради култура, в която ефективните решения се награждават, а не се възприемат просто като вторични спрямо суровата производителност. Това постепенно се случва с въвеждането на метрики за ефективност в изследванията, но изисква промяна в мисленето: напредъкът в AI трябва да се измерва в „качество на единица изчислителна мощност“, а не само в качество.
- Ефектът на мащаба/отскока: Съществува феномен в устойчивото развитие, при който подобренията в ефективността водят до по-голяма употреба – известен като ефектът на отскока или парадоксът на Жевонс. Може би AI преживява това. С нарастващата ефективност на моделите и хардуера става по-евтино и по-лесно да внедряваме AI навсякъде, което от своя страна увеличава общото търсене на изчислителна мощност. Например, ако една компания направи AI-инференцията си 2× по-ефективна, тя просто може да удвои броя на AI-задвижваните функции в продукта си (тъй като всяка вече струва наполовина по-малко за изпълнение), като така обезсмисля енергийните спестявания. Виждаме макро-версия на това в центровете за данни: въпреки постиженията в ефективността, общата консумация на енергия от центровете за данни продължава да расте, защото апетитът ни към дигитални услуги (много от тях с AI) расте още по-бързо trellis.net datacenters.google. Това означава, че усилията за Green AI трябва да бъдат съчетани с отговорно мащабиране. Това поражда трудни въпроси като: Трябва ли изобщо да внедряваме AI система, ако нетната ѝ полза за обществото не оправдава въглеродната ѝ цена? Движението Green AI насърчава задаването на въпроса „Наистина ли имаме нужда от гигантски дълбок модел за този проблем, или има по-проста алтернатива?“ greensoftware.foundation още във фазата на проектиране. Означава също, че печалбите в ефективността трябва постоянно да изпреварват растежа на употребата, за да се постигне реален спад на емисиите. Тук компромисът е между ползите от AI и екологичните му разходи на обществено ниво – трябва да се намери баланс, в който не жертваме важни иновации, но и не прекаляваме с излишната изчислителна мощност.
- Прозрачност и липса на данни: Друго предизвикателство е просто да знаем къде се намираме по отношение на екологичния отпечатък на изкуствения интелект. Много разработчици на ИИ (особено в индустрията) са неохотни да споделят данни за енергийното потребление, било поради конкурентна тайна, било от страх от критика huggingface.co. До неотдавна малко научни публикации или продуктови анонси в областта на ИИ изобщо споменаваха въглеродния отпечатък. Тази липса на прозрачност затруднява откриването на най-големите неефективности или търсенето на отговорност от организациите. Също така означава, че изследователите не могат лесно да се учат един от друг – независимо дали става дума за грешки или за успехи в намаляването на енергопотреблението. Докато инициативи като AI Energy Score и по-доброто отчитане се опитват да запълнят тази празнина, участието на всички големи играчи все още не е повсеместно – например, към 2025 г. много топ лаборатории за ИИ все още не са публикували енергийни метрики за най-новите си модели huggingface.co. Това постепенно се променя под натиска на заинтересованите страни (клиенти, служители, дори инвеститори, които питат за ESG показатели). Тук компромисът е между собствено предимство и обществено благо: компаниите се притесняват, че разкриването на данни за ефективността може да подскаже нещо за архитектурата на моделите им или за разходите, но това е от ключово значение за глобалното подобрение. Преодоляването на този проблем изисква изграждане на доверие и може би неутрален одит от трети страни, така че фирмите да могат поверително да споделят данни, които допринасят за индустриални стандарти.
- Икономически и технически препятствия: Прилагането на мерки за Зелен ИИ често изисква начални разходи или техническа сложност. Например, проектирането на специализиран чип за ИИ с ниска консумация или преоборудването на дейта център за течно охлаждане е скъпо. Обучаването на модел с нов ефективен алгоритъм може да изисква повече изследвания и експерименти (време = пари) в сравнение с използването на позната, но грубовата техника. Малките фирми и изследователи с ограничени ресурси може да им е трудно да инвестират в ефективност, ако икономиите не са моментални. Съществува и бариера в знанията – експертизата както в ИИ, така и в енергийна оптимизация е сравнително рядка, така че организациите трябва да наемат или обучат хора с тези интердисциплинарни умения. От страна на инфраструктурата достъпът до наистина зелено електричество 24/7 може да бъде предизвикателство в някои региони; компаниите често трябва да плащат повече за възобновяема енергия или да инвестират в енергийно съхранение, за да покрият недостига. Тези препятствия могат да направят устойчивостта да изглежда като „лукс“, който само богатите технологични гиганти могат да си позволят — възприятие, което трябва да променим. За щастие има признаци, че много зелени инвестиции се изплащат в дългосрочен план – енергоефективните решения често спестяват средства във времето чрез сметките за ток, а цените на възобновяемата енергия намаляват. Все пак, организациите са изправени пред класическия компромис между краткосрочна и дългосрочна перспектива: трябва да са готови да поемат незабавни разходи (или да приемат леко по-ниска базова производителност) в името на устойчивостта и бъдещи ефективни печалби. Политики като ценообразуване на въглерода или стандарти за ефективност могат да помогнат този баланс да се промени, правейки устойчивия избор по-икономически изгоден.
- Обхват на въздействие и отговорност: Екологичният отпечатък на изкуствения интелект обхваща широк спектър – от добива на минерали за чипове, през производството на електричество, до изхвърлянето на хардуера. Да се справим с всичко това е сложно. Предизвикателство за защитниците на Green AI е да не се премества просто въздействието. Например, ако направим центровете за данни въглеродно неутрални, но значително увеличим производството на хардуер, може просто да прехвърлим емисиите към производствените заводи и мините. Необходим е холистичен подход, но това изисква координация между различни индустрии (електроника, енергетика, изчислителни технологии) и дори държави. Нито една лаборатория или компания за изкуствен интелект не може да контролира въглеродния интензитет на цялата верига на доставки. Това поставя въпроси за отговорността: Трябва ли компаниите за изкуствен интелект да бъдат отговорни за емисиите на фабриките за чипове във веригата си на доставки? Много компании вече разглеждат емисиите от трета категория (непреки емисии от веригата на доставки и използването на продукта) и поставят цели за тяхното намаляване, което е положително развитие trellis.net. Въпреки това, надеждното изчисляване и намаляване на тези емисии изисква споделяне на данни между индустриите и колективни действия (например, производителите на чипове да преминат към възобновяема енергия или програми за рециклиране на електроника). Постигането на такава широка координация е предизвикателство. Има компромис при фокуса – първо да се справим с “лесните печалби” (като оперативна ефективност), или да насочим усилия към по-трудни, цялостни въпроси като декарбонизация на веригата на доставки? Отговорът е, че в крайна сметка трябва да правим и двете, но приоритизирането и последователността на действията са постоянни предизвикателства.
В заключение, прилагането на Green AI не е без затруднения. Има технологични компромиси, културни промени и системни предизвикателства, които трябва да се преодолеят. Обнадеждаващата новина е, че нито едно от тези предизвикателства не е непреодолимо: общността за изкуствен интелект е креативна и работи съвместно, и същите качества могат да решат предизвикателствата по ефективност, както са го правили и при минали проблеми с производителността. Ключова част от управлението на компромисите е разширяването на разговора: да се включат не само инженери, но и продуктови мениджъри (за да преосмислят ненужните функции), политици (за коригиране на стимулите) и обществеността (за изграждане на подкрепа за устойчиви технологии). Като се предвиждат и адресират тези предизвикателства открито – прозрачно признавайки къде изоставаме – движението за Green AI може да продължи да набира инерция без да бъде отклонено от неочаквани пречки.
Бъдещи перспективи за устойчиво развитие на изкуствения интелект
Гледайки напред, стремежът към Green AI се очаква да се ускори и да стане неразделна част от развитието на изкуствения интелект. Съществува нарастващ консенсус, че устойчивостта ще се нареди до точността, справедливостта и сигурността като основен критерий, по който се оценяват AI системите. Няколко тенденции сочат към бъдеще, в което иновациите в изкуствения интелект и екологичната отговорност вървят ръка за ръка:
- Интегриране на принципите на Green AI: Можем да очакваме, че след няколко години ще стане рутинна практика изследователските публикации и стартирането на продукти с изкуствен интелект да включват енергийни и въглеродни метрики. Както днес обикновено се съобщават “размер на модела” или “закъснение”, така утрешната стандартна практика може да бъде докладването: “Модел X постигна Y точност с Z kWh енергия”. Тази прозрачност ще бъде възможна благодарение на усъвършенствани инструменти – представете си софтуерни рамки за разработка, които автоматично изчисляват въглеродния отпечатък от обучението на модела ви. Когато тези метрики станат обичайни, те ще информират дизайнерските решения още от самото начало. Един инженер по AI през 2030 г. може да реши да не използва определена масивна архитектура на модел, защото бързо изчисление показва, че ще е твърде енергоемка, и вместо това да избере по-ефикасен метод, който постига подобни резултати. С други думи, енергийната осведоменост ще бъде интегрирана в жизнения цикъл на разработка на AI. Фокусът на Green Software Foundation върху оценки на жизнения цикъл и стандартизирани метрики проправя пътя към това greensoftware.foundation greensoftware.foundation. И в образованието следващото поколение AI специалисти вероятно ще бъдат обучавани да разглеждат оптимизацията и устойчивостта като основни умения, както учат и за алгоритмичната сложност.
В заключение, бъдещето на изкуствения интелект е на път да стане по-зелено по дизайн. Ако настоящите тенденции продължат, ще видим ИИ системи, които са изключително по-ефективни, захранвани с чиста енергия и използвани в услуга на климатичните решения. Има реалистична надежда, че можем да разграничим ползите от ИИ от въглеродните му разходи, позволявайки експоненциално подобрение на възможностите при изглаждане (или дори намаляване) на свързаната с това емисионна крива. За да се постигне това, ще е необходима постоянна отдаденост – технически иновации, подкрепящи политики, индустриално сътрудничество и обществена подкрепа, всички играят роля. Но, както посочихме, много от тези елементи вече са на път да се реализират. Зеленият ИИ преминава от нишова тема към новото нормално за развитието на ИИ. В епохата на изчисленията, намаляването на въглерода вече не е ограничение за иновациите – то е възможност да бъдем по-умни. Вплитайки устойчивостта във фундамента на бъдещето на ИИ, гарантираме, че стремежът ни към по-голям интелект остава в хармония с планетата, която ни поддържа. Предстоят решаващи години и ако успеем, бъдещите поколения може да се обърнат назад и да видят Зеления ИИ като една от големите трансформации на епохата, когато технологиите и грижата за околната среда напредваха заедно, за да оформят по-добър свят.
Източници:
- Рапака, Р. (2024). Намаляване на въглеродния отпечатък на ИИ: Въведение в Зеления ИИ linkedin.com linkedin.com
- Kandemir, M. (2025). Защо изкуственият интелект използва толкова много енергия — и какво можем да направим по въпроса. Penn State IEE Blog iee.psu.edu iee.psu.edu
- Greenly Earth. Скрита цена на изкуствения интелект. (2023) greenly.earth greenly.earth
- InfoQ (2025). Растежът на енергийното и водното потребление при използване на AI модели и как може да се намали infoq.com infoq.com
- Green AI Institute – Политически бял документ (2024) greensoftware.foundation greensoftware.foundation
- Tony Blair Institute (2024). Озеляване на AI: Политически дневен ред за революциите в AI и енергетиката institute.global institute.global
- Clancy, H. (2024). Дилемата на Meta: Инвестирай милиарди в AI, но намери начини да намалиш и емисиите. GreenBiz/Trellis trellis.net trellis.net
- Патерсън, Д. и др. (2025). Проектиране на устойчив ИИ: ефективност и емисии на TPU. Google Cloud Blog cloud.google.com cloud.google.com
- Саша Лучони и др. (2022). Оценяване на въглеродния отпечатък на BLOOM (модел с 176B параметри). JMLR researchgate.net
- Саша Лучони & Борис Гамазайчиков (2025). ИИ моделите крият своя енергиен отпечатък? Ето какво можете да направите. (Hugging Face блог) huggingface.co huggingface.co
- Шварц и др. (2020). Зелен ИИ. Communications of the ACM cacm.acm.org
- Google Data Centers – сайт за устойчивост (2023) datacenters.google datacenters.google
- Сундар Пичай (2020). Нашето трето десетилетие на действия по климата: Постигане на бъдеще без въглерод. Google Blog blog.google blog.google
- Microsoft CSR – Доклад за устойчивост (2023) microsoft.com
- (Допълнителни препратки в текста от IEA, ITU и др. са цитирани чрез горепосочените източници.)
