Мы привыкли представлять цифровой мир почти невесомым.
Облако.
Искусственный интеллект.
Стриминг.
Поисковые системы.
Миллиарды запросов, проходящих через интернет каждую секунду.
Сам язык технологий создаёт эту иллюзию.
Мы говорим, что данные находятся в облаке.
Но у облака есть адрес.
За ним стоит здание. В здании — тысячи серверов. Серверы потребляют электричество. Электричество превращается в тепло. Тепло необходимо отводить.
И в определённых архитектурах охлаждения для этого нужна вода.
Очень много воды.
Поэтому один из самых важных вопросов следующего этапа технологической революции может оказаться удивительно простым:
хватит ли у нас физических ресурсов для цифрового мира, который мы собираемся построить?
AI оказался гораздо тяжелее, чем выглядит на экране
Для пользователя искусственный интеллект выглядит почти магически.
Написал вопрос.
Через несколько секунд получил ответ.
Но между этими двумя событиями существует огромная промышленная машина: GPU, серверные стойки, networking, storage, системы электропитания, резервирование, охлаждение, дата-центры и электростанции.
И эта машина становится больше.
В апреле 2026 года International Energy Agency сообщило, что потребление электроэнергии дата-центрами резко выросло в 2025 году. По данным IEA, капитальные расходы пяти крупных технологических компаний, стимулируемые в том числе инвестициями в дата-центры, превысили $400 млрд в 2025 году и должны существенно вырасти в 2026-м.
Это важная перемена.
Долгое время главным ограничением цифровой экономики казались вычислительные мощности.
Нам нужны более быстрые процессоры.
Больше GPU.
Лучшие модели.
Теперь индустрия постепенно обнаруживает второй уровень ограничений.
GPU недостаточно купить.
Его нужно где-то установить.
Подключить.
Охладить.
И делать это круглосуточно.
У каждого вычисления есть физическая цена
Откройте обычный сервер.
Почти вся электрическая энергия, которую он использует, в конечном итоге превращается в тепло.
Один сервер — не проблема.
Но поставьте рядом тысячи высокопроизводительных серверов, заставьте их непрерывно выполнять вычисления — и вы получите уже не просто IT-инфраструктуру.
Вы получите промышленный объект.
Именно поэтому разговор о будущем AI всё чаще выходит за пределы software engineering.
В него входят энергетики.
Строители.
Проектировщики электрических сетей.
Специалисты по охлаждению.
Муниципалитеты.
И специалисты по управлению водными ресурсами.
Lawrence Berkeley National Laboratory прямо рассматривает рост вычислительных нагрузок как фактор увеличения не только энергопотребления, но и потребности дата-центров в воде.
Получается интересный парадокс:
чем виртуальнее становится экономика, тем больше физической инфраструктуры ей требуется.
Но зачем дата-центру вода?
Здесь важно не упрощать.
Не каждый дата-центр использует одинаковое количество воды, а некоторые системы охлаждения способны существенно сократить прямое водопотребление.
Но один из эффективных способов отвода большого количества тепла — испарительное охлаждение.
И здесь появляется компромисс.
Можно оптимизировать использование электричества.
Можно оптимизировать использование воды.
Но иногда улучшение одного показателя влияет на другой.
Более того, существует ещё и косвенный водный след.
Электричество тоже необходимо произвести, а водопотребление энергетики зависит от источника генерации и конкретной энергосистемы.
Поэтому вопрос:
«Сколько воды использует AI?»
не имеет одного универсального ответа.
Правильнее спрашивать:
где выполняется вычисление, на каком оборудовании, как охлаждается дата-центр и откуда приходит его электричество?
И это намного интереснее любой сенсационной цифры «столько-то литров на один запрос».
Google уже считает воду стратегическим ресурсом
Масштаб вопроса хорошо виден по действиям крупнейших технологических компаний.
В опубликованном в 2026 году Environmental Report Google сообщает, что в 2025 году проекты компании восполнили около 7,7 млрд галлонов воды, что соответствовало примерно 78% общего потребления пресной воды Google за этот год. Компания расширила портфель water-stewardship проектов до 165 проектов в 97 водосборных бассейнах.
Годом ранее показатель восполнения составлял 64%.
Это интереснее воспринимать не только как ESG-показатель.
Это ещё и сигнал.
Когда компании, строящие инфраструктуру будущего, начинают системно инвестировать в water stewardship, вода постепенно превращается из фонового коммунального ресурса в параметр технологического планирования.
А теперь добавьте производство чипов
До сих пор мы говорили только о вычислениях.
Но сначала сами вычислительные компоненты нужно произвести.
Современное производство полупроводников требует чрезвычайно чистой воды — ultrapure water — для множества технологических операций и очистки пластин.
TSMC, крупнейший мировой производитель передовых контрактных полупроводников, сообщает, что в 2024 году его совокупное использование воды достигло около 129 млн кубометров. Компания также активно увеличивает использование reclaimed water; к концу 2024 года её предприятия в Тайнане использовали более 19,65 млн кубометров такой воды.
В собственном исследовании water footprint TSMC указывает, что 85% водного следа по показателю потребления приходится непосредственно на производство пластин, а расширение фабрик увеличивает спрос на воду.
И здесь цепочка становится видимой:
AI → вычисления → GPU → semiconductor fabs → electricity → cooling → water.
Цифровой продукт неожиданно превращается в физическую цепочку ресурсов.
Возможно, мы неправильно думаем о технологической независимости
Представьте две страны.
У первой прекрасные программисты, сильные университеты и амбициозная стратегия развития AI.
У второй кроме специалистов есть:
доступная электроэнергия, стабильная энергосистема, оптоволоконная инфраструктура, земля для дата-центров, эффективное охлаждение и достаточные водные ресурсы.
Какая из них сможет быстрее масштабировать вычислительную инфраструктуру?
Ещё десять лет назад подобный вопрос звучал бы странно.
Сегодня — уже нет.
В технологической гонке появляется новое понятие:
resource capacity.
Не только сколько инженеров может подготовить страна.
Но и сколько мегаватт она способна предоставить новым вычислительным мощностям.
Сколько дата-центров способна физически разместить.
Какой климат имеет регион.
Как устроена его энергосистема.
Каковы его водные ограничения.
И насколько быстро государство и инфраструктурные компании способны подключать огромные новые нагрузки.
Карта технологического мира может измениться
Сегодня мы выбираем место для офиса по одним критериям.
Для фабрики — по другим.
Для дата-центра — уже по третьим.
Здесь начинают иметь значение совершенно непривычные для классической IT-индустрии характеристики:
стоимость электроэнергии;
наличие grid capacity;
климат;
оптоволоконные магистрали;
геологические и природные риски;
доступность земли;
налоговая политика;
регулирование;
и вода.
Поэтому следующий крупный технологический кластер может появиться не там, где самая модная startup-сцена.
А там, где сходятся талант, энергия, connectivity и ресурсы.
И здесь появляется вопрос для Армении
Для небольшой страны эта дискуссия особенно интересна.
Если Армения хочет развивать собственную вычислительную инфраструктуру, AI factories, дата-центры и более серьёзную цифровую экономику, недостаточно обсуждать только software, инвестиции и специалистов.
Следующий уровень разговора должен быть инфраструктурным.
Какую вычислительную мощность страна физически способна поддерживать?
Где она будет находиться?
Как будет подключаться?
Как будет охлаждаться?
Как будет обеспечиваться резервирование?
Какие ресурсы потребуются через пять или десять лет?
И какие технологии позволят уменьшить нагрузку на них?
Это уже не просто IT-стратегия.
Это энергетическая, инфраструктурная и ресурсная стратегия одновременно.
Вода не обязательно станет тормозом
Именно здесь важно не превращать разговор в апокалиптический сценарий.
Проблема не означает, что развитие AI нужно замедлить.
Она означает, что инфраструктуру нужно проектировать умнее.
Есть разные пути:
замкнутые контуры охлаждения;
reclaimed water;
direct-to-chip liquid cooling;
оптимизация температуры;
размещение дата-центров с учётом климата;
более эффективные процессоры;
перенос части вычислений во время и регионы, где ресурсная нагрузка ниже.
И сама индустрия уже активно работает над этими направлениями.
Поэтому победителями следующего технологического цикла могут стать не компании и страны, которые просто купят больше GPU.
А те, кто научится получать больше вычислений из каждого мегаватта, каждого квадратного метра — и каждого литра ресурса.
Мы слишком долго называли это «облаком»
Возможно, именно слово cloud заставило нас неправильно представить цифровую экономику.
Облако кажется лёгким.
Нематериальным.
Почти бесконечным.
Но настоящее облако XXI века сделано из бетона, меди, кремния, оптоволокна, трансформаторов, труб, насосов, электричества — и воды.
Когда мы отправляем запрос AI, всего этого не видно.
Мы видим только курсор.
И ответ, появляющийся через несколько секунд.
Но технологическая революция никогда не была виртуальной.
Мы просто очень долго смотрели только на экран.
Следующий технологический дефицит действительно может оказаться не дефицитом алгоритмов или даже чипов.
Он может оказаться дефицитом ресурсов, которые мы до сих пор считали слишком обычными, чтобы называть их технологиями.
И, возможно, именно поэтому один из самых важных вопросов эпохи AI будет звучать совсем не футуристично:
Не только “сколько вычислений нам понадобится?”
А “какие физические ресурсы понадобятся миру, чтобы эти вычисления вообще состоялись?”