Ученые Университета Лафборо в Великобритании предсказали, что в следующем десятилетии может произойти так называемый конец света в сфере данных. Результаты работы опубликованы в журнале Energy Policy.
Исследование основывается на эконометрических моделях, которые показывают, что по мере роста цифрового потребления, включая работу центров обработки данных, мировое электроснабжение не сможет удовлетворить этот спрос в течение ближайших десяти лет. Модели прогнозируют, что к 2033 году потребление энергии, вызванное цифровыми данными, может превысить мировое производство электроэнергии.
Для анализа ученые использовали комплексные эконометрические модели, которые учитывают текущие энергетические прогнозы и динамику потребления цифровых данных. Исследование основано на данных, собранных за последние несколько лет, и включает в себя как прогнозы о спросе на возобновляемую электроэнергию, так и оценку объемов и типов цифровых данных, генерируемых по всему миру.
Согласно исследованию, центры обработки данных потребляют больше энергии, чем вся Великобритания, и в настоящее время ответственны за создание 65 процентов так называемых «темных данных». Это данные, которые используются только один раз и затем забываются, что добавляет значительный объем «потерянных» ресурсов в глобальную цифровую экосистему. Эти данные оказывают дополнительное давление на энергетические ресурсы, требуя значительных затрат на их хранение и обработку.
Группа ученых подчеркивает, что, если текущие темпы роста потребления данных продолжатся, к 2033 году спрос на электроэнергию, необходимую для обработки этих данных, может существенно превысить возможности мирового энергетического производства. Это ставит под угрозу устойчивость всей системы, особенно в условиях борьбы с климатическими изменениями и стремления к декарбонизации.
Исследование является призывом к немедленным действиям по повышению энергоэффективности в цифровой инфраструктуре и сокращению отходов данных. Ученые настаивают на необходимости перехода к устойчивым практикам в цифровой экосистеме, что включает оптимизацию потребления энергии, снижение выбросов углекислого газа и сокращение объемов ненужных данных.
