# Парадокс Джевонса: ИИ стал в 33 раза эффективнее, так почему его энергопотребление удвоится?

> Gemini от Google тратит на один промпт в 33 раза меньше энергии, чем годом ранее, и всё же потребление электричества дата-центрами к 2030 году должно вырасти более чем вдвое. Книга об угле 1865 года объясняет эту закономерность. 53-секундное объяснение с цифрами обеих сторон.

- URL: https://oliverz.dev/ru/videos/jevons-paradox
- Author: Oliver Zhang (https://oliverz.dev)
- Language: ru
- Published: 2026-10-31
- Tags: ai, energy, economics, explainer
- Video: https://www.youtube.com/shorts/7BQIKw5YqC0

> **Коротко:** в пересчёте на один промпт ИИ действительно становится намного эффективнее: по данным Google, медианный текстовый промпт Gemini за 12 месяцев стал потреблять в 33 раза меньше энергии. И всё же потребление электричества дата-центрами к 2030 году должно вырасти более чем вдвое, и МЭА называет ИИ главной движущей силой этого роста. У этой закономерности есть имя и доказательство 160-летней давности. В 1860-х годах шотландские доменные печи сократили расход угля на тонну железа до менее чем трети, а Шотландия стала сжигать в десять раз больше угля. У. С. Джевонс описал это в 1865 году; сегодня это называют парадоксом Джевонса. «Эффективнее» не решает вопрос об энергии: его решает то, сколько мы используем.

## В 33 раза меньше энергии на промпт

В августе 2025 года Google опубликовала, сколько энергии её ассистент Gemini тратит на ответ. Главное: "over a recent 12 month period, the energy and total carbon footprint of the median Gemini Apps text prompt dropped by 33x and 44x, respectively, all while delivering higher quality responses" («за недавний 12-месячный период энергопотребление и общий углеродный след медианного текстового промпта в приложениях Gemini снизились в 33 и 44 раза соответственно, при этом качество ответов выросло»).

В абсолютных цифрах Google оценивает, что "the median Gemini Apps text prompt uses 0.24 watt-hours (Wh) of energy" («медианный текстовый промпт в приложениях Gemini потребляет 0,24 ватт-часа (Вт·ч) энергии»). Собственное сравнение компании: "The per-prompt energy impact is equivalent to watching TV for less than nine seconds." («Энергозатраты на один промпт равны просмотру телевизора в течение менее чем девяти секунд».)

Эта цифра относится к модели одной компании, Gemini, и её медианному текстовому промпту. Это не «ИИ» в целом.

## И всё же итог должен удвоиться

Теперь другая цифра. Международное энергетическое агентство (МЭА) пишет: "Data centres accounted for around 1.5% of the world's electricity consumption in 2024, or 415 terawatt-hours (TWh)." («В 2024 году на дата-центры пришлось около 1,5 % мирового потребления электроэнергии, или 415 тераватт-часов (ТВт·ч)».)

И ожидает роста: "Data centre electricity consumption is set to more than double to around 945 TWh by 2030. This is slightly more than Japan's total electricity consumption today. AI is the most important driver of this growth, alongside growing demand for other digital services." («К 2030 году потребление электроэнергии дата-центрами должно вырасти более чем вдвое, примерно до 945 ТВт·ч. Это чуть больше, чем всё нынешнее потребление электроэнергии Японией. ИИ — важнейшая движущая сила этого роста наряду с растущим спросом на другие цифровые сервисы».)

Итак: гораздо меньше на одно использование, гораздо больше в сумме. Противоречия нет, если помнить, что сумма — это энергия на промпт × число промптов, и взрывается именно второе число.

## Так уже было — с углём

В 1865 году У. С. Джевонс издал книгу *The Coal Question* («Угольный вопрос»). В ней он сделал утверждение, которое звучит наоборот: "It is wholly a confusion of ideas to suppose that the economical use of fuel is equivalent to a diminished consumption. The very contrary is the truth." («Считать, что экономное использование топлива равносильно уменьшению его потребления, — полная путаница понятий. Истинно как раз обратное».)

Его доказательством была шотландская чёрная металлургия. Печи там стали гораздо эффективнее, и всё же: "the reduction of the consumption of coal, per ton of iron, to less than one-third of its former amount, has been followed, in Scotland, by a ten-fold total consumption" («за сокращением расхода угля на тонну железа до менее чем трети прежнего в Шотландии последовал десятикратный рост общего потребления»).

Меньше трети угля на тонну. В десять раз больше угля в сумме. По его словам, "the greater number of furnaces will more than make up for the diminished consumption of each" («большее число печей с лихвой перекроет уменьшившийся расход каждой»).

Его объяснение: сама экономия и подстёгивает потребление. "It is the very economy of its use which leads to its extensive consumption. It has been so in the past, and it will be so in the future." («Именно экономность его использования ведёт к его широкому потреблению. Так было в прошлом, и так будет в будущем».)

## Парадокс Джевонса

Сегодня эта идея носит его имя. Проект Energy History Йельского университета: "His insight, often called Jevons' Paradox, is today used to explain why increased energy efficiency does not necessarily reduce present-day demand for electricity or gasoline." («Его наблюдение, которое часто называют парадоксом Джевонса, сегодня используют, чтобы объяснить, почему рост энергоэффективности не обязательно снижает нынешний спрос на электричество или бензин».)

Применительно к ИИ: дешевле промпты — больше промптов. А использование уже огромное. "ChatGPT receives 2.5 billion prompts from global users every day, OpenAI told Axios" («ChatGPT ежедневно получает 2,5 миллиарда промптов от пользователей со всего мира, сообщила OpenAI изданию Axios»), — писал TechCrunch в июле 2025 года. И это один продукт.

Глава Microsoft сказал это про ИИ. В январе 2025 года, как цитирует Fortune, Сатья Наделла написал: "Jevons paradox strikes again! As AI gets more efficient and accessible, we will see its use skyrocket, turning it into a commodity we just can't get enough of." («Парадокс Джевонса снова в деле! По мере того как ИИ становится эффективнее и доступнее, его использование взлетит до небес и превратит его в товар, которого нам всегда будет мало».)

Подхватили тему и исследователи. Статья Луччиони, Штрубелл и Кроуфорд 2025 года "examines how the problem of Jevons' Paradox applies to AI, whereby efficiency gains may paradoxically spur increased consumption" («рассматривает, как проблема парадокса Джевонса применима к ИИ, где рост эффективности может парадоксальным образом подстегнуть рост потребления»).

Осторожная оговорка: ничто из этого не говорит, что 33-кратный выигрыш Gemini *вызвал* удвоение. Джевонс — это механизм, который источники называют, объясняя, почему эффективность и растущие суммарные цифры идут рука об руку, а не измерение этого конкретного случая.

## Для масштаба

Дата-центры — это ещё не вся история мирового электричества. Снова МЭА: "Data centres account for around one-tenth of global electricity demand growth to 2030, less than the share from industrial motors, air conditioning in homes and offices, or electric vehicles." («До 2030 года на дата-центры придётся около десятой части роста мирового спроса на электроэнергию — меньше, чем на промышленные электродвигатели, кондиционеры в домах и офисах или электромобили».)

## Вывод

1. В пересчёте на промпт ИИ действительно становится намного эффективнее (Gemini: в 33 раза за год).
2. Общее потребление всё равно растёт, потому что более дешёвое использование означает гораздо больше использования. Джевонс увидел это на примере угля в 1865 году.
3. Поэтому «эффективнее» не решает вопрос об энергии; его решает то, сколько мы используем. (А дата-центры по-прежнему дают лишь около десятой части роста мирового спроса.)

## Источники

- Google Cloud (Amin Vahdat, Jeff Dean), [Measuring the environmental impact of AI inference](https://cloud.google.com/blog/products/infrastructure/measuring-the-environmental-impact-of-ai-inference), 21 августа 2025 года
- IEA, [Energy and AI, executive summary](https://www.iea.org/reports/energy-and-ai/executive-summary), апрель 2025 года
- W. S. Jevons, [The Coal Question](https://archive.org/stream/bub_gb_nVtJUsGgLcoC/bub_gb_nVtJUsGgLcoC_djvu.txt), 2-е изд., Macmillan, 1866, гл. VII "Of the Economy of Fuel", с. 123–125 и 134–135
- Yale University, Energy History, [W. Stanley Jevons, The Coal Question (1865)](https://energyhistory.yale.edu/w-stanley-jevons-the-coal-question-1865/)
- TechCrunch, [ChatGPT users send 2.5 billion prompts a day](https://techcrunch.com/2025/07/21/chatgpt-users-send-2-5-billion-prompts-a-day/), 21 июля 2025 года
- Fortune, [Microsoft CEO Satya Nadella on DeepSeek and the Jevons paradox](https://fortune.com/2025/01/27/microsoft-ceo-satya-nadella-deepseek-optimism-jevons-paradox/), 27 января 2025 года
- Luccioni, Strubell, Crawford, [From Efficiency Gains to Rebound Effects: The Problem of Jevons' Paradox in AI's Polarized Environmental Debate](https://arxiv.org/abs/2501.16548), arXiv, январь 2025 года

Видео анимировано кодом, а сценарий написан с помощью ИИ; каждая цифра выше сверена с источниками. Условно показаны график с двумя линиями (кривые показывают форму, а не данные; цифры из источников стоят на столбцах и счётчиках), печи и блоки угля, а также сетка пузырей-промптов. Видео на английском. Сделано в [Shotloop](https://oliverz.dev/ru/products/shotloop) — моём бесплатном Mac-приложении для объясняющих видео из кода, которые правятся по одной сцене за раз.