Amazon «впервые» раскрыла данные об использовании 2,5 млрд галлонов воды в дата-центрах, что в 7 раз лучше, чем у конкурентов

Amazon 11 июня впервые обнародовал данные о воде, используемой центрами обработки данных: в 2025 году мировые ЦОД израсходуют 2,5 млрд галлонов воды (около 9,5 млрд литров), а эффективность водопользования (WUE) составит 0,12 литра/кВт·ч, что на 2% ниже, чем годом ранее, при этом масштабы эксплуатации продолжают расширяться. Amazon в своем отчете приводит сравнительные графики и заявляет, что его эффективность примерно в 7 раз выше отраслевого среднего уровня (0,84 литра/кВт·ч).

Ограничения по подтверждению используемой методологии: два типа расхода не включены в учет

Согласно пояснениям к примечаниям в отчете Amazon, в статистическую трактовку на 2,5 млрд галлонов исключены два типа потребления воды:

Косвенное водопотребление (на стороне электростанций): расход охлаждающей воды на тепловых электростанциях обычно является крупнейшим отдельным пунктом в общем водопотреблении ЦОД за весь жизненный цикл, но Amazon не включил это в расчет

Водопотребление при новом строительстве: также не включено водопотребление в процессе строительства новых ЦОД

Кроме того, показатель 0,12 литра/кВт·ч является среднегодовым значением, поэтому он сглаживает пики потребления электроэнергии и может завышаться данными по ЦОД, размещенным в засушливых регионах.

Различия в статистических подходах в сравнении с конкурентами

Цифры сравнения, приведенные в отчете Amazon и невыгодные для Google, по анализу источников статьи в основном фокусируются на водопотреблении ЦОД для Gemini AI, тогда как Amazon отчитывается об общей эксплуатации всех центров обработки данных. Разные знаменатели: один — для конкретной нагрузки ИИ, другой — для работы всей компании. При разных подходах в методологии прямое сравнение цифр по строкам проблематично.

Отраслевое сопоставление и предупреждения исследований

Microsoft подтвердила развертывание в нескольких ЦОД замкнутых контуров с системами охлаждения без испарения: на каждом объекте в год можно сэкономить более 1,25 млрд литров воды. В связанных исследованиях прозвучало предупреждение: при текущих темпах развития к 2030 году водопотребление AI-ЦОД, по оценкам, будет эквивалентно годовой потребности в питьевой воде 1,3 млрд человек (это оценка исследования, а не подтвержденные цифры).

Также важна локальная привязка водных ресурсов: вода не может, в отличие от электроэнергии, передаваться через энергосети. Поэтому даже при превосходящем среднегодовом WUE ЦОД, построенный в регионе с дефицитом воды, может вести к конкуренции с местными жителями и сельским хозяйством за те же подземные источники воды или права на воду в реках.

Частые вопросы

Как WUE Amazon 0,12 литра/кВт·ч соотносится с отраслевым средним?

Amazon в своем отчете подтверждает, что его WUE за 2025 год составляет 0,12 литра/кВт·ч, и утверждает, что отраслевое среднее — 0,84 литра/кВт·ч, то есть разница примерно в 7 раз. Но подтвержденная методология Amazon не включает косвенное водопотребление на стороне электростанций, а 0,12 — это среднегодовое значение, которое не отражает реальную картину водопотребления по всем площадкам и во все периоды времени.

Почему сравнение показателей водопотребления Amazon и Google вызывает методологические споры?

По анализу источников статьи, цифры сравнения в отчете Amazon, которые выглядят невыгодно для Google, главным образом фокусируются на водопотреблении ЦОД для Gemini AI, тогда как Amazon сообщает об общей эксплуатации всех центров обработки данных. Разные статистические знаменатели (конкретные AI-нагрузки vs. работа всех направлений) означают отсутствие прямой сопоставимости по методологии.

Вода в ЦОД Amazon впервые раскрыта — почему именно сейчас?

Amazon не пояснил в отчете конкретные причины или выбор времени для первого раскрытия. На фоне расширения мощностей ИИ проблемы водопотребления ЦОД в последние годы получают более широкое внимание: несколько местных органов власти уже проводят проверки экологического влияния центров обработки данных. Эта повестка является одним из внешних факторов, которые в отрасли стимулируют усиление раскрытия ESG.