EcoGPT обещает сажать деревья за запросы. Что это: «зеленый» ИИ или гринвошинг?

Распространение искусственного интеллекта становится одним из ключевых факторов увеличения энергопотребления дата-центров. По оценке Международного энергетического агентства (IEA), к 2030 году этот показатель может вырасти с 485 ТВт·ч в 2025 году до 950 ТВт·ч. На фоне растущей нагрузки и связанных с ней выбросов формируется новый сегмент рынка — «регенеративный ИИ» (Regenerative AI). Такие сервисы предлагают компенсировать экологический ущерб от работы нейросетей.

Один из игроков в этом сегменте — кроссплатформенный ИИ-ассистент EcoGPT. Стартап предлагает систему, при которой за определенное количество запросов финансирует посадку одного дерева.

ForkLog дважды обращался за комментариями к разработчикам EcoGPT, но на момент написания не получил ответа. Опираясь на открытую техническую документацию и научные данные, мы разобрали архитектуру проекта и выяснили, как устроена заявленная им климатическая модель.

Экологическая миссия как бизнес-модель

Разработчиком сервиса выступает американская компания ECOGPT, INC., зарегистрированная в штате Делавэр. Согласно официальному реестру Delaware Division of Corporations, она учреждена 24 февраля 2026 года как Benefit Corporation, регистрационный номер 10522699. При этом в магазинах приложений EcoGPT указывает адрес в Майами-Бич, штат Флорида.

Проект основал Итан Леонард, бросивший учебу в колледже с целью создать «более эффективный ИИ». Стартап развивается на собственные средства.

Статус Benefit Corporation позволяет компании учитывать заявленные общественно полезные цели наряду с интересами акционеров и закреплять их в корпоративной структуре.

В базовой бесплатной версии компания оплачивает посадку одного дерева за каждые 200 генераций, в платной Pro-подписке — за каждые 100 запросов.

Счетчик на официальном сайте стартапа сообщает о более чем 263 000 посаженных деревьях.

В App Store приложение имеет оценку 4,8 на базе 8000 отзывов и занимает 45-е место в категории «Продуктивность». В Google Play при заявленном 1 млн скачиваний средний рейтинг держится на уровне 3,7 — часть пользователей жалуется на зависания при генерации и низкое качество ответов моделей.

Судя по сохраненной в Wayback Machine версии страницы EcoGPT for Business от 22 августа 2026 года, компания развивала отдельное предложение для организаций: корпоративный доступ к сервису, API и программу с брендингом клиента. На странице также отображался live-дашборд с количеством запросов, активных пользователей и посаженных деревьев. На момент написания исходная страница перенаправляет пользователей на основной интерфейс EcoGPT, поэтому неизвестно, работает ли это предложение сейчас.

Ограничения «зеленой» архитектуры и скрытый углеродный долг

Главную экологическую ставку EcoGPT сделали на повышение эффективности используемых ИИ-систем и инфраструктуры. Компания не раскрывает, какие именно решения лежат в основе сервиса, и лишь указывает, что использует небольшие open-source-модели, число активных параметров у которых «более чем в десять раз меньше, чем у ведущих ИИ-компаний».

Ранее сторонние обзоры описывали технический стек EcoGPT как модели семейств Llama, DeepSeek, Qwen и Mistral, работавшие на инфраструктуре Groq LPU.

Согласно актуальным Условиям использования, основная выделенная инфраструктура сервиса размещена в дата-центрах Google Cloud в Хамине, Финляндия. По данным Google, в 2023 году его инфраструктура в стране достигла показателя 98% безуглеродной энергии. Для охлаждения дата-центра в Хамине используется морская вода.

При этом экологический эффект такой инфраструктуры не сводится к энергозатратам на инференс. Обучение крупных языковых моделей само по себе требует значительных ресурсов: для GPT-3 исследователи оценивали энергозатраты примерно в 1,3 ГВт·ч, а водопотребление при его обучении в отдельных расчетах достигает 5,4 млн литров.

Но обучение — лишь одна часть экологического следа ИИ: при массовом использовании совокупное энергопотребление инференса становится существенным, а по некоторым оценкам доминирующим.

По мнению сооснователя Hyperfusion Алекса Петрова, называть EcoGPT полностью «экологичным» было бы маркетинговым преувеличением.

«Проект просто перекладывает экологический долг на разработчиков фундаментальных моделей», — заявил он в комментарии ForkLog.

Эксперт подчеркнул, что оценивать воздействие такого сервиса следует с учетом всей цепочки создания и использования модели, а не только энергозатрат на отдельные запросы.

Точно рассчитать углеродный и водный след одного API-запроса при отсутствии детальных данных об инфраструктуре провайдера, по словам Петрова, невозможно. В таких случаях можно построить лишь оценочную модель на основе усредненных коэффициентов и допущений — инструменты вроде CodeCarbon и Green Algorithms используют расчетные методики, а не прямое измерение каждого вычисления.

Отдельный вопрос — эффективность архитектур и оборудования. Петров назвал MoE-архитектуры и специализированные чипы «фундаментальными оптимизациями» с точки зрения инференса, однако предупредил, что снижение затрат на отдельную операцию не обязательно приводит к сокращению совокупного энергопотребления отрасли.

«Как только стоимость и энергозатраты на один токен падают, индустрия начинает генерировать значительно больше токенов — это называется парадоксом Джевонса», — отметил он.

В целом Петров не считает подход EcoGPT инженерной инновацией: по его мнению, это скорее продукт, популяризирующий использование небольших моделей там, где более крупные системы избыточны.

«С точки зрения ML-инженерии в ней нет новых патентов, суперноу-хау алгоритмов или архитектурных решений — больше маркетинг», — резюмировал эксперт.

Есть еще один нюанс инфраструктуры: при недоступности основной системы EcoGPT использует OpenRouter, который передает запросы модельным провайдерам. В таком случае исполнение может осуществляться на разных площадках, в зависимости от выбранного поставщика. Из публичных документов нельзя для каждого запроса установить полный физический маршрут, включая оборудование и источник электроэнергии.

Углеродная математика: почему деревья не перекрывают серверы

EcoGPT поддерживает лесовосстановление в Кении, Танзании и Уганде через профильную некоммерческую организацию Trees for the Future. Сам фонд подтверждает сотрудничество с компанией, а 7 сентября 2026 года выдал ей сертификат на 100 000 посаженных деревьев.

Однако экологическая модель EcoGPT «200 запросов = 1 дерево» сталкивается с проблемой временного разрыва между потреблением энергии и поглощением углерода. Энергия на обработку промпта расходуется непосредственно во время вычислений, тогда как удаление CO₂ деревьями из атмосферы происходит постепенно.

Согласно статье, опубликованной в Nature Climate Change при участии Немецкого исследовательского центра геонаук, естественно восстанавливающиеся вторичные леса в большинстве изученных экорегионов достигают максимальной скорости удаления углерода примерно в возрасте 20–40 лет. При этом молодые леса уже поглощают CO₂, просто скорость накопления углерода у них в среднем ниже; конкретный возраст пика существенно зависит от региона и типа леса.

Смертность высаженных деревьев в первые годы также может быть высокой. Исследования в Восточной Африке демонстрируют значительный разброс показателей: в одном из экспериментов в засушливых районах Кении выживаемость саженцев при разных способах посадки составляла 36,1–47%, тогда как в проекте по восстановлению агролесных угодий на северо-востоке Уганды к моменту его завершения сохранилось 75% из 14 500 саженцев. Среди факторов, влияющих на выживаемость, исследователи называют полив, качество посадки и ухода, засуху, вредителей и ущерб от скота.

Основатель и гендиректор CarbonLab Михаил Юлкин в комментарии ForkLog отметил, что самого количества высаженных деревьев недостаточно для оценки эффекта проекта. Значительно важнее, по мнению эксперта, снижать собственный углеродный след компании непосредственно на этапе работы инфраструктуры — в частности, выбирать дата-центры и других инфраструктурных партнеров, использующих низкоуглеродную энергию и контролирующих свое воздействие на окружающую среду.

Посадку деревьев в качестве основного способа компенсации воздействия ИИ Юлкин назвал неэффективной:

«Высадка деревьев — вообще не решение проблемы. Это имитация решения проблемы».

Отдельно Юлкин подчеркнул, что разные виды экологического воздействия нельзя автоматически взаимозачитывать. Например, посадка деревьев в одном регионе не компенсирует локальное воздействие дата-центра на водные ресурсы в другом.

Кому засчитывается экологический эффект

Фонд Trees for the Future помимо благотворительных программ развивает отдельное направление углеродного рынка: его проекты предполагают измерение, мониторинг и независимую верификацию климатического эффекта с последующим выпуском Verified Carbon Units по стандартам Verra. Для корпоративных клиентов фонд отдельно предлагает как обычное финансирование проектов, так и приобретение будущих углеродных единиц.

При этом Trees for the Future указывает EcoGPT как корпоративного спонсора, финансирующего посадку деревьев, без упоминания углеродных кредитов. В Условиях использования самого сервиса также нет утверждений о том, что эти посадки соответствуют определенному объему сертифицированных углеродных единиц.

По словам Михаила Юлкина, корпоративный клиент EcoGPT может указать в своей отчетности, что часть уплаченных за сервис средств направляется на экологический проект, но подобные решения нельзя автоматически представлять как сокращение или компенсацию собственных выбросов.

«Он выбрал ответственного поставщика, и на этом точка. Но сам ничего не сократил», — добавил эксперт.

Кроме того, если один и тот же климатический результат используют несколько сторон, возникает риск двойного учета. Права на него должны быть заранее определены и документально закреплены.

Эксперт отметил, что выпуск углеродных единиц не является обязательным для простого финансирования посадок. Важнее независимая верификация и регулярный инструментальный мониторинг проекта, в том числе с помощью дистанционного зондирования.

«Нужна система надежного инструментального контроля за всем этим массивом деревьев, которые они посадили. А так это только слова», — заключил он.

Платежи и прозрачность экологических расходов

В публичных материалах EcoGPT нет упоминаний о блокчейне, токенах или ончейн-учете экологического эффекта. Платная версия сервиса работает по модели подписки: на сайте платежи обрабатывает Stripe, а в мобильных приложениях — Apple и Google Play. При этом компания не раскрывает, какая доля выручки направляется на посадку деревьев и по какой методологии рассчитывается эта сумма.

По мнению ведущего исследователя Basilisk Labs и блокчейн- и Web3-консультанта Дениса Смирнова, интеграция блокчейна или ReFi-протоколов сама по себе не защищает проекты от гринвошинга. Такие инструменты могут сделать прозрачнее движение денег и экологических активов, а концепция Proof-of-Planting могла бы использоваться как дополнительный инструмент аудита.

«Если мы запишем в блокчейн “посажена тысяча деревьев”, он нам никак не докажет, что тысяча деревьев действительно была посажена», — отметил эксперт в комментарии ForkLog.

По его словам, собственный токен для такой модели также необязателен: компания может принимать обычные платежи, а затем публично показывать, какую часть выручки направили на экологические проекты, какие углеродные активы приобрели и погасили.

«Блокчейн в такой схеме нужен прежде всего для прозрачности записей, тогда как токен имеет смысл только при наличии отдельной функции, которую без него нельзя реализовать», — добавил Смирнов.

Приватность и сторонние провайдеры

EcoGPT заявляет, что не использует чаты для обучения фундаментальных моделей и предпочитает ИИ-провайдеров с политикой Zero Data Retention.

При этом в официальных документах компания прямо уточняет, что при маршрутизации через OpenRouter такой выбор не гарантирует нулевого хранения данных: сторонние провайдеры могут сберегать запросы для предоставления сервиса или обеспечения безопасности.

Кроме того, в EcoGPT история разговоров доступна пользователю, пока он самостоятельно ее не сотрет. Удаление данных начинается сразу и завершается во всех системах в течение 30 дней. При использовании OpenRouter запросы передаются сторонним модельным провайдерам, поэтому правила работы с ними зависят также от условий этих компаний.

Денис Смирнов в комментарии ForkLog уточнил, что OpenRouter предлагает отдельный ZDR-режим, при котором запросы могут направляться только провайдерам, заявляющим нулевое хранение данных. При этом, по словам эксперта, даже такая схема основана на политиках и договоренностях, а не на технической невозможности сохранить информацию.

«Если запрос уже ушел на чужой сервер, в конечном счете мы все равно вынуждены в какой-то степени доверять его владельцу», — отметил Смирнов.

Прорыва пока не видно

EcoGPT предлагает понятную схему: снизить вычислительную нагрузку за счет небольших моделей, а использование сервиса связать с финансированием лесовосстановления. При этом публичные материалы не позволяют в полной мере установить, как именно рассчитывается экологический эффект, какой объем средств направляется на посадки и какой климатический результат в итоге дает одна такая «зеленая» генерация.

Опрошенные эксперты указали на несколько ограничений этой модели. Эффективность инференса не отменяет ресурсов, затраченных на разработку и обучение моделей, а количество высаженных деревьев само по себе не позволяет определить объем удаленного CO₂. Для климатических заявлений важны прозрачная отчетность, независимая верификация, мониторинг посадок и однозначное определение того, кому принадлежит право заявлять соответствующий результат.

При этом в технической части EcoGPT использует уже существующие подходы — небольшие модели, эффективную инфраструктуру и сторонние вычислительные мощности. Поэтому на данном этапе проект скорее выглядит как продуктовая модель, соединяющая ИИ-сервис с экологическим вкладом, чем как инновационная «зеленая» технология. Его дальнейшая климатическая ценность будет зависеть прежде всего от того, насколько прозрачно компания сможет подтвердить свои экологические заявления.