В данном исследовании анализируется влияние технологий искусственного интеллекта (ИИ) на «зеленую» экономику путем изучения взаимосвязей между энергоэффективностью, возобновляемыми источниками энергии, цифровой инфраструктурой и выбросами углерода. Ключевая проблема заключается в том, что, с одной стороны, ИИ позволяет оптимизировать процессы производства и распределения электроэнергии, снижать энергопотребление в промышленности и повышать эффективность использования ресурсов. С другой стороны, центры обработки данных (ЦОД), высокопроизводительные вычислительные системы и инфраструктура охлаждения, необходимые для обучения и эксплуатации моделей ИИ, могут привести к росту спроса на электроэнергию. По оценкам Международного энергетического агентства, потребление электроэнергии центрами обработки данных в 2024 году составило около 415 ТВт·ч, а к 2030 году, согласно базовому сценарию, оно может достичь почти 945 ТВт·ч. В исследовании предлагается использовать межстрановые панельные данные (на примере Южной Кореи, Германии и США) для оценки динамических взаимосвязей с помощью метода системного обобщенного метода моментов (System-GMM) и выявления неоднородных эффектов по всему распределению выбросов с применением панельной квантильной регрессии (MMQR). Проблема эндогенности рассматривается с использованием лаговых переменных, альтернативных показателей ИИ, инструментальных переменных и дополнительных тестов на устойчивость результатов. Кроме того, анализируется влияние доли возобновляемых источников энергии, углеродоемкости электроэнергии и расходов на НИОКР на взаимосвязь между ИИ и выбросами. Ожидаемый научный вклад исследования заключается в выявлении условного и неоднородного характера воздействия ИИ, а также в разработке научно обоснованных рекомендаций по гармонизации политики в сферах цифровой инфраструктуры и энергетики в Узбекистане.