Конец кремниевой эры: ИИ меняет энергетику планеты

Проблема энергопотребления ИИ

Взрывной рост генеративного искусственного интеллекта уже приводит к тому, что классическая «кремниевая» парадигма вычислений перестаёт справляться с нагрузкой — прежде всего по энергии. По оценкам, средний запрос к большой языковой модели потребляет около 0,3 ватт‑часа, что кажется незначительным, но при миллиардах запросов в день превращается в гигантский спрос на электроэнергию.

Одновременно модели для генерации изображений и видео расходуют столько же энергии на создание нескольких секунд ролика, сколько микроволновка за час работы. Это наглядно показывает масштаб проблемы для энергосистем.

Нагрузка на центры обработки данных

Рост энергопотребления ИИ концентрируется в центрах обработки данных, где плотность мощности на стойку уже увеличивается с 10–15 кВт до 50–70 кВт. Это меняет технологические требования к инфраструктуре: сети и подстанции крупных городов, в том числе Москвы, испытывают дополнительное давление на фоне электрификации транспорта и роста других видов нагрузки.

Эксперты предупреждают, что бесконтрольное появление «ИИ‑ферм» может привести к локальным перегрузкам.

Поиски новых энергетических решений

Страны и компании вынуждены искать новые энергетические решения, чтобы утолить «аппетиты» ИИ и одновременно удержать экологические обязательства.

Западные технологические гиганты экспериментировали с нетривиальными подходами. Например, один из проектов по размещению серверов под водой должен был использовать естественное охлаждение океаном, но столкнулся с ускоренной коррозией оборудования и высокими эксплуатационными издержками.

Параллельно крупнейшие игроки, вроде Google и Amazon, переводят дата‑центры на возобновляемые источники энергии. Однако рост спроса на вычисления со стороны ИИ обгоняет темпы внедрения «зелёной» генерации.

Регулирование в Европе

На уровне регулирования прежде всего выделяется Европа, где ИИ и дата‑центры уже встроены в климатическую повестку.

В рамках EU AI Act разработчиков наиболее мощных моделей обязывают документировать энергопотребление на этапах обучения, дообучения и эксплуатации, превращая энергоэффективность в формальный критерий оценки технологий.

Дополняет картину Директива по энергоэффективности, которая требует вести открытый реестр всех ЦОД (центров обработки данных) мощностью свыше 500 кВт с указанием:

• потребления;
• доли ВИЭ (возобновляемых источников энергии);
• показателя PUE (Power Usage Effectiveness — коэффициент эффективности использования энергии, отражающий соотношение общего энергопотребления центра обработки данных к энергопотреблению ИТ‑оборудования).

Регламент экодизайна отсеивает с европейского рынка наименее эффективные серверы и системы хранения. Фактически это означает, что «конец кремниевой эры» сопровождается жёстким отбором не только по производительности, но и по удельным энергозатратам.

Ситуация в России

Россия, по оценкам экспертов отрасли, находится в особом положении. С одной стороны, энергосистема сталкивается с изношенной инфраструктурой и рисками перегрузок. С другой — страна обладает значительным резервом недозагруженных атомных электростанций и ресурсом попутного нефтяного газа.

Предлагаемая стратегия — строить дата‑центры ближе к крупным источникам генерации, особенно АЭС. Это позволяет:

• снизить потери при передаче;
• использовать относительно «чистую» электроэнергию для вычислений.

Дополнительный резерв видят в создании газотурбинных станций на попутном газе в удалённых регионах. Это превращает ранее сжигаемый впустую ресурс в источник питания для ИИ‑кластеров и сопутствующей инфраструктуры.

Повышение эффективности цифровой инфраструктуры

Параллельно внимание смещается от одной только «сырой мощности» к повышению эффективности самой цифровой инфраструктуры.

Ключевой метрикой для ЦОД становится PUE (Power Usage Effectiveness — коэффициент эффективности использования энергии): лучшие мировые площадки добиваются значений около 1,15 за счёт:

• точного проектирования;
• цифровых двойников;
• адаптивных режимов эксплуатации;
• современных систем охлаждения.

В фокус обсуждения попадает водяное охлаждение серверов и графических процессоров (GPU — Graphics Processing Unit, графический процессор), которое уже внедряется в Китае. В России подобные решения пока единичны.

В программном слое разрабатываются методы «сжатия» ИИ‑моделей и частичного задействования параметров. Они позволяют обрабатывать запросы не всей моделью, а только её частью. Это уменьшает потребность в графических процессорах (GPU) и снижает энергопотребление без потери качества для большинства сценариев.

Рыночные и регуляторные стимулы

Отдельный блок дискуссии — рыночные и регуляторные стимулы, которые должны закрепить новый порядок.

Аналитики предупреждают: если Россия не продемонстрирует высокую энергоэффективность ИИ‑решений и дата‑центров, это может стать барьером для выхода на международные рынки и привлечения финансирования. Западные финансовые институты уже ориентируются на ESG‑критерии (Environmental, Social and Governance — экологические, социальные и управленческие критерии) и готовы ограничивать поддержку проектов, использующих неэффективные, «грязные» технологии.

В ответ эксперты предлагают связать субсидии и льготы для девелоперов и операторов ЦОД с подтверждённой эффективностью. В том числе — с помощью BIM‑моделей (Building Information Modeling — информационное моделирование зданий) и цифровых двойников, чтобы исключить формальный подход к зелёным инициативам.

Интеграция ИИ и городской среды

Наконец, новая энергетика вокруг ИИ рассматривается не только как вопрос киловатт‑часов, но и как возможность перестройки городской среды.

В качестве примера приводится концепция интеграции дата‑центров с сити‑фермами: тепло от графических процессоров (GPU — Graphics Processing Unit) используется для обогрева вертикальных теплиц, обеспечивающих мегаполисы свежими продуктами без длинной логистики.

Для реализации таких проектов потребуются:

• новые стандарты;
• правила градостроительства;
• механизмы взаимодействия между IT‑компаниями, агробизнесом и девелоперами.

Сторонники подхода считают, что он может одновременно:

• снизить углеродный след;
• создать рабочие места;
• повысить устойчивость городов.

В этом контексте «конец кремниевой эры» понимается как переход к эпохе, где вычисления, энергия и городская инфраструктура развиваются как единая, тесно связанная система.