Острая вычислительная недостаточность

В последнее время в отношении центров обработки данных (ЦОД) появляются прогнозы один тревожнее другого. Например, в конце сентября Национальное рейтинговое агентство (НРА) напугало энергорынок гигаваттами мощности и двукратными темпами роста и потребления ЦОДов, в очередной раз объединив классические дата-центры и майнинг – два принципиально разных бизнеса.

Возникает ощущение, что ЦОДы – это какая-то угроза. Их фактически запретили подключать к сетям в Москве и Московской области, для них многократно подняли кадастровую стоимость земли, увеличили стоимость электросетевых услуг – и останавливаться на достигнутом власти не планируют. Конечно, у повышенного спроса на электроэнергию есть цена. Но цена есть и у отсутствия инфраструктуры для вычислений. И она может оказаться для экономики гораздо выше.

Масштаб проблемы

Для начала стоит отметить: количество ЦОДов в России и их мощность достоверно не известны. «Сбер» оценивает мощность в 1,2–1,7 ГВт, включая коммерческие и корпоративные площадки. iKS-Consulting приводит оценку в 0,8 ГВт максимальной разрешенной мощности только коммерческих ЦОДов. Совкомбанк, учитывая в том числе корпоративные мощности, получает 3,9 ГВт с прогнозом роста до 5,3 ГВт. НРА оценивает мощность ЦОДов в 2025 г. в 1,7 ГВт и прогнозирует ее рост до 3 ГВт к 2030 г. Оценки правительства – 1,8 и 4,3 ГВт соответственно.

Оценки отличаются из-за различной базы расчета. В одной коммерческие площадки, в другой еще и серверные предприятия, в третьей – серверные стойки, умноженные на их среднее потребление, в четвертой – мегаватты IT-нагрузки, в пятой – мегаватты, присоединенные к сети. Но прежде чем пугать, запрещать и вообще как-либо регулировать рынок, надо понять и четко определить объект регулирования.

Наиболее важные для экономики страны ЦОДы – дата-центры для искусственного интеллекта (ИИ) – на поверку могут оказаться совсем не такими прожорливыми: Совкомбанк прогнозирует их совокупную мощность на уровне всего 700 МВт к 2030 г. Причем эта цифра может в реальности оказаться даже меньше, учитывая нехватку на мировом рынке графических процессоров и чипов памяти, а также сложности с их поставками в Россию.

Цена дефицита вычислений

Кроме того, говоря про ЦОДы, необходимо помнить, что они обеспечивают: без них невозможны покупки в интернете, звонки по сотовому телефону, доступ в интернет, общение с «Алисой» и «Гигачатом», использование «Госуслуг» и даже прогнозы погоды. ИИ также стал неотъемлемой частью нашей жизни. По данным ВЦИОМа, в 2026 г. даже среди интернет-пользователей с минимальными цифровыми навыками доля хотя бы раз использовавших нейросети составляет 58%. А если учесть фоновое потребление ИИ – через умные устройства, рекомендательные системы, оплату по биометрии, – то охват приблизится к 100% населения.

ЦОД часто воспринимается как нестабильный потребитель с пиками и спадами потребления. На самом деле даже у ИИ-ЦОДов 85% работы – это довольно стабильный инференс, т. е. обработка запросов пользователей. Инференс – это вообще постоянная производственная потребность, а обучение моделей – разовая история. Часто модели в одних и тех же центрах отвечают на вопросы днем, а обучаются ночью. Позволить себе выделенный под обучение моделей ЦОД в России не могут даже крупнейшие бигтехи.

Кстати, за счет такого чередования задач у многих ИИ-ЦОДов очень ровный график нагрузки с колебаниями в единицы процентов. А такой потребитель очень выгоден энергосистеме – он позволяет так же равномерно загружать генерирующие мощности, турбины, которые эффективнее всего работают в стабильном режиме, без скачков нагрузки.

Вообще ЦОДы без преувеличения являются основой для будущего технологического развития страны. Все, на что делает ставку российское правительство и отечественные компании, – повышение производительности труда, автоматизация, роботизация, беспилотный транспорт, связь пятого поколения – будет опираться на вычислительные мощности. Все эти задачи требуют обработки видео, показаний датчиков, моделирования движения и свойств материалов и т. д.

ЦОДы с ИИ уже приносят реальную пользу. На одном из основных предприятий Siemens в Амберге (Бавария, Германия), где производятся современные промышленные контроллеры для автоматизации производственных процессов, применение ИИ позволило сократить производственные простои на 40%. На крупнейшем заводе BMW в Спартанберге (Южная Каролина, США), ключевом для производства автомобилей моделей Х3 – Х7, роботы на базе ИИ уже поучаствовали в производстве более 30 000 автомобилей, отработав около 1250 часов. Таким образом, ЦОДы и ИИ уже стали неотъемлемой частью промышленности.

Согласно оценкам The Economist, ИИ в США создал 1 млн рабочих мест, тогда как привел к сокращению всего лишь 200 000 с середины 2023 г. Безработица в стране держится на рекордно низком уровне в 4,1%. Причем большинство этих рабочих мест в США созданы как раз благодаря строительству дата-центров – основное число вакансий открылось для строителей, инженеров, электриков и т. д.

В Малайзии, которая открыла свои двери для инвесторов в ЦОДы, инвестиции в эту сферу составили 18% ВВП – это самый высокий уровень в мире, а темпы роста ВВП страны с 2023 г. стабильно держатся на уровне 5–6% в год.

В России сектор информационных технологий и связи в целом является вторым по показателю добавленной стоимости ВВП, произведенной на киловатт-час. Выше показатель у торговли, но и она почти на четверть осуществляется онлайн (в некоторых регионах на 30–50%), а значит, базируется все на тех же ЦОДах.

ИИ может помочь и отраслям, оказавшимся в сложной ситуации. Например, по оценке консалтинговой компании «Яков и партнеры», ежегодный потенциал использования ИИ в девелопменте составляет 0,9 трлн руб., или 0,4% ВВП.

ЦОДы вносят вклад в развитие не только национальной, но и региональных экономик. Например, в Вирджинии (США) за счет ЦОДов было создано 113 000 рабочих мест. При этом одно рабочее место в ЦОДе поддерживает еще 2,1 рабочего места в экономике штата. Дата-центры обеспечили почти $40 млрд совокупного экономического выпуска Вирджинии за 2025 г., причем две трети связано с их эксплуатацией. Сектор принес более $2 млрд налоговых поступлений в местные бюджеты и еще $1,56 млрд в бюджет штата, а также привлек в регион производителей энергетического и электротехнического оборудования.

Потребить нельзя сэкономить

ЦОДы действительно потребляют много электроэнергии. Однако, по оценкам того же НРА, удельное потребление IT-отрасли в 2022–2025 гг. снизилось со 169 до 123 Вт·ч/Гб при росте трафика почти на 73%. Это верно и в мировом масштабе. По прогнозам Международного энергетического агентства (МЭА), ЦОДы сформируют всего около 8% мирового прироста спроса в 2025–2030 гг., тогда как промышленность – около 36%, потребление зданий – 28%, транспорт – 11%, охлаждение помещений – 10%. Таким образом, ЦОДы – важный, но далеко не определяющий фактор мирового роста энергопотребления.

При этом МЭА прогнозирует не только потребление ЦОДами 3% электроэнергии в мире к 2030 г., но и указывает на потенциал ИИ в обеспечении энергосбережения на те же 3%. То есть может получиться win-win сценарий для энергосистемы. Непроизвольно напрашивается вывод: может быть, все же стоит не ограничивать, а, наоборот, создавать для развития ЦОДов и ИИ максимально благоприятные условия?

Тем более что ИИ может принести довольно много пользы самим энергетикам. МЭА приводит в пример электросетевую компанию в Китае, где анализ результатов визуального мониторинга сетей с помощью ИИ позволил сдержать рост численности обходчиков – она выросла всего на четверть при двукратном росте протяженности линий. В Индии ИИ помог сетевикам ускорить планирование сети на 80%, а в США – сократить время обработки данных по отключениям с нескольких часов до нескольких минут.

Есть и более широкий набор цифровых инструментов. Динамическое определение допустимой нагрузки линий электропередачи позволяет увеличить существующую пропускную способность на 20–30% с учетом фактических погодных условий и отказаться от лишнего сетевого строительства. А объем ежегодной экономии затрат генерирующих компаний во всем мире за счет сокращения пережогов топлива, продления срока жизни агрегатов и их обслуживания по текущему состоянию может составить до $110 млрд.

Приведенные примеры показывают: задержка в развитии ИИ и необходимых для него ЦОДов может измеряться для России не просто миллиардами, но и потерянными технологическими поколениями. Думаю, никто не хочет реализации такого сценария.

Что делать

Чтобы не допустить такого развития событий, можно сделать несколько определенных шагов. Во-первых, понять, сколько ЦОДов есть и сколько потребуется. Если государство не может стимулировать развитие отрасли в целом, стоит выделить приоритет для передовых ИИ-ЦОДов. Для этого им нужно дать определение на законодательном уровне. Конечно, не все дата-центры получат маркировку ИИ. Критерии должны позволять выделить инфраструктуру, действительно необходимую для разработки и применения ИИ.

Во-вторых, стимулировать развитие энергосистемы в интересах потребителей, в том числе ИИ-ЦОДов. ЦОДы и ИИ – активно развивающаяся новая отрасль промышленности, и энергосистема должна их учитывать. При этом подстраивать сроки ввода ЦОДов под цикл строительства электростанций, который может составлять от пяти до 10 лет, неправильно.

Логичный следующий шаг – признание ИИ-ЦОДов промышленной инфраструктурой. Они все теснее встроены в высокотехнологичные бизнес-процессы, а их развитие необходимо для модернизации промышленности.

Этот статус должен выражаться как минимум в том, что к их развитию должно применяться не ограничительное, а стимулирующее регулирование.

Наконец, стоит создать условия, при которых новый потребитель не будет стремиться уйти из энергосистемы из-за возросших затрат, а сохранит связь с ней. Даже если ЦОД построит собственную генерацию, она могла бы быть хотя бы частично доступна другим потребителям. Для этого могут потребоваться более гибкие условия работы на оптовом и розничном рынках электроэнергии. Тогда рост вычислительных мощностей станет возможностью развития и для энергетики.