Строительство новых дата-центров и внедрение AI-решений в бизнесе невозможны без трансформации энергетической отрасли. Только в США количество электроэнергии, потребляемой центрами обработки данных, к концу десятилетия увеличится в три раза по сравнению с cегодняшними цифрами. А это огромные инвестиции — например, чтобы ввести в эксплуатацию несколько дата-центров с суммарным потреблением 50 гигаватт (ГВт), только на инфраструктуру потребуется более $500 млрд!
- Роль инвесторов в успешной реализации AI-проектов
- Обеспечить доступ к достаточным объемам электроэнергии
- Выпуск достаточного количества энергооборудования
- Подготовка квалифицированных кадров
- Выводы
В истории с развитием искусственным интеллектом тоже задаёт ритм энергетический сектор. Все дело в ограниченных ресурсах: чтобы построить мощный дата-центр, необходимо масштабировать существующую энергетическую экосистему, которая включает надёжные источники энергии, инфраструктуру, электрооборудование в самих ДЦ, высококвалифицированные кадры. И если скорость генерации данных продолжает расти (только за последний год прирост составил +22,5% или 27 зеттабайт), то время на обеспечение электроэнергией нового дата-центра может достигать трех лет. Это самое слабое звено в истории с распространением AI: его потенциал невозможно реализовать без доступа к соответствующей энергетической инфраструктуре.
В McKinsey считают, что генеративный AI (GenAI) в краткосрочной перспективе поможет экономике получить от $2,5 до $4,4 трлн долларов. Для этого только в США необходимо построить несколько дата-центров суммарной мощностью от 50 до 60 ГВт. В связи с этим уже растут расходы, которые несут ДЦ, — в Gartner подсчитали, что за последний год они увеличились на 24%! Это прямое влияние GenAI и его «аппетитов» в отношении вычислительных мощностей.
Специфика энергетических запросов дата-центров в том, что они создают специфичную нагрузку на энергосистему по сравнению с промышленными предприятиями, также работающими круглосуточно. Например, в ДЦ есть резервные системы хранения энергии для непрерывной работы оборудования, а за электроэнергию их владельцы уже платят и дальше готовы платить больше, чем в среднем по рынку.
Увеличение нагрузки, спровоцированное AI, уже вызвало дефицит вычислительных мощностей из-за сложностей с подключением к новым электросетям. В то же время темпы генерации электроэнергии растут синхронно с количеством вводимых в эксплуатацию дата-центров — то есть проблема касается только инфраструктуры энергоресурсов, а не их количества. Еще одним сдерживающим фактором является сложная ситуация с кадрами: для реализации крупных проектов не хватает электромонтёров и рабочих на производственные предприятия, которые выпускают полупроводники и аккумуляторы.
Международное энергетическое агентство (IEA) прогнозирует, что глобальный спрос на электроэнергию в дата-центрах как минимум удвоится в период с 2022 по 2026 год, в основном это произойдёт за счёт AI-приложений.
Роль инвесторов в успешной реализации AI-проектов
Дальнейшее расширение экосистемы дата-центров зависит не только от энергетического сектора, но и от желания крупных инвесторов принимать участие в решении перечисленных проблем. Они могут сделать то, что в конечном итоге поможет удовлетворить спрос AI-систем на дополнительные вычислительные мощности.
Обеспечить доступ к достаточным объемам электроэнергии
Необходимы инвестиции в передачу и распределение электроэнергии — не только в границах основных рынков ДЦ, но и в нетипичных локациях. Это могут быть инвестиции в расширение гиперскейлеров, которые все чаще строят свои площадки рядом с дешевыми альтернативными источниками энергии, или в новые дата-центры на развивающихся рынках, где меньше сроки ввода в эксплуатацию. Также инвесторы ищут возможности для возведения электростанций, полностью изолированных от сети, повышения плотности размещения оборудования в существующих дата-центрах или реализации нетипичных решений — как, например, использование ядерной энергетики.
В ближайшее время интерес к ядерной энергетике со стороны вычислительного сектора может вырасти: атомные станции надежны, способны обеспечивать стабильные объемы генерации при достаточно невысокой цене. И хотя ядерные проекты очень сложны и дороги в реализации, продолжающий рост нагрузки (в том числе вызванный AI) может привести к тому, что они смогут привлечь необходимые инвестиции.
Выпуск достаточного количества энергооборудования
Потребуются инвестиции в новые и развивающиеся технологии, чтобы компенсировать нехватку критично важного оборудования. В финансировании прежде всего нуждаются небольшие компании, которые поставляют генераторы и блоки питания — без инвесторов они не смогут масштабироваться и переориентироваться на работу с гиперскейлерами. Практика увеличения плотности существующих ДЦ задает тренд на выпуск более мощного оборудования для размещения в стойках — соответственно, потребуются ресурсы на изменение существующих линеек продуктов. А переориентация на выпуск модульных решений позволит быстрее вводить в эксплуатацию и масштабировать имеющиеся ЦОД.
Подготовка квалифицированных кадров
Тренд на строительство новых ДЦ в удаленных районах, где нет достаточного количества специалистов, совпал с растущим дефицитом на электромонтажников. Это открывает возможности как для компаний, занимающихся поиском или подготовкой персонала, так и инвесторов. Они могут финансировать перенос части производственных мощностей за пределы основного предприятия, чтобы сократить потребность в специалистах на местах, или находить новые подходы к поиску и обучению персонала. Он, очевидно, станет важным фактором успеха для ключевых игроков в сфере предоставления вычислительных ресурсов.
Совсем скоро могут появиться успешные примеры реализации этой комплексной стратегии: компания Blackstone заявила о своих планах выделить £10 млрд ($13,4 млрд) на строительство в Великобритании крупного ДЦ, ориентированного на AI-нагрузки. Еще £110 млн американский инвестор потратит на модернизацию необходимой инфраструктуры и переподготовку персонала для эксплуатации объекта.
Выводы
Генеративный AI повлиял на темпы масштабирования и ввода в эксплуатацию вычислительных мощностей сильнее, чем любая другая технология с начала 2000-х. Однако новые дата-центры появляются не так быстро, как того требует стремительно развивающаяся технология — строительство энергетической инфраструктуры ведется очень медленно. Сложившуюся ситуацию могут исправить инвестиций в разработку следующих поколений систем электроснабжения и хранения данных (их объемы также быстро увеличиваются). Это те области, где крупные игроки готовы платить больше, чем в среднем по рынку, чтобы удовлетворить растущий спрос на вычислительные ресурсы со стороны AI-систем.
