Будівництво нових дата-центрів і впровадження AI-рішень у бізнесі неможливі без трансформації енергетичної галузі. Тільки в США кількість електроенергії, що споживають центри обробки даних, до кінця десятиліття збільшиться втричі порівняно з сьогоднішніми цифрами. А це величезні інвестиції — наприклад, щоб ввести в експлуатацію кілька дата-центрів із сумарним споживанням 50 гігаватів (ГВт), тільки на інфраструктуру знадобиться понад $500 млрд!
В історії з розвитком штучного інтелекту теж задає ритм енергетичний сектор. Уся справа в обмежених ресурсах: щоб побудувати потужний дата-центр, необхідно масштабувати наявну енергетичну екосистему, яка включає надійні джерела енергії, інфраструктуру, електрообладнання в самих ДЦ, висококваліфіковані кадри. І якщо швидкість генерації даних продовжує зростати (тільки за останній рік приріст склав +22,5% або 27 зетабайт), то час на забезпечення електроенергією нового дата-центру може досягати трьох років. Це найслабша ланка в історії з поширенням AI: його потенціал неможливо реалізувати без доступу до відповідної енергетичної інфраструктури.
У McKinsey вважають, що генеративний AI (GenAI) у короткостроковій перспективі допоможе економіці отримати від $2,5 до $4,4 трлн. Для цього тільки в США необхідно побудувати кілька дата-центрів сумарною потужністю від 50 до 60 ГВт. У зв’язку з цим уже зростають витрати, які несуть ДЦ, — у Gartner підрахували, що за останній рік вони збільшилися на 24%! Це прямий вплив GenAI і його «апетитів» щодо обчислювальних потужностей.
Специфіка енергетичних запитів дата-центрів у тому, що вони створюють специфічне навантаження на енергосистему порівняно з промисловими підприємствами, які також працюють цілодобово. Наприклад, у ДЦ є резервні системи зберігання енергії для безперервної роботи обладнання, а за електроенергію їхні власники вже платять і далі готові платити більше, ніж у середньому по ринку.
Збільшення навантаження, спровоковане AI, dже спричинило дефіцит обчислювальних потужностей через складнощі з підключенням до нових електромереж. Водночас темпи генерації електроенергії зростають синхронно з кількістю дата-центрів, що вводяться в експлуатацію, — тобто проблема стосується тільки інфраструктури енергоресурсів, а не їхньої кількості. Ще одним стримувальним фактором є складна ситуація з кадрами: для реалізації великих проєктів бракує електромонтерів і робітників на виробничі підприємства, які випускають напівпровідники та акумулятори.
Міжнародна енергетична агенція (IEA) прогнозує, що глобальний попит на електроенергію в дата-центрах щонайменше подвоїться в період із 2022 до 2026 року, здебільшого це відбудеться завдяки AI-застосункам.
Роль інвесторів в успішній реалізації AI-проєктів
Подальше розширення екосистеми дата-центрів залежить не тільки від енергетичного сектору, а й від бажання великих інвесторів брати участь у розв’язанні перерахованих проблем. Вони можуть зробити те, що в підсумку допоможе задовольнити попит AI-систем на додаткові обчислювальні потужності.
Забезпечення доступу до достатніх обсягів електроенергії
Необхідні інвестиції в передачу і розподіл електроенергії — не тільки в межах основних ринків ДЦ, а й у нетипових локаціях. Це можуть бути інвестиції в розширення гіперскейлерів, які дедалі частіше будують свої майданчики поруч із дешевими альтернативними джерелами енергії, або в нові дата-центри на ринках, що розвиваються, де менші терміни введення в експлуатацію. Також інвестори шукають можливості для зведення електростанцій, повністю ізольованих від мережі, підвищення щільності розміщення обладнання в наявних дата-центрах або реалізації нетипових рішень — як, наприклад, використання ядерної енергетики.
Найближчим часом інтерес до ядерної енергетики з боку обчислювального сектора може зрости: атомні станції надійні, здатні забезпечувати стабільні обсяги генерації за відносно невисоку вартість. І хоча ядерні проєкти дуже складні та дорогі в реалізації, тривале зростання навантаження (зокрема спричинене AI) може призвести до того, що вони зможуть залучити необхідні інвестиції.
Випуск достатньої кількості енергообладнання
Будуть потрібні інвестиції в нові технології, що розвиваються, щоб компенсувати брак критично важливого обладнання. Фінансування насамперед потребують невеликі компанії, які постачають генератори й блоки живлення — без інвесторів вони не зможуть масштабуватися і переорієнтуватися на роботу з гіперскейлерами. Практика збільшення щільності наявних ДЦ задає тренд на випуск потужнішого обладнання для розміщення в стійках — відповідно, знадобляться ресурси на зміну наявних лінійок продуктів. А переорієнтація на випуск модульних рішень дасть змогу швидше вводити в експлуатацію і масштабувати наявні ЦОД.
Підготовка кваліфікованих кадрів
Тренд на будівництво нових ДЦ у віддалених районах, де немає достатньої кількості фахівців, збігся зі зростаючим дефіцитом на електромонтажників. Це відкриває можливості як для компаній, що займаються пошуком або підготовкою персоналу, так і інвесторів. Вони можуть фінансувати перенесення частини виробничих потужностей за межі основного підприємства, щоб скоротити потребу в фахівцях на місцях, або знаходити нові підходи до пошуку і навчання персоналу. Він, очевидно, стане важливим фактором успіху для ключових гравців у сфері надання обчислювальних ресурсів.
Зовсім скоро можуть з’явитися успішні приклади реалізації цієї комплексної стратегії: компанія Blackstone заявила про свої плани виділити £10 млрд ($13,4 млрд) на будівництво у Великій Британії великого ДЦ, орієнтованого на AI-навантаження. Ще £110 млн американський інвестор витратить на модернізацію необхідної інфраструктури та перепідготовку персоналу для експлуатації об’єкта.
Висновки
Генеративний AI вплинув на темпи масштабування і введення в експлуатацію обчислювальних потужностей сильніше, ніж будь-яка інша технологія з початку 2000-х. Однак нові дата-центри з’являються не так швидко, як того вимагає технологія, що стрімко розвивається будівництво енергетичної інфраструктури ведеться дуже повільно. Ситуацію, що склалася, можуть виправити інвестиції в розробку наступних поколінь систем електропостачання та зберігання даних (їхні обсяги також швидко збільшуються). Це ті галузі, де великі гравці готові платити більше, ніж у середньому по ринку, щоб задовольнити зростаючий попит на обчислювальні ресурси з боку AI-систем.
