По словам президента «Ростелекома» Михаила Осеевского, дефицит энергетических мощностей открывает новые возможности для сотрудничества крупных компаний. Они смогут объединить усилия для создания электростанций для ИИ ЦОД — кампусы будут строиться рядом со станциями, сообщает «Интерфакс».

В «Ростелекоме» пришли к выводу, что развитие решений на базе ИИ требует развитой вычислительной инфраструктуры, но ИИ-серверы потребляют очень много энергии. Если стандартные стойки рассчитаны приблизительно на 5 кВт, то в случае варианта с ИИ-ускорителями речь может идти уже о 50 кВт (на деле ёмкость может быть и в разы выше). При этом дата-центр на 1 тыс. стоек уже через пять лет будет «обычной историей» — речь идёт о гигантских мощностях в случае массового внедрения ИИ.

Основная идея Осеевского — ЦОД могли бы совместно заказывать электростанции и создавать общие технопарки для своих ЦОД. Например, крупнейшие банки, «Ростелеком», «Яндекс», VK и другие компании, даже будучи конкурентами в некоторых сферах, могли бы объединить силы для строительства электростанций и кампусов ЦОД при них.

Осеевский заявил, что концепция предусматривает строительство электростанции, особой технологической зоны рядом с ней, на этой территории участники сами строят свои дата-центры. При этом на комплекс распространяются единые системы безопасности и связи. По прогнозам бизнесмена, проблема с получением достаточного количества энергии появится у всех компаний, которым необходимо будет строить ИИ ЦОД. Конечно, в первую очередь вопрос будет актуален для Москвы и Московской области.

По информации Международного энергетического агентства (IEA), в ближайшие три года миру потребуется много новых источников энергии, чтобы компенсировать «беспрецедентный» рост спроса. Исследование IEA показало, что энергопотребление ЦОД к 2030 году вырастет более чем вдвое, а из-за ИИ придётся сжигать больше угля и газа. В частности, эксперты прогнозируют утроение мощности коммерческих ЦОД в России к 2028 году, а в феврале сообщалось, что в стране скоро якобы наступит дефицит энергии для обучения ИИ, который сильнее всего ударит по ЦОД в Москве и Санкт-Петербурге.