Почему дата-центры, обрабатывающие данные с использованием технологии искусственного интеллекта (ИИ), потребляют так много электроэнергии? И вообще, в чём особенности работы таких дата-центров?

Об этом рассказывалось в недавнем (от 23 сентября с.г.) обзоре центральной англоязычной службы новостей Британской вещательной корпорации BBC. И далее предлагаем наш перевод этого обзора (с нашими примечаниями):

«Это настолько огромная цифра, что её трудно представить, но (тем не менее) во всём мире к 2029 году на центры обработки данных, поддерживающие ИИ, будет потрачено около 3 трлн. долларов США (или 2,2 трлн. британских фунтов стерлингов). Такую оценку дал инвестиционный банк Morgan Stanley, который также уточнил, что примерно половина от этой суммы пойдет на расходы на строительство, а половина — на дорогостоящее оборудование, поддерживающее революцию ИИ.

Если сравнивать вышеуказанную цифру с чем-то другим, то именно столько стоила вся французская экономика в 2024 году.

По оценкам, только в Великобритании в течение следующих нескольких лет будет построено еще 100 дата-центров для удовлетворения спроса на обработку данных с использованием ИИ. Некоторые из этих центоров будут созданы для американской компании Microsoft, которая в начале этого месяца (сентябрь 2025 г.) объявила об инвестициях в размере 30 млрд. долларов США (22 млрд фунтов стерлингов) в сектор индустрии искусственного интеллекта в Великобритании.

Но чем же дата-центры, обрабатывающие данные с использованием технологии ИИ, отличаются от традиционных дата-центров — т.е. зданий, где размещаются ряды компьютерных серверов, на которых хранятся наши личные фотографии, аккаунты в социальных сетях и рабочие приложения? И стоят ли дата-центры, обрабатывающие технологии ИИ, обозначенных выше колоссальных трат?

Все последние годы, по мере развития Интернета, центры обработки данных только увеличивались в размерах. В технологической отрасли для этого даже появился новый термин — «гипермасштаб» — для описания дата-центров, где потребляемая мощность электроэнергии достигала десятков мегаватт, что произошло ещё до того, как появились гигаваттные дата-центры, по мощности в тысячу раз превышающие мегаваттные.

Далее, развитие технологии ИИ вывело этот самый «гипермасштаб» на новый уровень. Большинство моделей ИИ используют дорогостоящие компьютерные чипы от (америкаснкой компании) Nvidia для обработки задач. Чипы Nvidia поставляются в больших корпусах стоимостью около 4 миллионов долларов за штуку. И именно эти корпуса — ключ к пониманию того, почему центры обработки данных с ИИ отличаются от других.

Большие языковые модели (Large Language Model, LLM), обучающие программы искусственного интеллекта, должны разбивать язык на все возможные мельчайшие смысловые элементы. Это возможно только при наличии сети компьютеров, работающих согласованно и в непосредственной близости друг от друга. Но почему расположение компьютеров в непосредственной близости так важно в этом случае?

Дело в том, что каждый метр расстояния между двумя чипами добавляет наносекунду, одну миллиардную секунды, ко времени обработки данных. Может показаться, что это не так уж много времени, но когда целый склад компьютеров работает безостановочно, эти микроскопические задержки накапливаются и снижают производительность, необходимую для ИИ.

Поэтому шкафы для обработки ИИ-данных плотно прижаты друг к другу, чтобы устранить вышеуказанный элемент задержки и создать то, что в технологическом секторе называется параллельной обработкой, когда многие расположенные рядом компьютеры работают как один огромный компьютер. Плотность — магическое слове в кругах разработчиков ИИ. Плотность расположения шкафов в дата-центрах для обработки ИИ-данных устраняет узкие места в обработке, которые возникают в обычных дата-центрах данных из-за работы процессоров, расположенных на расстоянии нескольких метров друг от друга. Однако плотные ряды шкафов потребляют гигаватты электроэнергии, а обучение искуственного интеллекта на больших языковых моделях ((LLM) привело к резким скачкам потребления электроэнергии.

Такие скачки эквивалентны тому, как если бы в тысячах домов синхронно включались и выключались чайники каждые несколько секунд. И такого рода нерегулярный спрос на электроэнергию в локальной сети требует тщательного управления энергосетями.

Дэниел Бизо (Daniel Bizo) из (американской) консалтинговой компании по проектированию центров обработки данных Uptime Institute зарабатывает на жизнь анализом центров обработки данных.

«Обычные центры обработки данных — это всего лишь постоянный фоновый шум по сравнению с нагрузкой, которую создает рабочая нагрузка дата-центров для обработки ИИ-данных», — говорит Дэниел Бизо.

Как и в случае с синхронизированными чайниками, внезапные скачки потреблениия электроэнергии, связанные с активностью ИИ, представляют собой то, что г-н Бизо называет проблемой.

Он говорит:

«Этот объем работы в таких масштабах неслыхан. Это экстремальная инженерная задача, наподобие космической программы «Аполлон».

Операторы центров обработки данных решают проблему энергосбережения разными способами.

В интервью BBC в начале этого месяца генеральный директор (американской компании по производству чипов) Nvidia Дженсен Хуанг (Jensen Huang) заявил, что в Великобритании в краткосрочной перспективе он надеется на то, что больше газовых турбин можно будет использовать «вне централизованной сети, чтобы не отвлекать энергию от  домохозяйств, подключенных к ней». Дженсен Хуанг, кроме того, заявил, что искусственный интеллект сможет самостоятельно проектировать более совершенные газовые турбины, солнечные панели, ветряные турбины и установки для термоядерного синтеза, чтобы производить более экономически эффективную и устойчивую энергию.

Компания Microsoft инвестирует миллиарды долларов в энергетические проекты, включая сделку с Constellation Energy, которая позволит возобновить производство атомной энергии на электростанции в Три-Майл-Айленде (Three Mile Island nuclear power plant, в 16 километрах от Гаррисберга — Harrisburg, столицы штата Пенсильвания, США).

В свою очередь, компания Google, принадлежащая Alphabet, также инвестирует в ядерную энергетику в рамках стратегии по переходу на безуглеродную энергию к 2030 году.

Тем временем компания Amazon Web Services (AWS), входящая в состав розничного гиганта Amazon, заявляет, что уже является крупнейшим корпоративным покупателем возобновляемой энергии в мире».

Здесь мы прервём цитирование обзора BBC, чтобы привести выдержку из июньского сообщения агентства Reuters о вышеупомянутой АЭС «Три-Майл-Айленд»:

Итак, как сообщало 25 июня текущего (2025) года британское информационное агентство Reuters, бывшая атомная электростанция «Три-Майл-Айленд» (Three Mile Island nuclear power plant), в штате Пенсильвания, США, может возобновить работу уже в 2027 году, примерно на год раньше запланированного срока, после  подключения станции к региональной сети с опережающими график темпами, сообщили руководители компании-владельца станции Constellation Energy (CEG.O). В сентябре прошлого (2024) года Constellation заключила сделку на поставку энергии для центров обработки данных Microsoft (MSFT.O), что проложило путь к повторному открытию АЭС «Три-Майл-Айленд», широко известной как место аварии в 1979 году, которая на некоторое время остановило развитие ядерной промышленности в США (произошедшая 28 марта 1979 года на втором энергоблоке АЭС «Три-Майл-Айленд» авария привела к значительному радиоактивному загрязнению внутри помещения станции и выхода из строя упомянутого второго энергоблока, но не повлекла радиактивного загрязнения за пределами помещания станции Прим. Green.obob.tv).

Нынешнее 20-летнее соглашение о закупках электроэнергии между Constellation и Microsoft является символом того, на какие драматические меры готова пойти компания Microsoft ради стимулирования своего развития в сфере технологии искусственного интеллекта, которое начало активизироваться полтора года назад.

Реактор, вновь вводимый в эксплуатацию на АЭС «Три-Майл-Айленд», которую сейчас переименовывают в Центр чистой энергии Крэйна (Crane Clean Energy Center), не был затронут аварией 1979 года, но был закрыт в 2019 году по экономическим причинам.

«Мы совершили ошибку, закрыв эту атомную станцию, но мы здесь не для того, чтобы вспоминать прошлое», — заявил генеральный директор Constellation Джо Домингес (Joe Dominguez) на недавнем мероприятии на Три-Майл-Айленде…

Здание АЭС «Три-Майл-Айленд» находится в том же состоянии, что и на момент закрытия в 2019 году, и с момента объявления о возобновлении работы большая часть работы была связана с планированием и наймом персонала, сообщили в Constellation». Конец цитаты по Reuters.

Атомная электростанция в Три-Майл-Айленде (Three Mile Island nuclear power plant, в 16 километрах от Гаррисберга — Harrisburg, столицы штата Пенсильвания, США), которая в 2027 году должна возобновить работу (после восьмилетнего простоя), после того, как было заключено соглашение на поставку энергии этой электростанции для дата-центров обработки ИИ-данных компании Microsoft.

Вернемся к обзору Британской вещательной корпорации BBC. Цитируем дальше:

«Представители индустрии центров обработки данных прекрасно понимают, что законодатели по всему миру следят за проблематикой функционирования дата-центров, обрабатывающих данные с использованием технологии искусственного интеллекта (ИИ), поскольку интенсивное потребление такими центрами энергии может оказать влияние на местную инфраструктуру и окружающую среду.

Одним из подобных воздействий на окружающую среду является большой запас воды, необходимый для охлаждения работающих схем дата-центров, обрабатывающих данные с использованием технологии искусственного интеллекта (ИИ).

В американском штате Вирджиния, где располагается всё больше центров обработки данных, обеспечивающих работу технологических Интернет-гигантов, таких как Amazon и Google, даже рассматривается законопроект, увязывающий одобрение строительства новых дата-центров с показателями потребления ими воды.

Тем временем проект строительства в северном Линкольншире (Lincolnshire), в Великобритании, крупнейшего дата-центра для обработки ИИ-данных столкнулся с возражениями со стороны компании Anglian Water, которая отвечает за обеспечение бесперебойной работы водопровода в районе предполагаемого строительства (Anglian Water — бывшая государственная компания, предоставляющая услуги водоснабжения и канализации в Восточной Англии Прим. Green.obob.tv). Компания Anglian Water заявила, что она не обязана поставлять воду для небытового использования, и предлагает использовать в качестве охлаждающей жидкости переработанную воду с конечной стадии очистки сточных вод, а не питьевую воду.

Учитывая практические проблемы и огромные затраты, с которыми сталкиваются центры обработки данных ИИ, не является ли все это движение на самом деле большим пузырем?

Один из докладчиков на недавней конференции по центрам обработки данных ввел термин «bragawatts» («хвастливые ватты»), чтобы описать, как отрасль преувеличивает масштаб предлагаемых к вводу в строй объектов обеспечения технологии ИИ.

Захл Лимбувала (Zahl Limbuwala) — специалист по центрам обработки данных в (немецкой) инвестиционно-технологической консалтинговой компании DTCP. Он признаёт важность постановки вопросов, связанных с будущим расходов на центры обработки данных для ИИ.

«В нынешнюю траекторию по нарастающей развития дата-центров обработки ИИ-данных очень трудно поверить. Конечно, есть много хвастовства. Но инвестиции должны приносить прибыль, иначе рынок сам себя отрегулирует», отмечает Захл Лимбувала из немецкой компании DTCP.

Однако несмотря на озвучиваемые им самим предостережения, Захл Лимбувала по-прежнему считает, что ИИ заслуживает особого места в инвестиционном плане.

«ИИ окажет большее влияние, чем предыдущие технологии, включая технологию самого Интернета. Поэтому вполне возможно, что нам понадобятся все эти гигаватты», — говорит Захл Лимбувала.

Он отмечает, что, если отбросить хвастовство, центры обработки данных ИИ — «это настоящая находка мира технологий». Спекулятивные технологические пузыри, такие как бум доткомов в 1990-х годах, не имели под собой реальной базы. Дата-центры обработки данных ИИ, напротив, очень надежны. Но стоящий за ними бум расходов не может длиться вечно», — передавала Британская вещательная корпорация BBC.

На иллюстрации: План дата-центра для обработки ИИ-данных в северном Линкольншире (Lincolnshire), в Великобритании. Введение в строй этого, одного из крупнейших в Европе, дата-центра затормозилось из-за проблемы с водоснабжением систем охлаждения.