ИИ-датацентр

ИИ-датацентр отличается от традиционного корпоративного дата-центра принципиально иными требованиями к инфраструктуре. Если стандартная стойка потребляет 5–10 кВт, то стойка с восемью GPU H100 требует 10–15 кВт, а стойка с модулем NVL72 (72 GPU Blackwell) — до 120 кВт. Такая тепловая плотность делает традиционное воздушное охлаждение недостаточным: крупнейшие AI-объекты переходят на прямое жидкостное охлаждение (Direct Liquid Cooling, DLC) или полное погружение в диэлектрическую жидкость.

Строительство ИИ-датацентров переживает инвестиционный бум с 2023 года. Microsoft вложила более $14 млрд в строительство объектов в США и Европе, Google анонсировала капиталовложения свыше $100 млрд на 2025–2026 годы. В рамках американского проекта Stargate (партнёрство OpenAI, SoftBank, Oracle и NVIDIA) планируется ввести в строй мощности для 500 тысяч GPU к 2028 году при общем объёме инвестиций до $500 млрд. Ключевые операторы — CoreWeave, Lambda Labs, AWS, Azure, Google Cloud — конкурируют за доступность GPU, энергетические мощности и охлаждение.

Энергоснабжение стало одним из главных ограничений: крупный AI-кластер из 50 тысяч GPU и более потребляет 150–300 МВт, что сопоставимо с электропотреблением небольшого города. Размещение объектов определяется доступностью дешёвой электроэнергии (гидро-, атомной или ветровой), холодного климата для снижения затрат на охлаждение и мощностью электросетей. В 2025–2026 годах ряд крупных проектов столкнулся с задержками из-за нехватки мощностей электросетей и трансформаторного оборудования. PUE (Power Usage Effectiveness) лучших объектов достигает 1,1–1,2: на инфраструктуру расходуется лишь 10–20% сверх вычислительной мощности.

Пример

“Датацентр xAI Colossus в Мемфисе, запущенный в 2025 году, разместил 100 тысяч GPU H100 с суммарным энергопотреблением около 300 МВт и жидкостным охлаждением стоек для поддержки обучения и инференса модели Grok.