Пока мир борется с гонкой вооружений в области искусственного интеллекта и потребностями в энергии, картина для США становится ясной: потребности энергосистемы в ближайшее время не уменьшатся.

Стремительное расширение центров обработки данных, в первую очередь обусловленное бумом искусственного интеллекта, к концу этого десятилетия кардинально изменит спрос на электроэнергию в США. 

Согласно последнему анализу Института исследований электроэнергетики (EPRI) «Энергоснабжение интеллектуальных систем 2026», к 2030 году на центры обработки данных может приходиться от 9% до 17% от общего потребления электроэнергии в США, что более чем вдвое увеличит их нынешнюю долю в 4-5%.

Это на 60% больше, чем прогнозировалось EPRI на 2024 год, что обусловлено беспрецедентным ростом числа объявленных и строящихся проектов центров обработки данных за последние 18 месяцев. 

Быстрое ускорение обусловлено масштабными инвестициями в крупные центры, ориентированные на искусственный интеллект , которые требуют значительно большей вычислительной мощности, чем традиционные облачные, потоковые или корпоративные рабочие нагрузки.

По данным EPRI, в 2024 году центры обработки данных в США потребляли примерно 177–192 тераватт-часа (ТВт·ч) электроэнергии. К 2030 году эта цифра может вырасти до примерно 380–790 ТВт·ч. Для сравнения, один крупный центр обработки данных (100–1000 МВт) может потреблять электроэнергию, эквивалентную 80 000–800 000 среднестатистических американских домов, что соответствует среднему или крупному городу.

Сегодня совокупная нагрузка центров обработки данных уже сопоставима с суммарным спросом десятков крупных городов; к 2030 году дальнейший рост может сравняться с потребностями в электроэнергии нескольких крупных мегаполисов.

«Масштабы и темпы роста центров обработки данных представляют собой определяющий момент для энергетической системы США», — заявил в своем заявлении Дэвид Портер, вице-президент EPRI по электрификации и стратегии устойчивой энергетики. «Сотрудничество будет иметь ключевое значение для обеспечения надежного и доступного энергоснабжения для всех».

EPRI смоделировала три сценария на основе реальных проектов:

• Низкий темп роста: большинство проектов, находящихся в стадии строительства, и около 25% проектов на стадии предварительного планирования вводятся в эксплуатацию, что приводит к 9% потреблению электроэнергии в США.
• Средний темп роста: все проекты находятся в стадии строительства, 75% на стадии предварительного планирования и 10% на стадии раннего планирования, что составляет 13%.
• Высокий темп роста: все проекты находятся в стадии строительства и на стадии предварительного планирования, плюс 30% на стадии раннего планирования, что достигает 17%.

Искусственный интеллект остается главным непредсказуемым фактором. В настоящее время на рабочие нагрузки ИИ приходится 15–25% потребления электроэнергии центрами обработки данных, но эта доля быстро растет по мере распространения генеративного ИИ, обработки изображений/видео и агентных систем. Хотя эффективность аппаратного и алгоритмического обеспечения продолжает расти, масштабы и интенсивность новых приложений ИИ могут в ближайшей перспективе опередить эти достижения, говорится в отчете. 

Географически последствия неравномерны. В Вирджинии, уже являющейся национальным центром центров обработки данных, сегодня потребляется более 25% электроэнергии штата; к 2030 году эта цифра может вырасти до 41–59%. Еще до семи штатов – Аризона, Индиана, Айова, Небраска, Невада, Орегон и Вайоминг – могут превысить 20% доли электроэнергии, потребляемой центрами обработки данных. Разработчики переезжают в эти места из-за обилия электроэнергии, земельных участков, более быстрого получения разрешений и льгот – выходя за рамки традиционных центров, таких как Северная Вирджиния .
Новые объекты также значительно увеличиваются в размерах, многие из них планируются мощностью 100–1000 МВт, что создает непосредственные проблемы для электросетевой инфраструктуры, которая строится гораздо медленнее, чем центры обработки данных могут быть развернуты. Появляются тенденции «использования собственной генерации» (BYOG), когда электроэнергия на месте (включая природный газ, возобновляемые источники или хранилища) помогает снизить нагрузку на электросеть. EPRI отмечает потенциал центров обработки данных в качестве гибких энергоресурсов за счет сокращения потребления электроэнергии в пиковые периоды или предоставления вспомогательных услуг.

Агрессивные сроки, выходящие за пределы возможностей

Энергетическая сеть США способна справиться с этим ростом, однако несоответствие сроков между быстрым строительством центров обработки данных и развитием электростанций/передающих сетей создает риски для надежности и доступности. Согласно текущей политике, в ближайшей перспективе природный газ будет доминировать в производстве новых генерирующих мощностей, хотя обязательства некоторых крупных компаний по достижению круглосуточной безуглеродной энергетики могут сместить акцент на возобновляемые источники энергии, аккумуляторные батареи и атомную энергетику.

Общий рост нагрузки может ускориться с нынешних 0,8% в год (2019–2024 гг.) до 2–3,6% в год, в зависимости от сценария, что приведет к прекращению многолетней стагнации спроса. Без внедрения более чистых источников энергии или мер по повышению гибкости энергоснабжения выбросы могут расти в соответствии со средней интенсивностью выбросов в энергосистеме.

К основным факторам неопределенности относятся фактическое завершение проектов, темпы наращивания объемов работ, траектории развития ИИ, а также ограничения в цепочках поставок, рабочей силе и получении разрешений. 

В докладе содержится призыв к срочным действиям: улучшению прогнозирования нагрузки, оптимизации использования существующих ресурсов и тесному сотрудничеству между застройщиками, коммунальными предприятиями, регулирующими органами и местными сообществами. Такие инициативы, как DCFlex от EPRI, в состав которой сейчас входят более 60 членов, включая Google, Microsoft, Nvidia и коммунальные предприятия, способствуют демонстрации гибкости центров обработки данных в реальных условиях на девяти площадках по всему миру.

Распределение мощностей может определить исход гонки искусственного интеллекта.

Более глубокая проблема заключается не в том, сможет ли энергосистема справиться с ростом числа центров обработки данных, а в том, сможет ли она сделать это в сроки, установленные отраслью. Инфраструктура для ИИ масштабируется за месяцы; генерация и передача электроэнергии занимают годы. Это несоответствие определит следующий этап развития ИИ. Энергетические компании, которые упростят подключение к сети, ускорят получение разрешений и модернизируют прогнозирование нагрузки, привлекут инвестиции. Те, кто не сможет этого сделать, могут потерять проекты в пользу более быстро развивающихся штатов.

Структура энергоснабжения также имеет значение. Если природный газ покроет большую часть краткосрочного дефицита, выбросы будут расти вместе с ростом мощностей ИИ. Если возобновляемые источники энергии, системы хранения энергии и передовые атомные электростанции будут развиваться быстрее, центры обработки данных могут стать основой для более чистой энергосистемы. В этом смысле крупные операторы энергоснабжения перестают быть просто клиентами; они становятся участниками энергетического рынка, влияя на решения о распределении мощностей.

В настоящее время гонка за искусственным интеллектом ведется не только на заводах по производству микросхем, но и в комиссиях по коммунальным услугам и линиях электропередачи. Ограничивающим фактором на будущее является не кремний, а мегаватты.