| 0 |
|
Будівництво нових дата-центрів і впровадження AI-рішень у бізнесі неможливі без трансформації енергетичної галузі.
Тільки в США кількість електроенергії, споживаної ЦОД, до кінця десятиліття збільшиться втричі порівняно з сьогоднішніми показниками. А це величезні інвестиції — наприклад, щоб ввести в експлуатацію кілька дата-центрів із сумарним споживанням 50 ГВт, тільки на інфраструктуру знадобиться понад півмільярда доларів!
В історії з розвитком штучного інтелекту енергетичний сектор також задає ритм. Уся справа в обмежених ресурсах: щоб побудувати потужний дата-центр, необхідно масштабувати наявну енергетичну екосистему, яка включає надійні джерела енергії, інфраструктуру, електрообладнання в самих ЦОД, висококваліфіковані кадри. 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 в короткостроковій перспективі допоможе економіці отримати від 2,5 до 4,4 трлн дол. 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 ЦОД, — 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 навантаження на енергосистему порівняно з промисловими підприємствами, які також працюють цілодобово. Наприклад, у ЦОД 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, вже 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.
Міжнародне енергетичне агентство (IEA) прогнозує, що глобальний попит на електроенергію в дата-центрах до 2026 року щонайменше подвоїться, переважно через розвиток AI-додатків.
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 кінцевому підсумку допоможе задовольнити попит AI-систем на додаткові обчислювальні потужності.
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 сектору може зрости, адже атомні станції надійні, забезпечують стабільну генерацію енергії та пропонують конкурентну ціну. 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.
Будуть потрібні інвестиції в нові технології, що розвиваються, щоб компенсувати брак критично важливого обладнання. Фінансування насамперед потребують невеликі компанії, які постачають генератори і блоки живлення — без інвесторів вони не зможуть масштабуватися і переорієнтуватися на роботу з гіперскейлерами. Практика збільшення щільності наявних дата-центрів 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.
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 у фахівцях на місцях, або знаходити нові підходи до пошуку та навчання персоналу. Він, очевидно, стане важливим фактором успіху для ключових гравців у сфері надання обчислювальних ресурсів.
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. 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.
Комп’ютерний розум: генеративний штучний інтелект у рішеннях AWS
| 0 |
|
