ИИ «пожирает» электроэнергию: достаточно ли одного перехода на атомную энергетику, чтобы нарастить мощности?

По мере стремительного развития искусственного интеллекта резко растёт и объём электроэнергии, необходимый для его работы. Поэтому крупнейшие технологические компании уже не ограничиваются стандартными решениями и приступают к строительству новых электростанций. Однако такие проекты реализуются медленно, а значит, для питания ИИ требуются более быстрые и умные подходы.

Так каким образом можно оперативно и эффективно решить энергетическую проблему искусственного интеллекта?

Meta переходит на атомную энергетику

С каждым годом искусственный интеллект требует всё больше электроэнергии. В связи с этим компания Meta решила сделать ставку на атомную энергетику для питания своих ИИ-центров. Компания подписала соглашения с TerraPower, Oklo и Vistra для обеспечения электроэнергией крупного центра искусственного интеллекта Prometheus, строящегося в штате Огайо (США).

Мощность центра составит 1 гигаватт — это эквивалентно объёму электроэнергии, потребляемому примерно 5 миллионами домохозяйств. Согласно планам Meta, к 2035 году эти проекты обеспечат в общей сложности 6,6 гигаватта чистой энергии. Компания рассчитывает таким образом стабилизировать электросети, ускорить развитие атомной энергетики и создать новые рабочие места.

Однако есть серьёзная проблема: ИИ-центры появляются гораздо быстрее, чем строятся новые электростанции.

Строительство новой электростанции или линии электропередачи требует огромных затрат и времени. Например, в США заказы на газовые турбины уже расписаны до 2030-х годов. Получение разрешений на строительство линий электропередачи может занять 10–15 лет. За это время спрос на искусственный интеллект продолжит стремительно расти.

Именно поэтому эксперты задаются ключевым вопросом: как обеспечить ИИ электроэнергией, не дожидаясь появления новой инфраструктуры? Ниже представлены пять способов увеличить энергоснабжение искусственного интеллекта без строительства новых объектов.

1. Использование тепла при выработке электроэнергии для охлаждения

Во время работы серверов в дата-центрах выделяется огромное количество тепла, и его охлаждение требует значительных энергозатрат. В некоторых центрах системы охлаждения потребляют почти половину всей электроэнергии.

В ответ на эту проблему ряд дата-центров начал производить электроэнергию непосредственно на своей территории. Более того, тепло, выделяемое при генерации энергии, используется для работы специальных систем охлаждения серверов. В результате одна и та же установка одновременно вырабатывает электричество и обеспечивает охлаждение.

Это снижает нагрузку на общую электросеть, а сэкономленная энергия направляется на работу искусственного интеллекта.

2. Снижение потерь за счёт более высокого напряжения

Электроэнергия передаётся с меньшими потерями при высоком напряжении, тогда как компьютеры работают на низком. В результате до ИИ-чипов электричество проходит через несколько этапов преобразования, и на каждом из них часть энергии теряется.

Для решения этой проблемы технологические гиганты переходят на новые 48-вольтовые системы, которые значительно снижают потери в кабелях. Это позволяет выполнять больший объём вычислений при том же количестве энергии.

В перспективе ожидается переход на ещё более высокие напряжения. Например, Nvidia уже тестирует 400-вольтовые системы. Поэтому новые дата-центры заранее проектируются с учётом таких изменений.

3. Жидкостное охлаждение серверов

Большинство компьютеров до сих пор охлаждаются воздухом — именно поэтому вентиляторы в ноутбуках и ПК так шумят. Однако воздух плохо отводит тепло и требует больших энергозатрат.

Жидкости отводят тепло значительно эффективнее. По этому принципу были разработаны системы, в которых серверы погружаются в специальную диэлектрическую жидкость, не проводящую электрический ток.

Такие серверы потребляют на 30–50% меньше энергии по сравнению с воздушным охлаждением. Это позволяет выполнять больше ИИ-задач при том же объёме электроэнергии, поэтому крупные компании всё активнее переходят на эту технологию.

4. Перенос вычислений по времени и хранение энергии

Традиционные дата-центры должны работать практически без остановок, поскольку даже кратковременные сбои могут привести к серьёзным последствиям. В сфере искусственного интеллекта ситуация иная — процессы здесь более гибкие.

Обучение крупных моделей можно временно приостановить и продолжить позже без потери результата. Если один сервер выходит из строя, нагрузка автоматически перераспределяется на другие.

Эта гибкость позволяет более рационально использовать электроэнергию: вычисления переносятся на периоды, когда энергии в сети больше, а в часы дефицита нагрузка снижается. Дополнительно применяются системы хранения энергии — например, ночью заготавливается холодная вода или лёд для дневного охлаждения, а аккумуляторы включаются при пиковых нагрузках на сеть.

Так компании используют энергию, которая ранее терялась, и получают дополнительную мощность без строительства новых электростанций.

5. Сам искусственный интеллект экономит энергию

ИИ активно применяется и для управления самими дата-центрами. Ещё в 2016 году Google с помощью искусственного интеллекта сократил энергопотребление систем охлаждения на 40%.

Сегодня этот подход стал ещё более масштабным. ИИ управляет охлаждением, отключает неиспользуемые серверы, прогнозирует нагрузку и даже моделирует работу всего дата-центра с помощью «цифровых двойников».

Такие программные решения внедряются быстро и не требуют больших инвестиций, при этом позволяют увеличить доступную мощность без установки нового оборудования.

Компании вроде Nvidia и Schneider Electric, а также стартапы наподобие Phaidra, уже предлагают ИИ-системы управления, которые значительно повышают эффективность дата-центров.

Вывод

Стремительный рост искусственного интеллекта упирается в пределы возможностей существующей энергетической инфраструктуры. Новые электростанции и линии передачи строятся слишком медленно, и в ближайшие годы эта проблема не исчезнет.

Поэтому энергоэффективность превращается в «скрытый источник энергии». Рациональное использование уже имеющихся ресурсов позволяет высвобождать дополнительные гигаватты мощности. Главное — все описанные методы уже применяются на практике и позволяют извлекать максимум пользы из каждого киловатта электроэнергии, поступающего в дата-центры.