40% ЦОД, созданных под ИИ, ждет жесткий дефицит энергии уже в 2027 году

«Резкий рост количества гипермасштабных ЦОД для генеративного ИИ создаёт постоянный спрос на электроэнергию, который энергетические компании просто не успевают удовлетворять», — заявил вице-президент Gartner Боб Джонсон. Он подчеркнул, что уже с 2026 года нехватка энергии может ограничить развитие новых дата-центров как для ИИ, так и для других задач.

Дефицит электроэнергии неизбежно приведёт к повышению цен на неё, что повлияет на стоимость эксплуатации больших языковых моделей (БЯМ). «Существенные потребители энергии уже сейчас заключают долгосрочные контракты с производителями, чтобы обеспечить стабильные поставки, однако эти затраты будут переложены на конечных пользователей ИИ-продуктов», — отметил Джонсон. Gartner советует компаниям учитывать рост затрат на электричество при разработке новых сервисов и искать энергоэффективные решения.

Кроме того, повышение спроса на электроэнергию может подорвать планы по достижению экологической устойчивости. Для удовлетворения растущих потребностей некоторые энергетические компании вынуждены отложить вывод из эксплуатации угольных электростанций, что приведёт к увеличению выбросов углекислого газа. По мнению экспертов Gartner, операторы ЦОД и их клиенты вряд ли смогут добиться заявленных целей по снижению эмиссии CO₂ в ближайшие годы.

Надёжное круглосуточное энергоснабжение в больших объёмах сегодня могут обеспечить только гидроэлектростанции, атомные и угольные электростанции. В долгосрочной перспективе улучшение технологий хранения энергии, таких как натрий-ионные аккумуляторы, или внедрение малых модульных реакторов (SMR) могут облегчить достижение экологических целей.

Для минимизации рисков Gartner https://www.gartner.com/en/newsroom/press-releases/2024-11-1... пересмотреть стратегии устойчивого развития с учётом увеличивающихся потребностей в энергии. Компании, разрабатывающие ИИ-приложения, должны сосредоточиться на минимизации используемых вычислительных мощностей, а также рассмотреть альтернативные подходы, такие как периферийные вычисления и узкоспециализированные языковые модели.