Дефицит электроэнергии может затормозить развитие ИИ в России — Сети и Сигналы

Дата-центры требуют всё больше мощностей, но 75% из них находятся в Москве, где уже прогнозируется энергодефицит

Отрасль искусственного интеллекта требует всё больше электроэнергии. По оценке замминистра энергетики Петра Конюшенко, энергопотребление дата-центров для ИИ в России может достичь 2,5 ГВт к 2030 году. Международное энергетическое агентство прогнозирует, что к 2030 году спрос на электроэнергию для ЦОДов во всём мире увеличится более чем вдвое.

Основная проблема связана с тем, что ИИ-дата-центры потребляют в десять раз больше электроэнергии, чем обычные. Стойки для обучения нейросетей с GPU потребляют 50-150 кВт и могут достичь 300 кВт, в то время как обычные стойки потребляют 7-15 кВт. При этом 75,8% ЦОДов сосредоточено в Москве, где энергосистема относится к территориям с прогнозируемым энергодефицитом.

Главная проблема при запуске крупного дата-центра — проектирование и строительство электросетей для подключения. По оценке «Транснефтьэнерго», сейчас этот процесс займёт минимум три года. Если в регионе есть дефицит и требуется строительство новой генерации, цикл планирования увеличится ещё больше.

Нацпроект «Экономика данных» предусматривает меры по развитию ИИ, которые могут прибавить к ВВП России более 11 трлн рублей к 2030 году. Однако без решения энергетических проблем достижение этих целей может затормозиться.

Ранее бум нейросетей спровоцировал новую волну интереса к атомной энергетике в США и Японии. Они возобновляют (https://t.me/GlavnyGroup/1962) работу законсервированных реакторов для обеспечения энергией вычислительных мощностей. Россия планирует построить 38 новых атомных электростанций в течение ближайших 20 лет для обеспечения (https://t.me/GlavnyGroup/1855) энергией центров обработки данных с ИИ.

Источник: t.me

Источник: ai-news.ru