Image

Рост цен на энергоносители ставит искусственный интеллект и центры обработки данных под угрозу безопасности

Посетитель проходит мимо компьютерного отсека в центре обработки данных PA10, которым управляет Equinix Inc., в Париже, Франция.
Авторы изображений: Натан Лейн / Bloomberg / Getty Images

Согласно новому опросу, в то время как технологические компании рекламируют свои планы по созданию новых крупных центров обработки данных, потребители все больше обеспокоены тем, что «золотая лихорадка», вызванная искусственным интеллектом, в конечном итоге приведет к росту цен на электроэнергию.

Отчет, подготовленный по заказу компании Sunrun, занимающейся установкой солнечных батарей, показал, что 80% потребителей обеспокоены влиянием центров обработки данных на их счета за коммунальные услуги.

Опасения потребителей не беспочвенны.

По данным Управления энергетической информации США (EIA), спрос на электроэнергию в США оставался стабильным более десяти лет. За последние пять лет коммерческие потребители, включая центры обработки данных и промышленные предприятия, стали потреблять больше электроэнергии из сети, увеличив свой годовой прирост на 2,6% и 2,1% соответственно. В то же время, потребление электроэнергии в жилых домах росло всего на 0,7% в год.

Сегодня центры обработки данных потребляют около 4% электроэнергии, вырабатываемой в США, что более чем вдвое превышает их долю в 2018 году. По прогнозам Национальной лаборатории Лоуренса в Беркли, к 2028 году потребление, по прогнозам, вырастет до 6,7–12%.

Генерация электроэнергии смогла удовлетворить спрос благодаря резкому росту новых мощностей солнечной, ветровой и сетевой аккумулирующей энергии. Крупные технологические компании заключают крупные сделки на новые солнечные электростанции коммунального масштаба, в частности, привлекаемые низкой стоимостью, модульностью и скоростью выработки энергии. Солнечные электростанции могут начать поставлять электроэнергию в центры обработки данных ещё до завершения строительства, а реализация нового проекта обычно занимает около 18 месяцев.

EIA ожидает, что возобновляемые источники энергии будут доминировать на новых генерирующих мощностях как минимум до следующего года. Эта тенденция, вероятно, сохранится и после 2026 года, но эксперты прогнозируют, что отмена республиканцами ключевых положений Закона о снижении инфляции будет препятствовать росту возобновляемых источников энергии.

Между тем, природный газ, ещё один предпочтительный источник энергии для операторов центров обработки данных, не оправдал ожиданий. Добыча растёт, но большая часть новых поставок идёт на экспорт, а не на внутренний рынок. Потребление электроэнергии производителями выросло на 20% в период с 2019 по 2024 год, в то время как экспортёры потребили на 140% больше.

Новые электростанции, работающие на природном газе, также не будут готовы вовремя, поскольку, по данным Международного энергетического агентства, на их строительство уходит около четырёх лет. Запас турбин, используемых на газовых электростанциях, только усугубляет проблему. Производители называют сроки поставок вплоть до семи лет, и новые объявленные производственные мощности вряд ли что-то изменят.

Медленное развитие добычи природного газа в сочетании с замедлением развития возобновляемых источников энергии поставило разработчиков центров обработки данных в затруднительное положение.

Хотя ИИ и центры обработки данных не полностью ответственны за рост спроса на электроэнергию (промышленные потребители испытывают почти такую же потребность), они оказались в центре внимания.

ИИ, вероятно, станет предметом недовольства потребителей: согласно опросу Pew, люди чаще испытывают беспокойство по поводу этой технологии, чем восторг. Неудивительно, учитывая, что многие работодатели используют этот инструмент как способ сократить численность персонала, а не повысить производительность труда сотрудников.

Добавьте к этому рост цен на энергоносители, и вы поймете, к какой негативной реакции можно прибегнуть.

Источник: techcrunch.com

Каталог бесплатных опенсорс-решений, которые можно развернуть локально и забыть о подписках

галерея

Загрузка: обход банковских систем кибермошенниками и проблемы с удалением углерода.
Загрузка: обход банковских систем кибермошенниками и проблемы с удалением углерода.
dummy-img
dummy-img
Взаимодействие человека и машины погружается под воду.
Взаимодействие человека и машины погружается под воду.
Дифференциально приватное машинное обучение в масштабе с использованием JAX-Privacy
dummy-img
Следующим узким местом в развитии ИИ станут не модели, а способность агентов мыслить сообща.
Image Not Found
Загрузка: обход банковских систем кибермошенниками и проблемы с удалением углерода.

Загрузка: обход банковских систем кибермошенниками и проблемы с удалением углерода.

Это сегодняшний выпуск The Download, нашей ежедневной новостной рассылки, которая предоставляет вам ежедневную порцию событий в мире технологий. Кибермошенники обходят системы безопасности банков с помощью незаконных инструментов, продаваемых в Telegram. В центре по отмыванию денег в Камбодже…

Апр 21, 2026
Загрузка: обход банковских систем кибермошенниками и проблемы с удалением углерода.

Загрузка: обход банковских систем кибермошенниками и проблемы с удалением углерода.

Это сегодняшний выпуск The Download, нашей ежедневной новостной рассылки, которая предоставляет вам ежедневную порцию событий в мире технологий. Кибермошенники обходят системы безопасности банков с помощью незаконных инструментов, продаваемых в Telegram. В центре по отмыванию денег в Камбодже…

Апр 21, 2026
dummy-img

Взгляд на количественную генетику глазами гена

arXiv:2502.12831v3 Тип объявления: замена-кросс Аннотация: Моделирование эволюции непрерывного признака в биологической популяции — одна из старейших проблем эволюционной биологии, которая привела к появлению количественной генетики. С недавним развитием методов GWAS стало крайне важно связать эволюцию распределения признака…

Апр 21, 2026
dummy-img

Взгляд на количественную генетику глазами гена

arXiv:2502.12831v3 Тип объявления: замена-кросс Аннотация: Моделирование эволюции непрерывного признака в биологической популяции — одна из старейших проблем эволюционной биологии, которая привела к появлению количественной генетики. С недавним развитием методов GWAS стало крайне важно связать эволюцию распределения признака…

Апр 21, 2026

Впишите свой почтовый адрес и мы будем присылать вам на почту самые свежие новости в числе самых первых