Энергопотребление дата-центров в 2026 году достигнет 565 ТВт·ч, а к 2030-му может перевалить за 1200 ТВт·ч. Проблема уже не в том, хватит ли компаниям денег на новые стойки и ускорители, а в том, смогут ли электросети вообще подвезти им нужные мегаватты.
Об этом как пишет The Register, предупредила Gartner. По оценке аналитиков, спрос дата-центров на мощность вырастет со 104 ГВт в 2025 году до 132 ГВт уже в 2026-м, то есть сразу на 26% за год. Главный драйвер предсказуем: инфраструктура под ИИ. Пока бизнесы соревнуются, кто быстрее закупит GPU-серверы и объявит очередную AI-стратегию, энергетика начинает напоминать тот самый слой инфраструктуры, о котором все вспоминают слишком поздно.
Отдельно Gartner указывает на AI-optimized servers — серверы, специально сконфигурированные под ИИ-задачи. В 2026 году на них, по расчетам компании, придется 31% всего энергопотребления дата-центров. А уже в 2027-м их совокупное потребление должно превысить энергозатраты всех традиционных серверов в эксплуатации. Это важный сдвиг: еще недавно ИИ в корпоративной инфраструктуре выглядел как дорогая надстройка над привычными БД, аналитикой и веб-нагрузками, а теперь именно он становится главным потребителем электричества в серверных залах.
На этом фоне особенно заметно, как быстро устаревают даже свежие прогнозы. Два года назад Gartner оценивала, что к 2027 году серверы, оптимизированные под ИИ, будут потреблять 500 ТВт·ч в год. Теперь уже весь рынок дата-центров в 2026-м, по новой оценке, выйдет на 565 ТВт·ч. Иными словами, рост идет быстрее, чем ожидали даже исследователи, которые вообще-то не склонны к панике. Для рынка это плохая новость: если инфраструктурные прогнозы приходится пересматривать вверх с такой скоростью, значит, планирование новых площадок, энергоподвода и сроков запуска тоже начинает рассыпаться.
Прогноз на конец десятилетия выглядит еще жестче. Gartner считает, что к 2030 году энергопотребление дата-центров превысит 1200 ТВт·ч, а сетевой инфраструктуры может не хватить для поддержки нового строительства. Речь не о гипотетическом блэкауте на всей планете, а о более приземленной проблеме: оператору дата-центра могут дать землю, деньги и контракты на размещение, но не дать нужную мощность в разумные сроки. Для гиперскейлеров это означает задержки в вводе новых мощностей. Для корпоративных заказчиков — более дорогой colocation, очереди на размещение и менее предсказуемые сроки масштабирования AI-кластеров.
Тренд подтверждают и другие оценки, которые The Register приводит для контекста. Goldman Sachs ранее ожидала, что совокупное энергопотребление дата-центров к концу десятилетия более чем удвоится, но свежие цифры Gartner уже сейчас выглядят выше тех уровней, которые в прежних прогнозах закладывались на 2027 год. Schneider Electric в начале прошлого года публиковала четыре сценария спроса на электричество со стороны AI-дата-центров, и новый ориентир Gartner по общему потреблению в 2030-м превышает даже самый агрессивный из них. Когда консервативная инфраструктурная реальность начинает обгонять максималистские сценарии, это обычно значит, что отрасль уперлась не в маркетинг, а в физику.
Особенно остро вопрос стоит в США, где операторы сетей и девелоперы дата-центров уже сейчас пытаются согласовать растущий спрос, подключение новых объектов и политически чувствительную тему расширения генерации. Но для русскоязычной IT-аудитории история важна не только как американская головная боль. У любого бизнеса, который строит продукты вокруг больших моделей, есть простая зависимость: чем выше дефицит мощности в глобальных дата-центрах, тем дороже и менее предсказуемо обходится compute. Это бьет не только по разработчикам базовых моделей, но и по SaaS, финтеху, e-commerce, видеоаналитике и всем, кто рассчитывал, что вычисления для ИИ будут дорожать медленно и скучно, как обычное облако.
Практический вывод тоже довольно приземленный. Если у компании в дорожной карте есть собственные AI-кластеры, on-prem-инференс или тяжелые ML-конвейеры, считать придется не только CAPEX на железо, но и доступность электроэнергии, охлаждение, сроки подключения и реальную стоимость эксплуатации. Gartner советует руководителям инфраструктуры и эксплуатации делать ставку на повышение эффективности, заранее резервировать доступ к сетям, вкладываться в более эффективные системы охлаждения и переносить часть нагрузки на edge-сценарии. Звучит не очень романтично, зато это как раз тот случай, когда киловатт становится таким же стратегическим ресурсом, как GPU.
Самый неприятный вопрос на горизонте выглядит так: если энергопотребление дата-центров продолжит расти такими темпами, кто первым начнет проигрывать гонку ИИ — компании без доступа к ускорителям или компании без доступа к электричеству? Судя по цифрам Gartner, второй вариант уже перестал быть шуткой для энергетиков и постепенно становится рабочим риском для всей отрасли.