К 2035 году энергопотребление дата-центров в США может вырасти в четыре раза и дойти до 20% всей вырабатываемой в стране электроэнергии. Для русскоязычной IT-аудитории это не абстрактная климатическая страшилка, а вполне прикладной сигнал: эпоха дешевого и почти бесконечного AI compute заканчивается, а вместе с ней меняется экономика разработки, облаков и инфраструктурных ставок.
Об этом сообщает TechCrunch со ссылкой на новый прогноз BloombergNEF. По оценке аналитиков, в ближайшее десятилетие мощность дата-центров вырастет почти до 200 гигаватт, и почти половина этого объема уйдет на обучение и инференс ИИ-моделей. Основная концентрация останется в США: к 2033 году на страну придется 64% всех ИИ-чипов, если считать по спросу на электроэнергию.
Главная новость тут даже не в самом росте, а в его скорости. BloombergNEF пересмотрела собственную оценку спроса на электроэнергию в 2035 году сразу на 83% по сравнению с прогнозом, который выпускала в декабре. И это не единичный случай. Некоммерческая организация EPRI, работающая в электроэнергетике, более чем удвоила свою оценку, опубликованную в 2024 году. Прогноз S&P тоже заметно поехал вверх: между октябрем и апрелем он вырос более чем на треть. Иными словами, рынок не просто ожидает бум дата-центров, а не успевает его нормально пересчитывать.
Причина понятна: спрос на вычисления для ИИ теперь растет быстрее, чем энергосистема успевает под него перестраиваться. Новые площадки строятся не в пустыне с отдельной электростанцией, а в регионах, где сети и так работают на пределе. BloombergNEF ожидает, что большая часть новых дата-центров в США будет подключаться именно к таким перегруженным узлам. В зоне PJM Interconnection, которая охватывает территорию от Вирджинии до Иллинойса, на дата-центры к 2035 году может приходиться 34% потребления электроэнергии. В Техасе, в зоне ERCOT, речь идет о 22% генерирующих мощностей.
Особенно показателен кейс PJM. Этот оператор уже давно обслуживает один из самых плотных кластеров дата-центров в стране, но с наплывом заявок на подключение не справился. PJM на четыре года замораживала прием заявок на присоединение новых источников генерации, и все это время спрос продолжал расти. В апреле очередь для новых генерирующих объектов reopened, но ситуация к тому моменту стала настолько нервной, что American Electric Power даже пригрозила выйти из межсистемного объединения. Последствия вполне рыночные: за последний год цены на электроэнергию в зоне PJM выросли на 76%.
При этом спрос на подключение никуда не делся. Наоборот, дата-центры продолжают ломиться в ту же перегруженную сеть: в последнем аукционе мощности PJM они сформировали 38% всех заявок. Это важная деталь для бизнеса и инфраструктурных команд. Пока венчурный рынок и бигтех спорят о том, кто первым соберет следующую сверхмодель, практический дефицит уже не в GPU как таковых, а в том, куда все это хозяйство поставить и чем запитать. Стойка с ускорителями без гарантированного мегаватта рядом превращается в очень дорогую мебель.
Для разработчиков и продуктовых команд вывод тоже довольно прямой. Энергопотребление дата-центров перестает быть темой исключительно для операторов площадок и коммунальных регуляторов. Если прогнозы реализуются хотя бы частично, стоимость инференса, аренды мощности и доступа к облачным ускорителям будет все сильнее зависеть не только от прогресса чипов, но и от доступности электроэнергии в конкретном регионе. Это значит больше интереса к оптимизации моделей, более жесткой экономике inference workload, росту спроса на компактные архитектуры и повышенному вниманию к тому, где именно размещать вычисления: ближе к дешевому электричеству, а не только к пользователю или команде.
Есть и глобальный масштаб. По агрессивному сценарию внедрения ИИ к 2033 году дата-центры создадут во всем мире 1935 тераватт-часов нового спроса на электроэнергию. Это почти сопоставимо с тем, сколько Индия потребляет за год сейчас. На языке индустрии это означает, что разговор про AI infrastructure окончательно выходит за пределы серверных стоек и облачных биллов. Дальше ключевой вопрос будет не в том, сколько еще GPU можно заказать, а в том, кто сумеет первым собрать связку из чипов, сетей, подстанций и долгих контрактов на энергоснабжение. Похоже, следующий слой конкуренции в ИИ пройдет не только в моделях, но и в электросетях.