Компания xAI Илона Маска произвела настоящий фурор, построив дата-центр с 200 000 графических процессоров, потребляющий около 250 МВт энергии. Однако, судя по всему, OpenAI имеет еще более крупный дата-центр в Техасе, который потребляет 300 МВт и вмещает сотни тысяч графических процессоров для искусственного интеллекта, подробности о котором не разглашаются.
Кроме того, компания расширяет площадку и, по данным SemiAnalysis, к середине 2026 года планирует достичь гигаваттного масштаба. Такие гигантские кластеры искусственного интеллекта создают проблемы для энергетических компаний не только в области производства электроэнергии, но и в области безопасности энергосистем. OpenAI, по-видимому, эксплуатирует то, что описывается как крупнейшее в мире отдельное здание центра обработки данных, с IT-нагрузкой около 300 МВт и максимальной мощностью около 500 МВт.
Этот объект включает 210 подстанций с воздушным охлаждением и огромную электрическую подстанцию на территории, что еще больше подчеркивает его огромные масштабы. Второе идентичное здание уже строится на том же участке по состоянию на январь 2025 года. После завершения строительства общая мощность кампуса достигнет рекордного уровня в около одного гигаватта. Эти события привлекли внимание Совета по надежности электроснабжения Техаса (ERCOT), организации, ответственной за надзор за энергосистемой Техаса, из-за беспрецедентных размеров и энергопотребления таких объектов.
Профиль энергопотребления этих центров обработки данных в сочетании с их быстрым ростом создает серьезные проблемы для энергоснабжающих компаний по нескольким причинам. Во-первых, сотни тысяч ускорителей искусственного интеллекта (таких как Nvidia H100 или B200) и серверов на их базе потребляют огромное количество энергии и требуют огромного и непрерывного снабжения электроэнергией, часто эквивалентного потреблению среднего города.
Поставка такого рода нагрузки вынуждает энергетические компании строить или модернизировать подстанции, линии электропередачи и генерирующие мощности гораздо быстрее, чем обычно. Это создает нагрузку как на финансовое, так и на физическое планирование инфраструктуры, особенно в регионах, которые не были готовы к такому быстрому росту.
Во-вторых, способ использования электроэнергии этими центрами обработки данных нестабилен. В отличие от традиционных заводов или офисных зданий, которые потребляют электроэнергию стабильно, центры обработки данных, ориентированные на ИИ, могут в мгновение ока переходить от максимального спроса к минимальному потреблению. Такое поведение создает огромную нагрузку на управление энергосистемой, поскольку даже небольшой дисбаланс между спросом и предложением может вызвать проблемы с напряжением и частотой. В частности, когда производится больше электроэнергии, чем необходимо, напряжение и частота поднимаются выше нормальных уровней.
Если спрос превышает предложение, они опускаются ниже стандартных значений. Даже 10-процентное отклонение в любую сторону может повредить электронику или вызвать срабатывание защиты цепи. Оператор энергосистемы несет ответственность за поддержание этих параметров в безопасных пределах для обеспечения стабильности системы. Однако, если несколько крупных центров обработки данных (или один гигантский центр обработки данных, такой как тот, который использует OpenAI) внезапно сократят потребление электроэнергии, это может вызвать шоковую волну в остальной части энергосистемы, привести к отключению других потребителей или генераторов электроэнергии и потенциально вызвать цепь сбоев.
В-третьих, интеграция этих центров обработки данных в сеть требует сложной координации с региональными органами планирования, которые обычно проводят исследования, чтобы понять влияние на стабильность передачи и предотвратить конфликты с другими пользователями сети. Однако эти исследования занимают много времени и часто отстают от скорости строительства центров обработки данных. Наконец, существует экономическая проблема, поскольку энергетическим компаниям может потребоваться потратить миллиарды, чтобы удовлетворить потребности крупных центров обработки данных.
Однако непредсказуемый характер индустрии искусственного интеллекта означает, что окупаемость этих инвестиций трудно смоделировать. В то же время, если сеть не будет модернизирована достаточно быстро, существует риск отключений электроэнергии или отказа промышленным потребителям, которые не могут конкурировать за ограниченную мощность сети.
Оригинал
Уникальность
