Казахстан может усилить позиции в AI за счет энергетики и дата-центров

Искусственный интеллект стремительно меняет мировую экономику, а вместе с развитием технологий растёт спрос на вычислительные мощности. Если ещё недавно главным ресурсом AI-гонки считались передовые чипы, данные и специалисты, то сегодня всё большую роль начинает играть электроэнергия. Крупные AI-кластеры требуют уже не отдельных мегаватт, а мощностей, сопоставимых с крупными промышленными объектами. Подробнее читайте в материале BAQ.KZ.

Для стран это означает появление нового направления конкуренции — за доступную энергетику, современные дата-центры, устойчивые сети и возможности для масштабирования вычислительной инфраструктуры.

Для Казахстана такая трансформация может стать окном возможностей. Страна располагает значительным энергетическим потенциалом, территориями для размещения крупных объектов и возможностями для развития цифровой инфраструктуры. В частности, Data Center Valley в Экибастузе проектируется с доступной мощностью порядка 300 МВт и возможностью поэтапного увеличения до 1 ГВт.

Почему электроэнергия становится одним из главных ресурсов AI-экономики, как энергетика и дата-центры могут развиваться вместе и какие перспективы это открывает для Казахстана, рассказал эксперт Темирлан Зиналабдин.

— Мы привыкли говорить, что для развития AI нужны данные, GPU и сильные специалисты. Почему сейчас все чаще возникает вопрос электроэнергии?

— Потому что все перечисленное в конечном счете упирается в физическую инфраструктуру.

Можно купить современные GPU, построить дата-центр, собрать команду. Но все это не будет работать без стабильного электроснабжения.

Причем масштабы быстро меняются. Сегодня, когда обсуждается строительство крупного AI-кластера, довольно быстро разговор переходит от количества GPU к тому, сколько мегаватт доступно на площадке, можно ли получить дополнительную мощность и как быстро ее можно подключить.

Поэтому электроэнергия становится одним из ключевых ограничений для дальнейшего масштабирования AI.

— Насколько серьезно AI вообще влияет на мировое энергопотребление?

— Здесь важно не создавать впечатление, будто AI завтра заберет всю мировую электроэнергию. Это не так.

Но темпы роста действительно очень высокие. По данным Международного энергетического агентства, в 2025 году потребление электроэнергии дата-центрами выросло примерно на 17%, а у дата-центров, ориентированных непосредственно на AI, - примерно на 50%.

По прогнозу IEA, к 2030 году мировое потребление электроэнергии дата-центрами может практически удвоиться - примерно с 485 до 950 ТВт·ч.

То есть вопрос уже не теоретический. Энергетика становится частью технологической стратегии.

— Почему AI требует настолько больше энергии, чем привычная IT-инфраструктура?

— В первую очередь из-за плотности вычислений.

В традиционном дата-центре нагрузка распределена между большим количеством обычных серверов. В AI-кластере мы ставим мощные GPU-системы, которые работают практически постоянно и потребляют значительно больше энергии на единицу площади.

И дело не только в самих вычислениях. Эту энергию нужно подвести, преобразовать, обеспечить резервирование. Затем нужно отвести огромное количество тепла.

Поэтому рост AI меняет саму архитектуру дата-центров. То, что раньше считалось высокой плотностью размещения оборудования, постепенно становится обычным уровнем для AI.

— То есть проблема уже не в том, чтобы купить GPU?

— Купить GPU - только половина задачи.

Представим, что завтра вам поставят несколько тысяч самых современных ускорителей. Где вы их разместите? Есть ли на площадке необходимые десятки мегаватт? Сможет ли сеть их предоставить? Как вы будете охлаждать оборудование? Есть ли резервирование? Как быстро можно увеличить мощность в два раза?

Именно поэтому сейчас на рынке возникает достаточно интересная ситуация: доступная энергетическая мощность сама по себе становится конкурентным преимуществом.

AI возвращает нас к очень простой физике. Вычисления требуют энергии.

— Получается, что сегодня мегаватты становятся важнее самих GPU?

— Я бы не противопоставлял одно другому. Без современных GPU не будет современных AI-вычислений. Но GPU можно произвести, купить и привезти. С энергетической инфраструктурой все сложнее.

Нельзя за несколько недель построить электростанцию, новую подстанцию или серьезно расширить электрическую сеть.

Поэтому горизонт планирования здесь совсем другой.

И это одна из причин, почему крупные технологические компании сегодня начинают заранее обеспечивать себе доступ к электроэнергии. Они понимают: через несколько лет ограничением может оказаться не наличие капитала для покупки оборудования, а физическая возможность это оборудование запитать.

— Мы дошли до ситуации, когда IT-компаниям придется заниматься энергетикой?

— В определенном смысле это уже происходит.

Это не значит, что каждая технологическая компания должна завтра построить собственную электростанцию. Но при крупных проектах дата-центр уже невозможно рассматривать отдельно от энергетики.

Нужно понимать источник генерации, доступную мощность, состояние сетей, резервирование, стоимость электроэнергии и возможности дальнейшего расширения.

Поэтому мы видим все больше проектов, где энергетическая и вычислительная инфраструктура планируются вместе.

— При этом сами технологии становятся энергоэффективнее. Может ли это решить проблему?

— Эффективность действительно растет очень быстро. Новые поколения оборудования выполняют больше вычислений на единицу энергии, оптимизируются сами модели.

Но здесь возникает известный эффект: вычисление становится дешевле - и мы начинаем использовать его гораздо больше.

Кроме того, сами задачи становятся тяжелее. Простая работа с текстом - это одно. Генерация видео, reasoning-модели, AI-агенты, которые самостоятельно выполняют цепочки действий, - совершенно другой объем вычислений.

По оценке IEA, отдельные новые сценарии использования AI могут требовать в сотни и даже тысячи раз больше энергии на запрос, чем простая генерация текста.

Поэтому рост эффективности пока не означает снижение общего потребления. Скорее наоборот: рынок растет быстрее.

— Что все это означает для Казахстана?

— Для Казахстана здесь есть интересное окно возможностей.

У нас часто обсуждают AI с точки зрения разработки моделей, стартапов или цифровизации бизнеса. Все это правильно. Но если мы хотим развивать собственную AI-инфраструктуру и привлекать международных игроков, нужно смотреть на уровень ниже - на дата-центры, энергетику и каналы связи.

Показательно, что Data Center Valley в Экибастузе уже проектируется именно в таких масштабах. Сейчас там доступно порядка 300 МВт с возможностью поэтапного увеличения мощности до 1 ГВт. Это уже совершенно другой уровень разговора о цифровой инфраструктуре.

— Почему именно Казахстан вообще может быть интересен для таких проектов?

— У крупной AI-инфраструктуры есть несколько базовых требований: энергия, территория, связь, возможность масштабирования и понятная экономика проекта.

И здесь Казахстан потенциально может предложить хорошую комбинацию факторов.

Но наличие энергетических ресурсов само по себе еще ничего не гарантирует. Важно превратить их в доступную для дата-центров мощность: построить генерацию, сети, подстанции, обеспечить надежность и понятные условия подключения.

Поэтому я бы говорил не просто о наличии электроэнергии, а о готовой инфраструктуре.

— В Казахстане уже обсуждается модель «70/30», связывающая развитие дата-центров и новой генерации. Насколько это логичная модель?

— Сам подход мне кажется интересным именно потому, что здесь цифровая инфраструктура рассматривается не только как потребитель энергии.

Если крупный дата-центр гарантирует долгосрочный спрос, под него становится возможным привлекать инвестиции в новую генерацию или модернизацию существующей.

По действующей модели до 70% дополнительно созданной мощности может напрямую поставляться крупным потребителям, включая дата-центры, а оставшиеся 30% направляться в общую энергосистему.

То есть рост цифровой экономики потенциально может становиться одним из механизмов финансирования развития самой энергетики.

— Но не возникает ли тогда риск, что дата-центры начнут конкурировать за электричество с населением и промышленностью?

— Это важный вопрос, и поэтому крупные проекты нельзя строить по принципу: сначала создадим огромную нагрузку, а потом будем думать, где взять электричество.

Генерация должна расти вместе с потреблением.

На мой взгляд, правильная модель - когда крупный цифровой проект способствует появлению дополнительной энергетической мощности, а не просто забирает ресурс из существующей системы.

Тогда инвестиции в AI-инфраструктуру могут давать эффект значительно шире самого IT-сектора.

— Можно ли тогда сказать, что страны теперь будут конкурировать за AI не только технологиями, но и энергетикой?

— Думаю, эта конкуренция уже началась.

Раньше, говоря о привлекательности страны для технологической компании, мы обсуждали налоговый режим, специалистов, регулирование, доступ к капиталу.

Теперь в этот список все увереннее входит вопрос: сколько энергетической мощности страна может предоставить и насколько быстро?

В AI-индустрии время имеет огромное значение. Если в одной стране подключение крупного дата-центра занимает несколько лет, а в другой необходимые мощности доступны быстрее, это становится фактором при выборе площадки.

Поэтому мегаватты постепенно превращаются в часть глобальной конкуренции за вычисления.

— Получается, что следующий этап AI-гонки будет происходить уже не только между технологическими компаниями?

— Именно.

AI начинался как соревнование алгоритмов. Затем мы увидели гонку за данные, специалистов и GPU. Сейчас к этому добавляется инфраструктурный уровень - дата-центры, энергетика, сети.

И мне кажется, это важный сдвиг в понимании самой индустрии.

Мы привыкли воспринимать искусственный интеллект как программную технологию. Но чем масштабнее он становится, тем больше зависит от вполне физических вещей.

За каждой моделью в конечном счете стоят серверы. За серверами — дата-центр. А за дата-центром - мегаватты.

И тот, кто сможет обеспечить эту цепочку целиком, получит серьезное преимущество в следующем этапе развития AI.