По текущим оценкам Goldman Sachs Research, потребление электроэнергии в странах, ставшими лидерами ИИ-отрасли, составляет порядка 55 гигаватт. 68% от этого объема занимают облачные вычисления и поддержка функционала ИИ. 32% приходится на обслуживание облачных хранилищ и пр.
Аналитики Goldman Sachs смоделировали, что через два года энергопотребление подскочит до 84 гигаватт, при этом 27% придется на обработку данных, ассоциированных с ИИ. Традиционные рабочие нагрузки снизятся, сократятся до 50% и энергозатраты на облачные технологии.
Впрочем, не исключено, что в обозримом будущем ажиотаж вокруг нейросетей сойдет на нет, а монетизация затрат на ИИ-индустрию не совпадет с оптимистичными прогнозами — как уже было с иллюзиями относительно 5G и «зеленой энергетики». При скептическом сценарии спрос на электроэнергию в 2027 г. будет более сдержанным, порядка 45-47 ГВт.
В любом случае, новыми нервными узлами мировой энергетической инфраструктуры, формирующими спрос на электроэнергию, станут суперЦОДы ИИ. Наиболее мощные data-центры ИИ строятся в США (Северная Вирджиния, Сан-Франциско и крупные города западного побережья) и в Китае (Пекин, Шанхай, Шэнчжэнь). В этих локациях уже высоки объемы вычислений и трафика данных.
К концу 2030 г. совокупная мощность мировых data-центров достигнет порядка 122 ГВт. На Северную Америку приходится наибольший объём запланированного ввода мощностей в эксплуатацию в период до 2023 г.
ИИ требуют все более больших вычислительных нагрузок, и плотность использования энергии в центрах обработки данных, скорее всего, увеличится с 162 кВт на кв. фут до 176 кВт на кв. фут в 2027 г.
ЦОДы провоцируют рост спроса на электроэнергию, что в ряде регионов может вызывать дефицит мощностей энергосистем. Энергетика уже сейчас нуждается в значительных инвестициях. По оценкам Goldman Sachs Research, до 2030 г. на сетевые расходы может потребоваться порядка $720 млрд.
