ИИ-инфраструктура в тупике: электросети и поставки не успевают

По данным исследования Turner & Townsend, опубликованного в отчёте 2025–2026 Datacenter Construction Cost Index, рост спроса на инфраструктуру для ИИ сталкивается с двумя ключевыми проблемами: недостаточная мощность электросетей и недостаточная готовность локальных цепочек поставок. Работа основана на данных более чем 300 проектов в 20+ странах и мнениях 280 специалистов.

Электроснабжение остаётся главным барьером. 48% участников опроса отметили, что доступ к электричеству — это основной ограничивающий фактор. В ряде стран, включая США и Великобританию, сроки подключения к электросети могут составлять до семи лет. В США, например, некоторые проекты находятся в очереди, а в Великобритании разработчики сталкиваются с необходимостью модернизации подстанций на сотни миллионов долларов. По оценке Deloitte, мощность, необходимая для центров обработки данных в США, может вырасти в 30 раз за десятилетие.

Инфраструктура для ИИ требует масштабных ресурсов. Только объявленные проекты OpenAI потребуют 55,2 гигаватт — достаточно, чтобы обеспечить энергией 44,2 млн домохозяйств. Это превышает объём жилищного фонда Калифорнии втрое. Центры обработки данных конкурируют с жилищным строительством и промышленностью за доступ к лимитированной мощности.

В связи с этим Turner & Townsend рекомендует использовать автономные источники питания, включая системы хранения энергии и местную генерацию, особенно для проектов, связанных с ИИ. Хотя в отчёте упоминается возобновляемая энергетика, на практике, по мнению экспертов, основной источник остаётся газовые турбины.

Второй значимый вызов — отсутствие в локальных цепочках поставок технологий охлаждения, необходимых для высокомощных ИИ-центров. 83% опрошенных заявили, что текущие рынки не способны обеспечить нужный уровень технической поддержки.

Разрыв между традиционными и ИИ-центрами обработки данных становится всё заметнее. В то время как стоимость воздушного охлаждения снизилась с 9% до 5,5% в пересчёте на ватт, жидкостное охлаждение, необходимое для ИИ, стоит на 7–10% дороже аналогичных решений. Это делает проектирование и строительство таких объектов более затратным.

Эксперты отмечают, что операторы центров обработки данных должны пересмотреть модели закупок, чтобы ускорить поставки и снизить риски. Руководитель направления Turner & Townsend North America Пол Барри подчеркнул, что ИИ-инфраструктура всё чаще становится приоритетом для правительств, но без адаптации текущих подходов инвестиции могут оказаться под угрозой.

Интересно: Как изменится баланс между государственными приоритетами и реальными возможностями рынка, если спрос на мощности для ИИ будет расти быстрее, чем способность электросетей и локальных цепочек поставок справляться с нагрузкой?

i

Создано специально для ASECTOR

Концептуальное изображение

Растущий спрос на ИИ сталкивается с реальными ограничениями

С развитием искусственного интеллекта всё чаще говорят о цифровой трансформации. Но за каждым таким словом скрывается конкретная физическая реальность: электричество, оборудование, логистика. По данным исследования Turner & Townsend, объём спроса на инфраструктуру для ИИ растёт, но сталкивается с двумя фундаментальными проблемами — недостаточной мощностью электросетей и неспособностью локальных цепочек поставок удовлетворить требования современных центров обработки данных.

Электроснабжение — бутылочное горлышко

48% участников опроса отметили, что доступ к электричеству — ключевой барьер. В странах с развитой инфраструктурой, таких как США и Великобритания, проекты могут стоять в очереди на подключение до семи лет. Это не техническая сложность — это системный риск, который может снизить привлекательность регионов для крупных ИИ-проектов.

Компании, вроде OpenAI, уже требует 55,2 гигаватт — энергии, способной обеспечить 44,2 млн домохозяйств. Это конкуренция с жилищным и промышленным секторами. В таких условиях даже самые передовые ИИ-инициативы зависят от способности энергосистем выдерживать нагрузку.

Важный нюанс: Цифровая трансформация требует физического пространства и энергии. Если электросети не модернизируются, рост ИИ будет ограничен не технологиями, а инфраструктурой.

Локальные цепочки поставок не успевают

Второй вызов — отсутствие локальных поставщиков, способных обеспечить необходимые технологии, в частности, охлаждения. 83% опрошенных заявили, что рынок пока не готов. Это касается, например, жидкостного охлаждения, которое становится стандартом для ИИ-центров. Стоимость таких решений на 7–10% выше, чем традиционных, и это делает проекты более капиталоемкими.

Это создает напряжение между государственными приоритетами и реальными возможностями рынка. Правительства по всему миру включают ИИ в стратегии развития, но без адаптации цепочек поставок и энергетической инфраструктуры инвестиции могут быть растрачены впустую.

Дополнительные факторы, влияющие на развитие ИИ-инфраструктуры

Рост спроса на ИИ-инфраструктуру вынуждает компании пересматривать не только энергетические, но и производственные стратегии. Например, TSMC, крупнейший производитель чипов, повысит цены на 2–4 нм чипы на 3–5% в год, начиная с 2026 года. Это связано с ростом затрат на производство и инвестициями в расширение мощностей. Повышение затронет компоненты для процессоров и графических чипов, используемых у AMD, NVIDIA, Apple и Qualcomm, а также может сказаться на стоимости видеокарт, ускорителей ИИ и процессоров для настольных ПК [!].

В Южной Корее, например, государственные расходы на ИИ выросли втрое — до 10,1 трлн вон ($6,9 млрд), что делает страну одним из лидеров в инвестициях в искусственный интеллект. Эти средства направляются на развитие вычислительных мощностей и производственных возможностей в таких отраслях, как полупроводники, автомобилестроение, судостроение и робототехника [!].

В России также наблюдается рост интереса к ИИ и цифровым технологиям. Потребление электроэнергии центрами обработки данных к 2030 году вырастет не менее чем в 2,5 раза. Государство уже приступило к разработке стратегии энергоснабжения, чтобы оперативно среагировать на этот рост [!]. Компания Selectel, например, инвестирует 10 млрд рублей в ИИ-продукты до 2031 года и запускает новый дата-центр в Москве с мощностью 10 МВт [!].

Влияние глобальных трендов

Рост потребности в ИИ-загрузке стимулирует поиск экономически эффективной инфраструктуры. Например, компании, ранее занимавшиеся добычей биткойнов, переориентируются на предоставление вычислительных мощностей для ИИ. Это делает OpenAI важным участником рынка, где традиционные майнинговые компании переориентируются на ИИ-вычисления [!].

В США, в свою очередь, растёт спрос на серверы ИИ. Компания Dell повысила долгосрочные прогнозы роста выручки с 3–4% до 7–9% в год, связывая это с увеличением спроса на серверы для генеративного ИИ. Основной драйвер — увеличение поставок серверов, где спрос на обучение и инференс превышает предложение [!].

Выводы и перспективы

Для минимизации рисков ключевым становится аудит текущих энергетических возможностей и скоординированный подход к развитию цепочек поставок. Рост спроса на ИИ-инфраструктуру требует не только технологических решений, но и стратегического управления ресурсами. В условиях ограниченных мощностей и высоких затрат на оборудование, компании вынуждены искать альтернативные пути, включая автономные источники питания и перераспределение приоритетов в цепочках поставок.

Важный нюанс: Технологический прогресс не может идти в обход физических ограничений. ИИ — это не только алгоритмы, но и тонны железа, охлаждение и стабильный поток энергии.