Сколько электроэнергии на самом деле требуется центру обработки данных?
«Предложите мне бесплатную однодневную экскурсию по пекинским хутунам без необходимости возвращаться назад».
«Уберите с фотографии прохожих, сохраните естественность».
«Замените тушеную утку в видеоролике о спасении снежной горной лисы на соленую утку».
Какое из этих предложений ИИ будет потреблять больше электроэнергии?
Несколько лет назад потребляемая мощность (потребность в электроэнергии) одного центра обработки данных часто составляла десятки мегаватт (МВт). Однако с ростом спроса на вычислительные мощности для ИИ потребность центров обработки данных в электроэнергии продолжает расти. Согласно отчету Международного энергетического агентства (МЭА), глобальное потребление электроэнергии центрами обработки данных в 2024 году составило приблизительно 415 тераватт-часов (ТВт·ч) и может вырасти до приблизительно 945 тераватт-часов (ТВт·ч) к 2030 году (эта цифра может варьироваться в зависимости от сценария).
Для сравнения, годовая выработка электроэнергии плотиной «Три ущелья» в 2025 году составила приблизительно 95,715 миллиардов киловатт-часов (95,715 тераватт-часов). Таким образом, потребление электроэнергии глобальным центром обработки данных эквивалентно примерно годовой выработке электроэнергии четырьмя плотинами «Три ущелья».
Возвращаясь к первоначальному вопросу: энергопотребление одного запроса ИИ не имеет фиксированного значения и зависит от многих факторов, таких как размер модели, длина выходных данных, цепочка вывода, параллелизм, оборудование и центр обработки данных. Общие тенденции таковы:
Простой текст, короткие выходные данные и меньшее количество шагов вывода, как правило, более энергоэффективны. Сложный вывод, многоходовые диалоги и длинные выходные данные значительно увеличивают вычислительную нагрузку.
Создание сложных изображений, как правило, требует больших вычислительных затрат, чем создание обычного текста.
Задачи по созданию видеороликов/монтажу длинных видеозаписей часто демонстрируют наиболее значительное увеличение энергопотребления.
Планирование энергоснабжения должно быть согласовано с процессом строительства центров обработки данных для искусственного интеллекта.
Традиционное планирование энергоснабжения часто охватывает десятилетия; однако цикл развития гипермасштабных центров обработки данных значительно короче, что требует строгого согласования между энергоснабжением и рыночными условиями. К распространенным практическим ограничениям при внедрении относятся:
Строительство центров обработки данных может занять годы, не считая времени, необходимого для ввода в эксплуатацию новых источников питания.
Новые газовые электростанции часто сталкиваются с ограничениями, связанными с получением разрешений, топливом и состоянием трубопроводов, а циклы ввода в эксплуатацию могут достигать 8-10 лет. Сроки поставки критически важного оборудования, такого как крупные трансформаторы, автоматические выключатели, турбины и сборные подстанции, также длительны и часто требуют планирования за несколько лет вперед.
С точки зрения энергетического сектора, капитал и чувство срочности не могут обойти стороной физическое строительство и нормативные процессы. Поэтому обеим сторонам необходимо скорректировать свои стратегии: центрам обработки данных следует заблаговременно сигнализировать о своем фактическом спросе, а энергетическим компаниям/коммунальным предприятиям следует на более ранних этапах вмешиваться в решения по электроснабжению и выбор проектной документации, чтобы уменьшить несоответствия и итерации в процессе «планирования-реализации».
Экстремальные погодные условия усугубляют проблему нехватки электроэнергии.
В последние годы экстремальные погодные явления участились. Даже до того, как будет задействована полная нагрузка центров обработки данных, экстремальные погодные условия уже постоянно испытывают пределы возможностей энергосистемы.
Потребности в охлаждении жилых помещений резко возрастают, что вынуждает системы планирования принимать сложные решения в условиях высокого давления. С ростом гипермасштабных центров обработки данных без тщательной интеграции большие нагрузки затруднят обеспечение надежности. Также ведутся дискуссии в области регулирования и законодательства относительно того, следует ли вводить обязательное снижение нагрузки для крупных промышленных потребителей, таких как центры обработки данных, в чрезвычайных ситуациях, чтобы обеспечить приоритет критически важных для жизни нагрузок. Это означает, что энергетическим компаниям необходимы институциональные и технологические соглашения с «снижаемой мощностью», при этом необходимо учитывать контракты, отношения с клиентами и долгосрочные партнерства.
В условиях надвигающейся волны роста спроса электросети и центры обработки данных нуждаются в более "быстрой и стабильной" инфраструктуре.
Поскольку потребности в энергии со стороны центров обработки данных и искусственного интеллекта продолжают расти, коммунальным предприятиям приходится находить более тонкий баланс между расширением и надежностью.
В этом процессеБелден ХиршманнВозможности подключения и сети компании позволяют поддерживать критически важные сценарии в центрах обработки данных и энергетическом секторе, включая надежное подключение к критически важным источникам питания и распределительным сетям, промышленную сетевую связь и сбор данных, а также возможности визуализации и управления для эксплуатации и технического обслуживания, помогая клиентам повысить развертываемость, ремонтопригодность и операционную безопасность в процессе расширения.
Источник новости: Официальный аккаунт Belden Hessmann в WeChat.
Источник: Анализ энергетики и ИИ - МЭА: https://www.iea.org/reports/energy-and-ai/
Информационный бюллетень проекта «Три ущелья» 2025 года: http://www.mwr.gov.cn/sj/tjgb/sxgcgb/202606/t20260629_2131904.html
Дата публикации: 10 августа 2026 г.