По подсчётам Goldman Sachs , к 2027 году суммарная установленная мощность вырастет примерно наполовину, а к 2030-му энергопотребление ЦОД увеличится вдвое. При этом эксперты подчёркивают: текущее безостановочное наращивание может столкнуться с ограничениями, если монетизация сервисов окажется слабее ожиданий или появятся технологии, радикально удешевляющие обучение и инференс, превращая модели в массовый продукт.
Сейчас совокупная ёмкость отрасли оценивается в 62 ГВт. На облачные вычисления приходится 58 процентов, на корпоративные нагрузки — 29, а на ИИ-задачи всего 13. Для сравнения: ещё в начале 2023 года генеративные модели почти не влияли на расклад. Прогноз на 2027 год показывает сдвиг: доля ИИ поднимется до 28 процентов, облаков — снизится до 50, а классических приложений — до 21. Это отражает не падение традиционных сегментов, а опережающий рост ИИ внутри увеличивающегося общего рынка.
Стремительные инвестиции подтверждают и другие оценки. По информации Omdia, вложения в дата-центры сопоставимы с экономиками отдельных стран среднего уровня. Один только Amazon ежегодно направляет более 100 млрд долларов — примерно столько же составляет ВВП Коста-Рики. Согласно Counterpoint Research, к 2030 году доходы производителей микросхем могут удвоиться по сравнению с 2024-м и превысить триллион долларов, главным образом за счёт закупки высокопроизводительных серверов под ИИ-сценарии. Основная нагрузка ложится на гиперскейлеров как в ближайшие годы, так и в более долгосрочной перспективе. Дополнительным стимулом выступает «токенная экономика»: для генерации массивных объёмов токенов в агентных системах требуются кратно более мощные вычислительные комплексы.
Масштаб изменений особенно заметен по конфигурациям серверов. Ещё два года назад в топовых системах использовали восемь GPU-ускорителей, а к 2027-му передовые стойки будут вмещать до 576 графических процессоров в корпусе размером с шкаф. Один такой блок потребляет около 600 кВт — энергии, достаточной для пяти сотен американских домов. Настолько мощные установки требуют радикально иной организации электроснабжения и охлаждения: простого добавления стоек уже недостаточно, нужны глубокая перестройка инженерных систем и переосмысление планировки площадок.
Рост масштабов неизбежно отражается на энергетике. По расчётам Goldman Sachs, к концу десятилетия совокупное потребление дата-центров увеличится на 165 процентов, и доля отрасли в мировом энергопотреблении поднимется с 1–2 процентов в 2023 году до 3–4 процентов. Закрывать этот прирост придётся комбинированными методами: около 40 процентов ожидается покрыть за счёт возобновляемых источников, точечное расширение атомной генерации будет направлено специально под ИИ-нагрузки, а оставшиеся 60 процентов придётся восполнять газовыми станциями. Последнее, по оценке аналитиков, прибавит 215–220 млн тонн парниковых выбросов к 2030 году, что эквивалентно дополнительным 0,6 процента глобальных эмиссий.
Несмотря на беспрецедентный рост вложений, риски сохраняются. Ключевые угрозы — отсутствие окупаемости ИИ-сервисов, появление технологий, способных резко снизить себестоимость вычислений, и связанная с этим потеря эксклюзивности высокопроизводительных моделей. В такой ситуации спрос на новые мощности и энергоресурсы тоже снизится.
Пока же траектория очевидна: ИИ-нагрузки за несколько лет превратились из статистической погрешности в заметную часть рынка, гиперскейлеры заранее резервируют под них целые энергоблоки, а чипмейкеры строят бизнес-планы с учётом триллионной выручки. Цена гонки — ускоренная перестройка мировой энергетики и необходимость быстро вводить новые мегаватты, одновременно снижая углеродный след. По мнению аналитиков, успех компаний на ближайшие десять лет будет зависеть от того, кто сумеет совместить скорость развёртывания инфраструктуры, низкую стоимость вычислений и устойчивый энергомикс.