Нужно больше холода. Что происходит с ИИ-инфраструктурой

ИИ — это не только умные приложения и генеративные нейросети, но и сложное, а главное — очень дорогое оборудование, обслуживание которого представляет сегодня насущную проблему. Эффективная работа искусственного интеллекта требует новых технологических решений, а также — высококлассных специалистов, которых пока не хватает.

Меня зовут Кирилл Пшинник, я научный сотрудник Университета Иннополис и CEO онлайн-университета «Зерокодер». Искусственный интеллект — важная часть моей жизни и работы. В этот раз поговорим о базе, на которой работают нейросети, инвестициях и способах решить основные вопросы ИИ-инфраструктуры.

Все, что необходимо ИИ

Современные ИИ-системы требуют сложной и дорогостоящей инфраструктуры. Для полноценной работы и развития искусственного интеллекта необходимы дата-центры, серверы с GPU/TPU, облачные платформы, сетевое оборудование высокой пропускной способности, системы хранения и обработки данных, а также специализированные команды специалистов DevOps и MLOps.

Согласно отчету Felxential, 44% организаций по всему миру указывают ограничения ИТ-инфраструктуры как главное препятствие для масштабирования ИИ-решений». Особенно критичны энергоемкость современных систем и способы охлаждения оборудования. Как отмечается в исследовании Google Cloud, новые поколения GPU потребляют до 1000 Вт на устройство, что в 2,5 раза превышает показатели трехлетней давности.

ИИ и американские миллиарды

Согласно прогнозам UBS и Goldman Sachs, в 2025 году компании по всему миру потратят $375 млрд на инфраструктуру искусственного интеллекта, из которых львиная доля придется на технологических гигантов США.

Так, Amazon выделяет $100 млрд в 2025 году на развитие облака AWS и дата-центров, Microsoft направляет $80 млрд на оптимизированные для ИИ центры обработки данных, а Alphabet (Google) планирует инвестировать $75 млрд в инфраструктуру.

По данным аналитиков McKinsey, глобальные инвестиции в ИИ-инфраструктуру к 2030 году могут достичь $3,7-7,9 трлн. При этом в США центры обработки данных уже потребляют 4,4% электроэнергии страны, а к 2028 году эта цифра может вырасти до 12%, предупреждает исследование Flexential.

Европейская экология и китайское импортозамещение

По данным отчета Flexential, 79% европейских организаций ощущают растущее давление в плане экологичности ИИ-инфраструктуры, и 51% компаний готовы платить на 11-20% больше за возобновляемые источники энергии.

Китай делает ставку на государственное регулирование и импортозамещение в области чипов. Как отмечают аналитики компании Introl, китайские компании активно разрабатывают собственные альтернативы зарубежным решениям после введения ограничений на экспорт полупроводников. Запуск китайской модели DeepSeek-R1 в феврале 2025 года всего за один день снизил оценки Nvidia и Broadcom на $800 млрд, продемонстрировав новые возможности для рынка.

Перспективы ИИ-инфраструктуры в России

Российский рынок искусственного интеллекта развивается под сильным влиянием государства. По данным IMARC Group, объем рынка в 2024 году составил $4,98 млрд (389,9 млрд рублей по текущему курсу), а к 2033 году прогнозируется рост до $40,67 млрд (более 3 трлн рублей) при среднегодовом темпе 26,50%.

Государственные инвестиции в инфраструктуру ИИ в 2024-2025 годах превышают 5 млрд рублей из федерального бюджета. Как отмечается в исследовании, национальная стратегия развития сферы искусственного интеллекта нацелена, в первую очередь, на решение проблемы кадрового дефицита и увеличения производительности труда за счет нейросетей.

Российские компании ориентируются на долгосрочные эффекты от внедрения ИИ-решений. Согласно прогнозам, суммарная выручка от интеграции нейросетей в отечественный бизнес достигнет 1 трлн рублей уже к концу 2025 года. К 2030 году планируется запустить свыше 300 исследований в области ИИ, а количество компаний, внедривших нейротехнологии, должно вырасти до 95% от общего числа.

Проблемы ИИ-инфраструктуры

Глобальный рынок ИИ-инфраструктуры сталкивается с рядом критических вызовов. По данным Flexential, 59% организаций сообщают о проблемах с пропускной способностью сетей (против 43% годом ранее), а задержки ответов ИИ выросли с 32% до 53%.

Энергопотребление остается ключевым вопросом. Как отмечают аналитики Introl, к 2027 году рабочие нагрузки ИИ будут потреблять 27% от общего энергопотребления центров обработки данных.

Исследователи заявляют: 55% респондентов уверены, что ИИ также повышает уровень уязвимости перед киберугрозами из-за объема обрабатываемых данных».

Кадровый голод — еще одна глобальная проблема. По данным отчетов, 86% компаний по всему миру нуждаются в высококвалифицированных ИИ-специалистах, но в таком количестве их пока нет.

Прибыль от ИИ за три года

Окупаемость вложений в ИИ-инфраструктуру напрямую зависит от региона присутствия. При этом, в среднем, процесс занимает примерно 3 года. Компаний, способных окупить свои инвестиции за год, в мире менее 10%.

По данным McKinsey, лидеры рынка демонстрируют измеримую окупаемость вложений в инфраструктуру ИИ, варьирующуюся от 150% до более чем 350%. Например, JPMorgan Chase получил $220 млн дополнительного дохода от персонализации на основе ИИ и добился 90% повышения производительности обработки документов.

Российский бизнес, согласно IMARC Group, ориентируется на долгосрочную перспективу, в то время как государство делает ставку на эффект для ВВП и широкое внедрение технологий. К 2028 году экономический потенциал ИИ в России, по прогнозам, достигнет $38 млрд, что может сделать страну седьмой в мире по объему государственной поддержки развития ИИ.

Суверенная инфраструктура

Новые проекты по усовершенствованию ИИ-инфраструктуры меняют само проектирование дата-центров. Как отмечает исследование Introl, ИИ-ускоритель NVIDIA GB300 NVL72 с технологией трехфазного усиления питания позволяет на 30% повысить плотность вычислений в рамках существующих энергодиапазонов. Жидкостное охлаждение снижает энергопотребление серверов в среднем на 11% и устраняет на 80% потребность в пространстве для традиционного оборудования для охлаждения.

Глобальная конкуренция в области ИИ-инфраструктуры приобретает геополитическое измерение. По данным отчета Flexetial, в 2024 году наблюдался всплеск проектов суверенного ИИ, поскольку страны от Южной Кореи до Саудовской Аравии стремятся контролировать свою собственную судьбу в плане технологий.

Россия активно участвует в этой гонке, делая ставку на сотрудничество с Китаем. В январе 2025 года президент поручил правительству России и Сберу расширить сотрудничество с КНР в области искусственного интеллекта. Правительство также объявило о планах создания Альянса в области ИИ со странами БРИКС, направленного на снижение зависимости от западных технологий.

ИИ на страже безопасности

Инфраструктура становится основой глобальной конкуренции за лидерство в области искусственного интеллекта. При этом, как отмечает Стефан Фельдгойз из Goldman Sachs, мы являемся свидетелями первой фазы создания ИИ-инфраструктуры, за которой последуют стадии консолидации компаний и слияния. От того, как мировой бизнес и разные страны справятся с вызовами в области энергетики, кадров и безопасности, будет зависеть их место в новой технологической реальности.

Для российских компаний, как следует из анализа IMARC Group, ключевым фактором успеха станет способность интегрировать государственную поддержку с частными инвестициями, решая задачи импортозамещения при сохранении конкурентоспособности на глобальном рынке.

Я считаю, что нужно называть вещи своими именами. От развития ИИ-инфраструктуры в современных непростых экономических и геополитических условиях зависит не только стабильность экономики России, как и иных стран, но и уровень безопасности.