Искусственный интеллект изменил устоявшиеся правила на энергетических рынках. По мере усложнения ИИ-моделей экспоненциально растет и их энергопотребление, обостряя глобальный дефицит мощностей. Это создает для стран БРИКС уникальное экспортное окно возможностей: переход от продажи сырья к коммерциализации вычислительной энергии.
По данным Международного энергетического агентства (IEA), в 2024 году мировой спрос на электроэнергию вырос на 4,4%, а в 2025 году – еще на 3%. По прогнозам, среднегодовой рост спроса вплоть до 2030 года будет на 50% выше, чем в среднем за предыдущее десятилетие. Главная причина резкого скачка спроса на электроэнергию – бурный рост дата-центров, необходимых для обучения и работы ИИ-моделей.
«Мировые дата-центры израсходовали в 2025 году порядка 447 ТВт·ч. В 2026‑м потребление увеличится на 26% – до 565 ТВт·ч, а к 2030‑му, по прогнозам, превзойдет 1200 ТВт·ч», – приводит данные старший преподаватель кафедры экономики и финансов Московского областного филиала РАНХиГС Александр Кудряшов. По словам эксперта, сам сегмент прибавляет около 12% в год, вчетверо опережая общий спрос на электроэнергию. Уже сейчас отдельный крупный центр под задачи ИИ потребляет от 100 до 500 МВт, примерно как город средней величины.
В России дата-центры уже стали заметным фактором энергопотребления, рассказал генеральный директор «Норд Энерджи» Тимур Котляр. За три года их доля в общей структуре выросла вдвое – с 1,4% в 2022 году до 2,2% в 2025‑м. Сейчас присоединенная мощность ЦОДов, включая майнинг, составляет 4,2 ГВт. По прогнозу Системного оператора Единой энергетической системы, в ближайшие пять лет она может достичь 15,3 ГВт – это почти четырехкратный рост. Среди стран БРИКС наиболее активными темпами растет энергопотребление в Китае и Индии. Как отмечает Тимур Котляр, Китай наряду с США обеспечит около 80% мирового прироста потребления электроэнергии дата-центрами к 2030 году. Только в Китае потребление ЦОДов вырастет на 175 ТВт·ч. Индия тоже набирает обороты: по прогнозам Deloitte, мощность индийских ЦОДов вырастет с 1,5 до 8–10 ГВт к 2030 году.
Как объяснил директор департамента системной интеграции УЦСБ Дмитрий Кузнецов, инфраструктура ИИ потребляет на порядки больше энергии и вычислительных ресурсов, чем классические ИТ-системы в силу принципиально разного способа обработки информации. «Классический ИТ-процесс работает на основе детерминированной логики (алгоритмов) с минимальными затратами энергии. А ИИ – на основе вероятностей и линейной алгебры. Чтобы выдать один ответ (даже если это просто одно слово в чате), нейросети необходимо выполнить миллиарды операций умножения и сложения. Поэтому чипы (GPU), применяемые для работы ИИ, содержат тысячи маленьких ядер для миллионов параллельных вычислений. В пиковой нагрузке каждый такой чип потребляет 300–700 Вт и более».
Гендиректор «Альянса Перспективных Технологий» Ильдар Саттаров указывает, что ИИ год от года становится экономичнее. «Недавно Google раскрыл свои замеры: на один текстовый запрос к их модели уходит примерно столько электричества, сколько микроволновка тратит за секунду. Годом раньше тот же запрос обходился в 33 раза дороже», – рассказал эксперт. Международное энергетическое агентство подчеркивает, что энергоэффективность ИИ для каждой отдельной задачи ежегодно улучшается на порядок за счет достижений в области программного и аппаратного обеспечения – это беспрецедентная скорость в истории энергетики. «Противоречия здесь нет, – отмечает Ильдар Саттаров. – Еще в 1865 году экономист Уильям Джевонс заметил, что чем экономичнее становилась паровая машина, тем больше угля суммарно сжигалось в Англии. Дешевая машина – значит, машин будет много». Такой же процесс сейчас идет в области ИИ. Нейросети становятся доступнее и эффективнее, из-за чего их начинают внедрять повсеместно, увеличивая нагрузку на дата-центры и электростанции.
Изменился и характер работы с нейросетями. «Если раньше основную нагрузку на сети давало разовое обучение моделей, то теперь взрывной рост обеспечивает инференс (использование моделей конечными пользователями в реальном времени). Энергоемкость также сильно зависит от задачи: простая генерация текста требует около 2 Вт·ч на запрос, крупные модели рассуждения (reasoning models) тратят как минимум в 2 раза больше, а создание короткого видео – примерно в 25 раз больше, чем текст», – отметил глава Мосстата Леонид Калимуллин. «Идет переход к мультиагентным системам, где несколько ИИ-агентов работают параллельно, договариваются между собой без участия человека, перегоняют задачи туда-обратно», – комментирует основатель компании «Юнисофт», эксперт по цифровизации Алексей Оносов. В итоге вычислительных циклов становится все больше.
Энергия нужна не только для вычислений. По словам Дмитрия Кузнецова, при работе высокопроизводительных чипов оборудование в ЦОДах интенсивно нагревается. Чтобы оно не вышло из строя, дата-центрам требуются мощнейшие системы кондиционирования или жидкостного охлаждения, которые потребляют от 30 до 40% всей поступающей в ЦОД электроэнергии.
Бурное развитие ИИ оборачивается дефицитом энергомощностей. Главная угроза – не столько веерные отключения, сколько сетевые ограничения и экономические перекосы, считает Леонид Калимуллин. Из-за перегруженности сетей и дефицита трансформаторов до 20% запланированных проектов дата-центров в мире уже рискуют столкнуться с серьезными задержками. Например, Московский хаб, где исторически сосредоточено более 60% коммерческих мощностей страны, исчерпал лимиты на технологическое присоединение, отметил Дмитрий Кузнецов. Сетевые компании, по его словам, фактически ввели ограничения на подключение новых крупных дата-центров из-за дефицита энергии и рекордных пиков потребления в столичном узле. Похожая картина, как говорит Ильдар Саттаров, складывается на юге, на юго-востоке Сибири и на Дальнем Востоке.
По мнению Саттарова, проблема не столько в дефиците энергии, сколько в несовпадении темпов строительства дата-центров и энергетической инфраструктуры. «Дата-центр можно построить за год–полтора. Линия электропередачи строится 5–7 лет. Крупный силовой трансформатор раньше ждали 2 года, теперь 3–5. Большие газовые турбины делают три компании на всю планету, и заказы у них расписаны на пятилетку вперед. Электротехника занимает меньше десятой части стоимости дата-центра, но составляет 100% узкого места», – подчеркивает эксперт.
Если новые ИИ-мощности начнут подключаться к существующей инфраструктуре без ее расширения, последствия окажутся серьезными, предупреждает Тимур Котляр. Дата-центры будут конкурировать за технологическое присоединение с новыми заводами или жилыми кварталами. Вырастет стоимость технологического присоединения – за дефицитный ресурс придется платить больше. Дмитрий Кузнецов говорит о риске тарифного дисбаланса: чтобы удержать ИИ-компании внутри страны, государства могут предоставлять им льготные оптовые тарифы. Дефицит доходов энергосетевых компаний будет компенсироваться за счет повышения тарифов для конечных потребителей – населения и бизнеса. «Есть и менее очевидный риск – нестабильность сети, – считает Тимур Котляр. – Резкие скачки нагрузки от ИИ-кластеров создают проблемы с качеством электроэнергии, могут провоцировать аварийные отключения и ускоряют износ сетевого оборудования. По сути, энергосистема, спроектированная под равномерное потребление, сталкивается с нагрузкой совершенно нового типа».
Подходы к решению проблемы энергодефицита в разных странах существенно различаются. Так, в России, по словам Дмитрия Кузнецова, девелоперы дата-центров переносят проекты в регионы с профицитом генерации (Ленинградская, Тверская, Смоленская, Томская области), где есть возможность подключить сотни мегаватт. Кроме того, правительство планирует создать специальные энергетические зоны для дата-центров с ускоренным подключением к сетям и специальными тарифами.
Китай для решения проблемы перегрузки сетей запустил национальный проект «Восточные данные – Западные вычисления»: мощности с загруженного восточного побережья переносятся в регионы с избытком дешевой ветровой и гидроэнергии (Внутренняя Монголия, Гуйчжоу).
В Индонезии существует энергопрофицит, поэтому основная проблема связана с развитием сетей передачи и распределения электроэнергии, рассказал востоковед, специалист по экономике Восточной и Юго-Восточной Азии Роман Файншмидт. К тому же крупные международные компании обязаны следовать ESG-принципам, что накладывает на них определенные экологические обязательства в условиях, когда большая часть электроэнергии Индонезии генерируется на угольных станциях. Поэтому индонезийские компании договариваются об использовании геотермальной и солнечной энергии для дата-центров. А индонезийская ассоциация операторов дата-центров готовит национальную систему экологических рейтингов, которая будет следить за энергоэффективностью дата-центров по всей стране.
Использование альтернативных источников энергии стало трендом и в других странах, отмечает доцент кафедры международного бизнеса Финансового университета при Правительстве РФ Евгений Сумароков: «Крупные компании, ответственные за развитие центров обработки данных, пытаются компенсировать потребление электроэнергии за счет строительства ветряных и солнечных электростанций, которые обеспечивают их энергией». Гендиректор компании«Плюсофон» Павел Кондратьев отмечает, что технологические гиганты все чаще переходят к стратегии all of the above, сочетая все возможные источники энергии – ВИЭ, газ, атом.
Доступ к дешевой энергии со временем станет таким же ключевым макроэкономическим фактором, как раньше был доступ к нефти или капиталу, считает Алексей Оносов. Страны БРИКС при этом находятся в выгодном положении. «Здесь расположено больше половины мировой генерации, половина мировой солнечной выработки, рекордные 497 ГВт солнца и ветра, введенные за один только 2025 год. Портфель будущих проектов по возобновляемой энергетике в 2,5 раза больше, чем по углю, нефти и газу вместе. Сырье для вычислений у блока есть», – подчеркнул Ильдар Саттаров.
Россия, Бразилия, Китай обладают тем, чего не хватает многим развитым странам, – доступной энергией и территорией для строительства, считает также Тимур Котляр. Мировой спрос на вычислительные мощности растет быстрее, чем возможности традиционных центров в США и Европе его удовлетворить. «Это открывает окно возможностей для стран БРИКС, – говорит эксперт. – Россия, например, может предложить относительно дешевую электроэнергию, холодный климат (что снижает затраты на охлаждение серверов) и большие площади для строительства. Индия – квалифицированные кадры и растущий внутренний рынок. Китай уже сегодня один из мировых лидеров по мощности ЦОДов».
Вопрос, правда, в том, что избыточные мощности сами по себе не дают преимущества: электричество как товар торгуется с сырьевой маржой, отмечает CEO и основатель AIVOLUTE, эксперт по внедрению ИИ и бизнес-автоматизации Анна Райская. Актив, по ее словам, появляется тогда, когда мегаватт превращается в вычисление, а вычисление продается как инференс, токены, обученные модели. По словам консультанта по государственному управлению и международной политике Ильи Марголина, если энергетическое преимущество будет соединено с промышленной политикой, производством микрочипов, строительством дата-центров и развитием собственных ИИ-платформ, то страны БРИКС смогут экспортировать вычислительные мощности как самостоятельный экономический продукт.
Директор центра сетевых решений «Инфосистемы Джет» Сергей Андронов считает, что в гонке технологий победит та страна, которая сможет предложить инвесторам полноценное пакетное решение. Для него нужны четыре ключевых условия. Прежде всего относительно недорогая генерация: наличие собственных генерирующих мощностей (АЭС, ГЭС, газ) и, что критически важно, низкая конечная цена электричества для потребителя. Необходимо построить высокоскоростную и отказоустойчивую оптоволоконную инфраструктуру для передачи гигантских объемов данных. Нужны быстрые разрешительные процедуры и комфортные правила для инвесторов: льготное техприсоединение и прозрачные инвестиционные портфели. Плюсом будет также прохладный климат, позволяющий минимизировать расходы на охлаждение оборудования.
В России, помимо холодного климата и избытка мощностей, есть еще одно важное преимущество. По словам Леонида Калимуллина, структурный профицит генерирующих мощностей в России обеспечен низкоуглеродной и диспетчеризируемой (управляемой) генерацией – атомной и гидроэнергетикой. «В России сохраняется значительный недоосвоенный гидропотенциал, особенно на Дальнем Востоке, – отмечает эксперт. – Гидроэнергетика – это возобновляемый источник энергии и один из самых чистых видов генерации, у которого прямые выбросы СО₂ при производстве электроэнергии отсутствуют. Это наше потенциальное конкурентное и даже экспортное преимущество: гидроэнергетика может служить идеальной стабильной базовой нагрузкой для дата-центров, радикально снижая углеродный след ИИ-инфраструктуры. При этом по запасам гидроресурсов Россия занимает второе место в мире после Китая».
Чтобы преодолеть энергодефицит, в сфере ИИ уже формируются комплексные технологические решения на стыке энергетики, теплотехники и самих ИИ-алгоритмов, рассказал Дмитрий Кузнецов. К примеру, ключевую роль могут сыграть малые модульные ядерные реакторы, благодаря которым появится возможность создавать полностью автономные «ИИ-фабрики» в любой точке мира.
Еще одна возможность снизить энергозатраты – устанавливать в ЦОДах передовые системы охлаждения – жидкостные или иммерсионные, когда серверы полностью погружены в диэлектрическую жидкость. «Такие решения позволяют снизить коэффициент использования энергии (PUE) в ИИ-кластерах с привычных 1,5–1,6 до 1,15–1,2», – приводит пример Дмитрий Кузнецов. По словам Леонида Калимуллина, в числе перспективных направлений – разработка архитектур типа «смешанные эксперты» (Mixture of Experts, MoE), которые активируют только нужную часть нейросети для конкретного запроса, экономя до 90% вычислительных ресурсов. Параллельно развиваются технологии фотонных вычислений (передача данных светом вместо электричества), обещающие кратное снижение тепловыделения. В горизонте 3-7 лет можно ожидать перехода на специализированные NPU-чипы для нейросетей, прогнозирует Ильдар Саттаров. По его словам, сейчас энергия тратится универсальными ускорителями на очень узкую операцию, это примерно «как возить хлеб самосвалом». Кроме того, ИИ можно использовать и для оптимизации самой энергетики. По мнению Леонида Калимуллина, это поможет динамическому распределению нагрузки, прогнозированию температурных режимов и раннему обнаружению инцидентов на критической инфраструктуре.
Тимур Котляр считает необходимым переход к принципиально иной архитектуре энергоснабжения – так называемой гибридной энергосистеме. Она включает три компонента: собственную газопоршневую генерацию (ГПУ), системы накопления энергии (СНЭ) на базе литий-железо-фосфатных батарей и интеллектуальную систему управления, которая в реальном времени балансирует потребление между источниками. «Такая связка решает сразу несколько задач: обеспечивает бесперебойное питание, снижает зависимость от внешней сети, уменьшает стоимость эксплуатации и позволяет быстро масштабировать мощность без долгого ожидания техприсоединения», – говорит эксперт. По его словам, крупнейшие операторы ЦОДов в разных странах уже переходят на такие гибридные схемы. А для стран БРИКС это еще и возможность развивать собственное производство энергетического оборудования – батарей, генераторов, систем управления.
