Центры обработки данных стали главным препятствием в гонке за ИИ: не хватает электроэнергии и оборудования

Технологические гиганты увеличивают инвестиции в искусственный интеллект, но расширение вычислительных мощностей отстает от спроса. Помимо дефицита чипов, отрасль сталкивается с нехваткой электроэнергии, задержками подключения к сетям, проблемами с охлаждением и нехваткой квалифицированных работников. Из-за этого готовые проекты не всегда удается своевременно превратить в полноценные вычислительные комплексы, сообщает TMTPost.

По прогнозам, капитальные затраты Google, Meta, Amazon и Microsoft в 2026 году составят $750 млрд — более чем на 80% больше, чем в прошлом году, когда они достигли $410 млрд. В то же время нехватка доступных вычислительных ресурсов не уменьшается, поскольку строительство инфраструктуры и подключение к энергосетям требуют значительно больше времени, чем выделение средств.

Электроэнергия становится главным ограничивающим фактором

По оценке JPMorgan Chase, строительство современного центра обработки данных занимает два-три года, тогда как обеспечение его электроэнергией может длиться значительно дольше. Подключение к газовой генерации требует пяти-семи лет, к атомной энергетике — более десяти лет, а к солнечной — двух-четырех лет; во многих регионах США очереди на подключение к электросетям превышают пять лет.

По расчетам Jefferies, фактическая мощность центров обработки данных в мире в 2025 году составляла 8,9 ГВт при спросе около 21,1 ГВт. В 2026 году глобальный спрос на электроэнергию для центров обработки данных с искусственным интеллектом, по прогнозам, достигнет 30 ГВт, из которых почти 19 ГВт придется на Северную Америку.

Развитие инфраструктуры тормозят задержки с поставками трансформаторов и систем охлаждения, нехватка инженеров и ограниченные возможности электросетей. В мае 2026 года Североамериканский совет по надежности электроснабжения предупредил о рисках, связанных с большими вычислительными нагрузками: внезапное отключение потребителя мощностью более 1000 МВт может вызвать значительные колебания частоты в энергосистеме.

Дефицит чипов, систем охлаждения и специалистов

Проблемы с поставками полупроводников также остаются актуальными. Портфель заказов Nvidia на графические процессоры оценивается примерно в $1 трлн, сроки поставки графических процессоров и специализированных чипов приближаются к году, а три ведущих производителя памяти HBM (High Bandwidth Memory) уже распродали производственные мощности на 2026 год.

По оценке, приведенной в материале TMTPost, дефицит производственных мощностей HBM составляет 50–60%. Руководитель SEMI China прогнозирует, что мировые расходы на инфраструктуру ИИ в 2026 году достигнут $450 млрд, а вычисления для логического вывода составят более 70% соответствующих нагрузок.

Вместе с увеличением плотности вычислений растут требования к отводу тепла. Мощность серверных стоек для ИИ достигает сотен киловатт, поэтому традиционное воздушное охлаждение уступает место жидкостным системам, масштабирование которых требует дополнительных производственных мощностей и контроля риска утечек.

Согласно приведенным в материале оценкам, коэффициент эффективности использования электроэнергии (PUE) для систем с холодными пластинами может составлять 1,15–1,2, а для погружного охлаждения — снижаться до 1,1 или даже 1,04. В целом системы охлаждения могут потреблять от четверти до 40 % электроэнергии центра обработки данных.

Еще одним ограничением является нехватка специалистов. Согласно опросу Uptime Institute, в 2026 году более половины респондентов сообщили о трудностях с поиском квалифицированных работников для эксплуатации, электромеханики и мониторинга центров обработки данных. В то же время до половины нынешних инженеров дата-центров выйдут на пенсию в течение ближайших трёх лет.

Технологические гиганты увеличивают инвестиции

По оценке Morgan Stanley, к 2028 году мировые расходы на центры обработки данных и чипы для ИИ могут достичь $2,9 трлн. Примерно $1,4 трлн из этой суммы могут покрыть денежные потоки крупнейших поставщиков облачных услуг, а ещё $1,5 трлн придётся привлечь из внешних источников.

По состоянию на середину сентября 2026 года Google, Amazon, Meta, Microsoft и Oracle выпустили облигаций на сумму $186,1 млрд, превысив совокупный показатель за весь 2025 год. Goldman Sachs прогнозирует, что объем выпуска облигаций этих пяти компаний составит около $250 млрд в 2026 году и может вырасти до $400 млрд в 2027-м.

Китайские компании также наращивают расходы. Во втором квартале 2026 года капитальные затраты Tencent выросли до 52,8 млрд юаней ($7,8 млрд) — почти втрое больше, чем за аналогичный период прошлого года, — а свободный денежный поток стал отрицательным и составил минус 13,8 млрд юаней ($2 млрд), в частности из-за авансовых платежей за вычислительные мощности.

ByteDance увеличила план капитальных затрат на 2026 год до 200 млрд юаней ($29,8 млрд), а Alibaba заложила около 126 млрд юаней ($18,8 млрд) на 2026 финансовый год. Значительную часть этих средств направляют на серверы, графические процессоры и центры обработки данных.

Компании пытаются заранее обеспечить доступ к дефицитным чипам, электроэнергии и производственным мощностям. В таких условиях инфраструктура становится стратегическим активом, определяющим конкурентные возможности разработчиков ИИ.

У США и Китая разные проблемы

По данным SemiAnalysis, которая в сентябре 2026 года впервые включила КНР в свою глобальную модель мониторинга, совокупная мощность центров обработки данных в Китае превысила 24 ГВт — это меньше, чем в США (56 ГВт), но больше, чем в Европе, на Ближнем Востоке и в Африке вместе взятых. Наибольшую долю китайских мощностей занимает ByteDance — около 5,3 ГВт, преимущественно арендованных; у Alibaba этот показатель достигает 3,9 ГВт, у Tencent — 2,4 ГВт, а у Baidu — 1,1 ГВт.

В Китае цикл реализации проектов центров обработки данных мощностью 100 МВт сократился примерно с 18 месяцев в эпоху облачных вычислений до 12 месяцев в эпоху ИИ. Однако экспортные ограничения на передовые чипы остаются серьёзным препятствием: по оценке SemiAnalysis, энергоэффективность и вычислительная производительность китайских чипов составляют 10–30 % от показателей импортных аналогов, но это не помешало Huawei нарастить долю поставок на рынке КНР до 28% в первом полугодии 2026 года и приблизиться к конкуренту Nvidia.

Это формирует две разные модели дефицита и разные стратегии адаптации. В США главным тормозом является физическая доступность электроэнергии и пропускная способность сетей, поэтому западные техногиганты покупают энергетические активы, строят собственные электростанции и заключают долгосрочные контракты с АЭС. В Китае, где возможностей для расширения энергосетей больше и на государственном уровне продвигается концепция «вычисления вслед за электроэнергией» (концентрация кластеров в регионах с избытком «зеленой» генерации), главным узким местом остаются поставки и энергоэффективность чипов.

Вычислительная инфраструктура становится стратегическим активом

По статистике IDC, более 40 стран запустили или финансируют национальные проекты по инфраструктуре искусственного интеллекта. Государства всё чаще рассматривают центры обработки данных как инструмент технологической независимости, безопасности данных и контроля над вычислительными ресурсами.

Саудовская компания HUMAIN, принадлежащая суверенному фонду благосостояния страны, заключила партнерство с французской Mistral для развертывания до 600 тысяч чипов ИИ и создания вычислительных мощностей на 1 ГВт к 2030 году. Европейский Союз также поддерживает развитие собственной инфраструктуры и производства чипов через такие инициативы, как, в частности, InvestAI.

Конкуренция за центры обработки данных выходит за рамки чисто коммерческих решений. Даже при наличии финансирования компании не всегда могут получить необходимые чипы, обеспечить достаточное энергоснабжение или подключиться к электросети из-за технических, регуляторных и геополитических ограничений.

Нынешний кризис является проявлением глобального сдвига на энергетическом рынке. По оценкам Международного энергетического агентства (МЭА), потребление электроэнергии дата-центрами удвоится к 2030 году и утроится к 2035-му. В статье «Электроны — новая нефть. Как ИИ меняет глобальную энергетику» эксперт Андриан Прокип отмечает, что устаревшая инфраструктура не рассчитана на такой скачок спроса, из-за чего компании вынуждены возобновлять работу законсервированных АЭС и массово скупать электроэнергию.