ГЭС и АЭС определяют карту строительства новых дата‑центров в России

Санкт-Петербург. ГЭС и АЭС определяют карту строительства новых дата‑центров в России. Об этом заявил заместитель премьер-министра Республики Татарстан Роман Шайхутдинов на Петербургском международном экономическом форуме (ПМЭФ).

По его словам, потребление интернет‑трафика в быту растет в среднем на 5% в год, но основной драйвер роста нагрузки на дата‑центры - развитие искусственного интеллекта (ИИ).

По данным за 2024 год, США потребляют 415 тераватт в год на задачи ИИ, тогда как доля России составляет лишь 1,2-1,5 %. При этом ожидается существенный рост спроса на вычислительные мощности в РФ.

Ключевая особенность ИИ‑инфраструктуры - высокое энергопотребление: стойка для ИИ требует 15-30 кВт (против 7-12 кВт у стандартной стойки), то есть в 5-6 раз больше. Каждые 5-7 лет потребление энергии в этой сфере удваивается.

По словам Романа Шайхутдинова, у России есть два конкурентных преимущества для развития ИИ: низкая стоимость электроэнергии и потенциал человеческого капитала.

Вместе с тем существуют и серьезные ограничения: отсутствие собственной аппаратной базы; отставание отечественных моделей ИИ по производительности (в среднем в 50 раз); дефицит квалифицированных кадров.

«Для решения последней проблемы запущена программа Top‑IT, в которой участвуют ИТМО, МФТИ, Высшая школа экономики и другие вузы - они готовят специалистов, чья работа не будет замещена ИИ», - отметил Роман Шайхутдинов.

По его мнению, перспективными регионами для строительства центров обработки данных (ЦОД) с учетом энергоресурсов являются: Красноярский край, Хакасия, Иркутская и Амурская области - благодаря мощностям ГЭС; Ленинградская, Тверская, Смоленская области - за счет АЭС.

Для ускоренного развития отрасли заместитель премьер-министра Республики Татарстан предложил: создать специальные экономические зоны для мировых разработчиков ИИ; предоставить налоговые льготы для ЦОД мощностью свыше 25 МВт; развивать собственные математические модели и подходы для повышения эффективности ИИ‑систем; оптимизировать использование газовых ресурсов и рассмотреть возможность выработки электроэнергии в замкнутом контуре для нужд ЦОД.