Схема подозрительно напоминает другой сектор промышленности. Сталелитейные и химические комбинаты, где простой инфраструктуры обходится дорого, а потребление высокое, давно строят собственную распределённую генерацию. То есть мы в той точке развития ИИ, когда его энергопотребление достигло масштабов тяжелой промышленности. Создаётся ли серверами столько же добавленной стоимости — вопрос открытый.
Переход дата-центров на самообеспечение формально снимает часть пиковой нагрузки с общей энергосистемы. Однако если посмотреть на соотношение возобновляемой генерации и генерации на ископаемом топливе, станет заметна одна неудобная деталь — предпочтение отдают понятным и эффективным ТЭЦ на газу. При этом круглосуточная выработка десятков гигаватт требует внушительных объёмов топлива — только в Техасе к ЦОДам уже привязано более 58 гигаватт планируемых газовых электростанций. Минэнерго США считает, что в 2027 году страна может столкнуться с дефицитом газа из-за превышения спроса над предложением. А по оценкам Hamm Institute, чтобы закрыть потребности ИИ, США придется увеличить добычу газа на 10-15% к 2030 году. Пойдёт ли на это местный бизнес?
Особенно учитывая, что увеличение добычи требует роста инвестиций при отсутствии гарантий сохранения спроса через несколько лет. В итоге есть риск, что вычислительные кластеры начнут конкурировать за топливо с традиционными заводами, поднимая цены на газ для промышленности и граждан. Искусственный интеллект перестал быть кодом в облаке и превратился в тяжелую энергоемкую промышленность, чьи издержки перекладываются на реальный сектор.