Корабельные двигатели и самолетные турбины: как ИИ-компании собирают электростанции для GPU

Дилан Патель, основатель аналитической компании SemiAnalysis, в новом интервью Дваркешу Пателю рассказал, почему ИИ-гиганты массово строят собственные электростанции прямо на территории дата-центров — и из чего они их собирают. По его данным, заказы на автономную генерацию для ЦОД уже разместили не менее 16 различных производителей, а к концу десятилетия около половины всех новых мощностей дата-центров будут функционировать "за счетчиком" (behind-the-meter), то есть целиком автономно от внешних сетей.

Причина — классическая инфраструктура не успевает за спросом. Очереди на подключение к энергосетям растягиваются на годы, а мощности традиционных производителей газовых турбин ограничены: только у GE Vernova портфель заказов достиг 60 гигаватт — и это лишь один из "крупный тройки" наряду с Siemens Energy и Mitsubishi Power. Одновременно четверка крупнейших гиперскейлеров — Amazon, Meta, Google и Microsoft — в 2026 году планирует потратить на инфраструктуру около $600 млрд, а только в США в этом году вводится порядка 20 гигаватт новых мощностей.

Дефицит классических турбин порождает инженерный абсурд. Стартап Boom Supersonic, известный разработкой сверхзвукового пассажирского самолета, уже получил контракт на 1,2 ГВт аэродеривативных турбин от инфраструктурной ИИ-компании Crusoe: по сути, авиадвигатели прикручивают к генераторам и ставят рядом с серверными стойками. Облачный провайдер Nebius, обслуживающий Microsoft из нового дата-центра в Нью-Джерси, в соответствии с заявлению Пателя, использует для питания двигатели от грузовых судов. А Cummins, традиционный производитель автомобильных и промышленных моторов, наращивает производство генераторов для ЦОД на фоне спада в классическом автопроме — компания уже поставила более 39 гигаватт энергооборудования для дата-центров.

Экономика выглядит парадоксально: если стандартная газовая турбина обходится примерно в $1500 за киловатт, то нестандартные решения вроде корабельных или авиационных двигателей стоят до $3500 — вдвое дороже. Но для ИИ-компаний это оправдано. Стоимость электроэнергии составляет незначительную долю в совокупной стоимости владения кластером GPU. Как объясняет Патель, гораздо выгоднее переплатить за "дорогую" энергию, но запустить чипы Blackwell стоимостью в десятки миллиардов долларов прямо сейчас, чем годами ждать дешевого подключения к сети, пока оборудование простаивает и устаревает.

Есть и еще один прием. Энергосети США спроектированы с запасом прочности 15–20% на случай пиковых нагрузок — например, в самые жаркие дни года. ИИ-компании нашли способ забрать эту резервную мощность: они устанавливают промышленные аккумуляторы или строят пиковые электростанции, которые берут на себя нагрузку в редкие дни максимального потребления. Освободившиеся проценты базовой мощности сети на постоянной основе достаются дата-центрам. По существу, ИИ-индустрия строит параллельную энергосистему — из всего, что способно крутить генератор.

P.S. Поддержать меня можно подпиской на канал "сбежавшая нейросеть", где я рассказываю про ИИ с творческой стороны.