Искусственный интеллект нуждается в энергии малых реакторов

Мощности, потребляемыми современными нейросетями, нужно обеспечивать новыми источниками энергии. Малые ядерные реакторы рассматриваются как один из вариантов решения этой проблемы.

Компании, собирающие и обрабатывающие большие данные, все активнее развивают собственные нейросети. Их центры обработки данных (ЦОДы) расширяют свои мощности, что приводит к увеличению потребления электроэнергии. При этом объемов существующей генерации в местах расположения ЦОДов может не хватать. Перед их владельцами встает задача поиска новых источников электроэнергии, и варианты рассматриваются порой весьма неожиданные.

Так, американская компания Oklo заявила о планах создать ядерный реактор, который произведет до 750 МВт электроэнергии для двух дата-центров своих клиентов. Компания Oklo, председателем директоров которой является Сэм Альтман из OpenAI, занимается разработкой малых ядерных реакторов нового поколения. Она не раскрывает, каким именно клиентам будет направлена энергия будущей станции. Продукция Oklo должна появиться на рынке в ближайшие несколько лет.

В России крупнейшие игроки на рынке данных тоже развивают собственные ЦОДы. Так, у «Росатома» на сегодня функционируют три коммерческих центра обработки данных: в Тверской области, Москве и Санкт-Петербурге. У Сбербанка их два, при этом компания уже анонсировала проект большого ЦОДа в Саратовской области. Он будет содержать не менее 120 тыс. серверов. Компания планирует полностью ввести его в эксплуатацию к 2030 году, сделав его крупнейшим в России. Такая нагрузка может потребовать новые источники энергии.

При этом искусственный интеллект помогает решать рутинные задачи самой атомной отрасли. Так, в Калифорнии начинается реализация стартапа, который поможет оцифровать и систематизировать документацию АЭС «Дьябло-Каньон», скопившуюся за весь период ее работы. Это необходимо для лицензирования и продолжения эксплуатации атомной станции в ближайшие 20 лет. К работе, которая будет включать перевод бумажных и микрофильмовых документов в цифровой вид и создание языкового поиска по ним, компания Pacific Gas & Electric (PG&E) подключила искусственный интеллект. В ходе этого проекта нейросеть расшифрует около 9 млн документов.

Ирина Разинкина
Кандидат экономических наук, доцент кафедры общего и проектного менеджмента, Финансовый университет при Правительстве РФ

Насколько целесообразно сейчас использовать отдельные АЭС для генерации электроэнергии для дата-центров?

По мере развития и распространения технологий искусственного интеллекта растет спрос на мощности дата-центров. Компании активно инвестируют в строительство новых центров обработки данных (ЦОДов) и увеличение количества стоек в существующих. Эксперты отрасли положительно оценивают возможности использования АЭС для энергоснабжения ЦОДов. Преимуществом атомной энергетики является стабильность подачи и относительно низкая стоимость кВт·ч. Энергетические компании проявляют серьезный интерес к этой отрасли, готовы выступать инвесторами стратегического уровня. Для атомщиков развитие компетенций в сфере строительства и управления дата-центрами может стать перспективным направлением диверсификации потребителей, формирования устойчивого спроса на электроэнергию. Возможности адаптации технологий атомной энергетики позволит компаниям предлагать своего рода пакетное обслуживание инфраструктуры дата-центров. Здесь следует отметить уже имеющийся успешный опыт Росатома — реализованный проект ЦОДа в Удомле (Тверская область), за энергообеспечение которого отвечает Калининская АЭС. Мощности этого дата-центра обслуживают не только клиентов, расположенных в тверском регионе, но и в Москве и Московской области.

Какие энергетические мощности потребляют эти центры?

Потребление зависит от назначения или специализации конкретных ЦОДов, специфики деятельности и отрасли пользователей. В среднем одна стойка нагружается на 7–12 кВт, в то время как стойки, обслуживающие системы ИИ, потребляют 30–100 кВт, так как объемы обработки данных огромны.

Будет ли в будущем увеличиваться их число и потребляемая энергия?

Наблюдающийся тренд на увеличение количества дата-центров будет только усиливаться, поскольку возможности и сферы применения ИИ растут. В 2022 году ЦОДы потребили более 1 % электроэнергии во всем мире. Сейчас наблюдаем тенденцию роста высоконагруженных стоек. Запрос на них увеличивается со стороны компаний, которые активно внедряют облачные технологии в работу своей ИТ-инфраструктуры, используют ИИ для обработки графических данных, развивают чат-боты и пр. Как правило, в новых ЦОДах больше устанавливается высоконагруженных стоек, в то время как изменение мощности действующих ЦОДов наблюдается не часто. Эксперты отрасли прогнозируют увеличение мирового рынка к 2030-му в 2,5–3 раза. В России количество стоек в 2021 году выросло на 8,5 %, в 2022 — на 10,8 %, в 2023-м — на 20,7 %, в 2024-м — 17,2 %, и эта тенденция продолжится. Наблюдаемое удвоение роста в 2023 году объясняется активным расширением использования технологий обработки больших данных и систем ИИ.

Как увеличится показатель потребляемой энергии такими дата-центрами?

Максимальная разрешенная мощность российских ЦОДов в 2022–2024 году прирастала ежегодно на 10 %, 13 %, 22 % соответственно, составив 841,5 МВт в 2024 году. Еще один-два года назад эксперты опасались перегрева этого рынка из-за стремительного роста интереса инвесторов и бума строительства дата-центров. Однако сегодня можем констатировать, что все возводимые дата-мощности находят своего потребителя. Спрос предъявляют и государственные структуры, и финансово-кредитные организации, и компании ИТ-сектора, и бизнес, активно внедряющий технологии клиентской аналитики, обработки больших данных в свои бизнес-процессы. Развитие возможностей систем ИИ, их доступность и популяризация тоже очень энергозатратная история. Так, чтобы обработать поисковый запрос ChatGPT понадобится в 10 раз больше электроэнергии, чем если бы пользователь обратился к традиционным поисковым системам (Yandex, Google и др.).

В каких сферах атомной энергетики сейчас можно использовать ИИ? А в будущем?

Сейчас ИИ активно используется в сфере промышленной безопасности. Специальный программный модуль («умные каски») позволяет отслеживать продолжительность нахождения в опасных зонах, мониторить соблюдение условий безопасности труда работников, их режим рабочего дня и нагрузки. Аналитические системы видеомониторинга обрабатывают поток видео с камер, расположенных на территории промышленных объектов, труднодоступных или особо опасных локациях, фиксируют и анализируют внештатные ситуации, информируют диспетчеров о положении дел, запускают аварийные механизмы.

Инструменты предиктивной аналитики, технологии интернета-вещей по мере готовности производственных и бизнес-процессов могут быть внедрены в операционную деятельность, существенно повысив ее эффективность.