Напряжённый и безголевой первый тайм футбольного матча между сборными Англии и Германии закончился. Миллионы британцев с облегчением выдохнули и, как часто бывает в моменты стресса, пошли ставить чайники. Но массовое включение электрочайников вызвало другой стресс — резкий скачок потребления электроэнергии. К счастью, National Grid, оператор местной сети, был готов.
Прямо в момент запуска чайников ИИ-программа отправила команду в лондонский дата-центр замедлить работу части энергоёмких чипов. Это снижение помогло сбалансировать спрос и предложение, предотвратив возможные отключения или повреждение оборудования. Для дата-центров, которые обычно потребляют энергию без оглядки на чьи-либо нужды, это стало радикальным отступлением от норм.
Впрочем, это была симуляция. В декабре 2025 года инженеры хотели протестировать новый тип дата-центров, способных гибко подстраивать потребление электричества, и для этого воссоздали нагрузку на британскую сеть во время матча Евро-2020. Они стремились понять, как отреагировало бы их программное обеспечение Conductor, будь оно запущено в реальном времени.
Conductor — флагманский продукт компании Emerald AI из Вашингтона, одной из многих фирм, пытающихся вписать дата-центры в ограничения существующих электросетей.
В этом году Emerald планирует развернуть Conductor в новом объекте в Виргинии, в районе, известном как Аллея дата-центров, уже с подключением к действующей сети. Когда общий спрос подскочит, Conductor снизит энергопотребление дата-центра, но проследит, чтобы серверы продолжали выполнять самые срочные и важные задачи. Партнёрами проекта выступают Nvidia и гигантский оператор дата-центров Digital Realty, которые видят в гибкости ключ к быстрому расширению вычислительных мощностей для ИИ.
Почему гибкость стала необходимостью
Подключение крупных дата-центров к сети — долгий и тернистый путь. Ожидание разрешения на присоединение в США может растянуться на несколько лет, а строительство новых линий электропередачи — на восемь и более, по данным аналитического центра RMI. «Нам нужно решить энергетическое уравнение, — говорит Джош Паркер, директор по устойчивому развитию Nvidia. — Гибкость ИИ-фабрик — это мост между колоссальным спросом на ИИ и текущими ограничениями энергосистемы».
Но скорость — лишь одна из проблем. Когда дата-центры всё же подключаются, соседи часто жалуются, что те оттягивают на себя слишком много энергии и способствуют росту цен. Они говорят, что дата-центры создают больше шума, чем долгосрочных рабочих мест, увеличивают загрязнение и угрожают сократить занятость. По данным Data Center Watch, в 2025 году организаторы заморозили проекты на сумму свыше 150 миллиардов долларов, а политики, чувствуя настроения общества, начинают вводить ограничения на строительство.
Более десятка штатов рассматривают запреты, а местные моратории уже действуют в Миннеаполисе и округе ДеКалб в Джорджии. На федеральном уровне двухпартийный законопроект GRID Act в Сенате США предлагает полностью отключить новые дата-центры от публичных сетей. Некоторые операторы уже идут в этом направлении, пытаясь развивать собственную генерацию.
Вместо того чтобы спешно строить новые электростанции, компании могли бы найти часть решения буквально у себя под ногами — точнее, в линиях электропередачи под землёй и над головой. Существующая система работает на пределе мощности лишь несколько часов в году в периоды пикового спроса. Это значит, уверяют эксперты, что если дата-центры сумеют ограничивать потребление в эти часы, им не придётся ждать масштабной модернизации инфраструктуры или строить собственную генерацию.
Действительно, всё больше исследований показывают, что гибкие дата-центры могут получить доступ к значительным объёмам свободной мощности. Широко обсуждаемый доклад исследователей из Университета Дьюка за 2025 год установил, что сеть США способна выдать дополнительные 76 гигаватт — около 5% всей её мощности, что примерно покрывает прогнозируемый спрос со стороны дата-центров к 2030 году — без необходимости строить новые электростанции или линии. А отчёт Принстонского университета, профинансированный Google, показал: объект на 500 мегаватт, готовый проявлять гибкость менее 1% времени в году, может выйти на полную мощность на три-пять лет быстрее, чем жёсткий потребитель.
Плюсы и вызовы гибкого подключения
Гибкое энергоснабжение может помочь дата-центрам и с репутационными проблемами. Например, снижая потребление в моменты нагрузки на сеть, они не отвлекают электричество оттуда, где оно нужнее всего, и тем самым повышают стабильность. Используя существующую инфраструктуру, можно уменьшить потребность в новых электростанциях на ископаемом топливе и распределить постоянные издержки на большее число потребителей, снижая тарифы.
Напряжённая ситуация с энергоснабжением ИИ привлекает ресурсы и исследования в стратегии общей гибкости сети, что поможет справиться со сложным периодом: в совокупности с электромобилями, кондиционерами и другими секторами дата-центры способствуют прогнозируемому росту спроса на электроэнергию в США на 25% к 2030 году по сравнению с уровнем 2023 года.
В идеале гибкость даёт операторам сетей больше контроля над потоком электронов, превращая их из заложников жёстких требований в дирижёров слаженного оркестра. Это поможет управлять всплесками спроса во всей системе и эффективнее работать с переменчивым характером возобновляемых источников вроде солнца и ветра. «Гибкость спроса невероятно полезна для энергосетей, — отмечает Джоанна Матьё, эксперт по сетям из Мичиганского университета. — Она помогает снизить расходы на электроэнергию и повысить надёжность».
Однако при всех преимуществах концепция добавляет сложности. Для дата-центров компромисс по энергопотреблению — трудное решение. Гибкость требует от консервативных по своей природе коммунальных служб и сетевых операторов менять устоявшиеся практики. А скептики утверждают, что она отвлекает от реальной потребности быстрее строить сетевую инфраструктуру и даже может угрожать стабильности электроснабжения.
Тем не менее ряд технологов, сетевых операторов и энергокомпаний надеются доказать, что гибкость работает — не только в отчётах или симуляциях, но и в реальной жизни.
Образцом гибких вычислений служат дата-центры, уже опробовавшие этот подход. С 2023 года Google перемещает вычислительные нагрузки между своими площадками, перенося их из зон пикового спроса в менее загруженные регионы. Компания заключила соглашения с пятью поставщиками энергии, включая Tennessee Valley Authority и Indiana Michigan Power, что даёт до гигаватта гибкости. Voltus, крупный провайдер виртуальных электростанций в США и Канаде, предлагает программу «принеси свою мощность», в рамках которой дата-центр, согласный снижать потребление в часы пик, может быстрее получить разрешение на подключение. Стартап Muir AI привлёк 18 миллионов долларов на разработку ПО для управления энергопотреблением в дата-центрах и обещает сократить время ожидания подключения на два-четыре года.
Как именно дата-центры снижают аппетиты
Самый очевидный способ — установить на площадке резервные накопители или генераторы, чтобы использовать их, когда сеть перегружена (разумеется, за свой счёт).
Объект также может восполнить дефицит через виртуальную электростанцию (VPP). Энергокомпания урезает подачу тем потребителям, которые подписались на VPP, а дата-центр компенсирует им эту гибкость. Такой подход не требует серьёзной инфраструктуры, но предполагает наличие крупной VPP-программы и координацию обмена в моменты перегрузки сети. Хотя VPP в том или ином виде существуют почти в 40 штатах, регулирующие правила сильно различаются, и их возможности от штата к штату неодинаковы.
Наконец, дата-центр может просто потреблять меньше энергии в пиковые часы. Принято считать, что операторы не пойдут на такие ограничения, особенно когда каждый занятый вычислениями сервер — потенциальный источник дохода. Но некоторые эксперты полагают, что ценность быстрого запуска достаточно высока, чтобы изменить мнение. «Прослеживается явная и растущая тенденция, — говорит Айше Джоскун, главный научный сотрудник Emerald AI. — Операторы всё чаще готовы пожертвовать некоторой гибкостью ради ускоренного подключения к сети».
GridCare: искать мощность там, где её не видно
GridCare, стартап из Кремниевой долины, одним из первых применил гибкость для быстрого ввода дата-центров в строй. Вместо того чтобы рассматривать сеть только в наихудших сценариях пикового спроса, компания анализирует систему во всех условиях, объясняет CEO Нараян, изучавший умные сети в Стэнфорде. Она загружает данные о каждом элементе сети — электростанциях, линиях, подстанциях, домах — в генеративную ИИ-модель, которая создаёт «цифрового двойника» для разных конфигураций. Затем отбираются решения, способные высвободить мощность без ущерба для надёжности, и пропускаются через ещё одну модель, обученную на физике электротехнических компонентов, чтобы убедиться в их реалистичности.
Первым клиентом GridCare стал регион «Кремниевый лес» на северо-западе Тихоокеанского побережья США, названный так из-за сочетания лесных массивов и бурно растущей ИТ-индустрии. Местной сети требовалась дополнительная мощность для новых дата-центров. «Клиенты хотели “скорости подачи энергии”», — рассказывает Айзек Бэрроу, менеджер по развитию бизнеса местной энергокомпании. GridCare провела детальный анализ и нашла способы ускорить подключение сразу нескольких объектов.
Conductor: искусство дозировать энергию для ИИ
Emerald AI разработала Conductor, чтобы решить ключевую задачу: какие именно вычислительные процессы можно замедлить для экономии энергии без потери общей производительности. Многие компании маркируют задачи по приоритету — например, ответ на запрос в чат-боте в реальном времени может быть важнее, чем рядовой поиск в интернете в рамках исследовательского проекта. Когда чёткой разметки нет, Emerald AI пытается вывести приоритет из сути задачи. Затем Conductor анализирует нагрузку и определяет, как изменение питания того или иного процессора повлияет на быстродействие и поможет уложиться в лимиты, установленные сетевым оператором.
«Кривая производительности меняется для разных типов задач, — объясняет Джоскун. — Каждая задача ИИ будет находиться на своей точке этой кривой. Наш интеллект как раз и определяет это положение».
В прошлом году Emerald AI начала серию испытаний, постепенно повышая сложность, чтобы оценить готовность технологии к реальной эксплуатации. Тесты проводились в партнёрстве с Data Center Flexible Load Initiative — объединением, куда вошли Google, Nvidia, Duke Energy и сетевой оператор PJM; его цель — выработать повторяемую модель для энергогибких дата-центров.
Первое испытание прошло в Финиксе, быстрорастущем вычислительном хабе. Под управление Conductor отдали кластер из серверных стоек с 256 ускорителями Nvidia A100 — оборудование, способное потреблять примерно столько же энергии, сколько 170 американских домов. При имитации загруженной сети Conductor снизил питание чипов на 25% на три часа, сохранив приемлемую вычислительную производительность. Результаты Emerald AI и партнёры опубликовали в декабре 2025 года в статье для Nature Energy.
Следующее испытание заставило систему жонглировать неожиданными колебаниями сети без предварительного предупреждения и перенаправлять ИИ-задачи из дата-центра в Виргинии в менее загруженный центр в Чикаго. Затем в Лондоне Conductor взял под контроль оборудование за пределами основных GPU-процессоров и столкнулся с более сложной смесью флуктуаций, включая очень короткие и длительные периоды перегрузки — и, конечно, пресловутый «эффект чайников».
От песочницы к реальной сети
Достигнутые результаты показывают, что гибкость способна работать — по крайней мере, в некоторых сценариях, — но пока её применяет лишь малая доля операторов. «Мы пока в самом начале игры», — говорит Джесси Дженкинс, один из авторов принстонского исследования и сооснователь стартапа Firma, занимающегося вопросами энергоперехода.
Определённая степень гибкости сыграет ключевую роль по мере отказа от ископаемого топлива и перехода к будущему, в котором придётся совмещать солнечную и ветровую генерацию, накопители и электромобили.
Для региона Северной Виргинии, где сегодня сосредоточено около 300 дата-центров и запланировано ещё больше, правительственное исследование показало, что спрос на электроэнергию вырастет на 183% (около 26 гигаватт) к 2040 году, если все проекты будут реализованы, а обеспечить даже половину будет непросто. Энергогибкий дата-центр, который Emerald AI, Nvidia, Digital Realty и их партнёры строят в пригороде Манассас, может продемонстрировать, как дата-центры способны выжать необходимую мощность из существующей инфраструктуры. Объект, который планируется ввести в эксплуатацию до конца этого года, даст Conductor возможность управлять энергопотреблением в самом большом масштабе и впервые реагировать на условия живой сети. В ходе британской демонстрации Conductor управлял ИИ-кластером на 130 киловатт; в Манассасе он будет дирижировать гипермасштабной ИИ-фабрикой на 96 мегаватт.
Для PJM объект в Манассасе указывает на потенциальный путь выхода из энергетического кризиса. «Мы считаем, что гибкость — это способ работать с сетью, а не против неё», — заявил представитель оператора.
Более широкая картина тоже говорит в пользу перемен. Отчёт Международного агентства по возобновляемой энергии (IRENA) в январе 2026 года показал, что энергосетям по всему миру к 2030 году потребуется втрое больше гибкости, чем в 2019 году, а к 2050 году — в десять раз больше, чтобы сбалансировать растущий спрос и непостоянную генерацию ВИЭ.
Задача энергоснабжения ИИ может дать тот самый импульс, который нужен для проектирования и строительства более умных, гибких сетей, считает Джоскун. «Думаю, у такого кризиса нет быстрого решения, — говорит она. — Но иногда кризис создаёт возможность начать делать что-то по-новому».
Амос Зиберг — независимый научно-технический журналист из Бухареста. Он работает над книгой о технологических сетях, включая электрические.