Энергопотребление ИИ: гонка OpenAI и Anthropic становится энергетической
Энергопотребление ИИ превращается в новую проблему для OpenAI, Anthropic и всей индустрии искусственного интеллекта. Дата-центрам нужны уже не мегаватты, а гигаватты мощности, стоимость электричества растёт, а энергосети не успевают за темпами строительства AI-инфраструктуры. Гонка за самой сильной моделью постепенно превращается в гораздо более приземлённую борьбу: кто сможет найти достаточно дешёвой энергии, чтобы вообще запустить всё это железо.
16 сентября Anthropic подписала первое крупное соглашение на дата-центр в Австралии. Речь идёт о кампусе мощностью до 2,16 ГВт недалеко от Брисбена, первые мощности которого должны заработать с 2027 года. Но самая важная деталь находится не в размере объекта: инфраструктура предназначена для inference, то есть непосредственно для работы Claude с пользовательскими запросами, а не только для обучения будущей модели.
Фактически мы приходим к моменту, когда мощность нескольких энергоблоков требуется просто для того, чтобы искусственный интеллект продолжал отвечать людям, писать код, анализировать документы и выполнять задачи.
Энергопотребление ИИ меняет масштаб игры
До недавнего времени огромные энергетические затраты AI обычно связывали с обучением моделей. Новый Claude, GPT или Gemini обучается на больших кластерах ускорителей, вычисления продолжаются месяцами, после чего модель выпускают и самый тяжёлый этап вроде бы заканчивается.
С AI-агентами эта логика перестаёт работать.
Обычный чат предполагает несколько запросов пользователя. Агент может самостоятельно анализировать информацию, обращаться к инструментам, запускать код, проверять результат, исправлять ошибки и снова обращаться к модели. То, что раньше требовало одного ответа, превращается в десятки или сотни вычислительных операций.
Умножаем это на миллионы пользователей, корпоративные системы и будущие армии агентов и получаем постоянную нагрузку, которая уже ничем не напоминает привычный интернет-сервис.
Anthropic сама оценивает масштаб будущего спроса крайне жёстко. Компания считает, что обучение одной frontier-модели вскоре может потребовать мощности, измеряемой гигаваттами, а американскому AI-сектору в ближайшие годы понадобится как минимум 50 ГВт новых мощностей. Anthropic даже пообещала компенсировать расходы на развитие электросетей вокруг своих дата-центров и возможное влияние этих объектов на счета обычных потребителей.
И это уже совсем другая экономика.
OpenAI нужны уже не серверы. Ей нужны энергосистемы
OpenAI движется ровно в ту же сторону.
При запуске Stargate компания заявила о планах обеспечить 10 ГВт AI-инфраструктуры в США к 2029 году. Прошло чуть больше года, и OpenAI сообщила, что этот показатель по законтрактованным мощностям уже превышен. Только за 90 дней компания добавила более 3 ГВт.
Сама OpenAI объясняет происходящее предельно просто: спрос на искусственный интеллект растёт настолько быстро, что вычислительную инфраструктуру приходится строить ещё быстрее. При выборе новых площадок компания уже оценивает не только наличие земли или возможности разместить серверы. Критическими становятся доступная мощность, линии передачи, разрешения, рабочая сила и способность региона обеспечить дата-центр энергией.
Вот здесь и проявляется главный парадокс сегодняшней AI-гонки.
Алгоритм можно улучшить за несколько месяцев. Новую модель можно обучить за относительно короткий срок. Даже производство ускорителей постепенно масштабируется.
Но электростанцию нельзя скачать с GitHub.
Нельзя обновлением прошивки построить высоковольтную линию. Нельзя за ночь добавить несколько гигаватт генерации или поставить необходимые подстанции и трансформаторы.
Программная индустрия привыкла масштабироваться почти мгновенно. Теперь ей приходится подстраиваться под скорость тяжёлой энергетики.
И электричество одновременно становится дороже
Есть и вторая проблема. Необходимо не просто найти несколько гигаватт. За них ещё придётся платить.
По данным Международного энергетического агентства, в 2025 году оптовые цены на электроэнергию выросли сразу в нескольких крупных регионах, включая Европу и США. Особенно сложной остаётся ситуация в Евросоюзе: электричество для энергоёмкой промышленности в среднем стоило более чем в два раза дороже американского и примерно на 50% дороже китайского уровня.
Средняя оптовая цена электричества в ЕС за год выросла примерно на 10% и достигла около $95 за МВт·ч. Одновременно сохраняется зависимость стоимости генерации от цен на газ, состояния сетей и геополитических событий.
Для обычного программного бизнеса изменение цены электричества может оставаться строкой среди множества расходов. Для компании, планирующей десятки гигаватт вычислительной инфраструктуры, эта строка становится одним из главных факторов экономики.
Чем больше становится модель, тем больше вычислений она требует. Чем популярнее становится AI-сервис, тем больше inference. Чем активнее используются агенты, тем дольше работают ускорители.
В результате AI-компания получает довольно неприятную формулу: ей одновременно нужно всё больше электричества именно в тот момент, когда дешёвая и доступная энергия становится стратегическим ресурсом.
Дата-центры начинают влиять на сам рынок энергии
Проблема становится ещё интереснее, когда AI-инфраструктура достигает размера, при котором она сама начинает менять энергорынок.
Американское Управление энергетической информации ожидает новые рекорды потребления электричества в США в 2026 и 2027 годах. Одной из основных причин роста называются именно дата-центры и использование искусственного интеллекта. Потребление должно увеличиться с 4 195 млрд кВт·ч в 2025 году до 4 270 млрд в 2026-м и 4 349 млрд в 2027 году.
То есть AI-компании уже конкурируют за ресурс не только между собой.
Эта же электроэнергия нужна заводам, городам, электромобилям, железным дорогам, обычному бизнесу и миллионам домохозяйств. Новый гигантский дата-центр требует дополнительных линий, подстанций и генерации, а оплачивать всё это кто-то должен.
Поэтому вопрос постепенно перестаёт быть исключительно технологическим.
Если крупная AI-компания приходит в регион и требует один или два гигаватта, это уже событие энергетического масштаба.
Продолжение гонки OpenAI и Anthropic
Несколько дней назад КЛЁМПУС разбирал, как OpenAI и Anthropic начали масштабировать не только сами модели, но и количество одновременно работающих AI-агентов. Главным преимуществом постепенно становится способность бросить на задачу больше вычислений, чем конкурент.
Теперь становится видна обратная сторона этой стратегии.
Вычисления нельзя увеличивать бесконечно только покупкой новых GPU. За каждым новым ускорителем появляется стойка, за стойкой дата-центр, за дата-центром подстанция, а где-то дальше должна находиться электростанция, способная всё это кормить.
Именно поэтому следующая часть AI-гонки может оказаться значительно менее эффектной, чем презентации новых моделей.
Вместо параметров, бенчмарков и красивых демонстраций всё чаще будут появляться другие цифры: мегаватты, гигаватты, стоимость МВт·ч и сроки подключения к сети.
Это уже происходит.
Австралийский проект Anthropic рассчитан на мощность до 2,16 ГВт. Nvidia одновременно планирует добавить в Австралии до 2 ГВт AI-мощностей к 2027 году, что превышает нынешнюю суммарную мощность дата-центров страны. OpenAI давно считает инфраструктуру десятками гигаватт.
AI перестаёт быть просто программным обеспечением.
Он превращается в тяжёлую промышленность.
Вывод КЛЁ
Мы привыкли искать предел искусственного интеллекта внутри самой модели: недостаточно данных, слабая архитектура, маленький контекст, ошибки reasoning или недостаточная вычислительная мощность.
Но следующий настоящий предел может оказаться намного банальнее.
Розетка.
Можно построить ещё более умную модель и запустить миллион агентов. Но затем всё это придётся подключить к реальной энергетической системе, где электричество не генерируется по нажатию Enter, электростанции строятся годами, сети имеют ограничения, а цена энергии напрямую влияет на стоимость каждого нового вычисления.
Поэтому вопрос следующего этапа гонки OpenAI, Anthropic, Google и остальных может звучать уже не как «у кого будет самый умный ИИ?».
Гораздо интереснее другое.
У кого хватит электричества, чтобы его запустить?
Источники
Anthropic — Covering electricity price increases from our data centers
OpenAI — Building the compute infrastructure for the Intelligence Age
IEA — Electricity 2026: Prices
Reuters — US power use to beat record highs in 2026 and 2027 as AI use surges