Искусственный интеллект окончательно трансформировался из экспериментальной технологии в ключевой драйвер макроэкономики, дав старт следующему этапу Индустрии 4.0. По данным МЭА, капитальные затраты пяти крупнейших технологических компаний на ИИ-инфраструктуру в 2025 году превысили $400 млрд, а в 2026 году ожидается их скачок еще на 75%. При этом глобальное потребление электроэнергии дата-центрами удвоится к 2030 году, достигнув 945 ТВт·ч, что сопоставимо с энергопотреблением всей Японии. Электричество и вычислительные мощности больше не считаются рядовой статьей расходов — сегодня это базовые стратегические активы.

Сегодня мы наблюдаем, как исторически сложившиеся цифровые узлы — Франкфурт, Лондон, Амстердам, Париж и Дублин (так называемые рынки FLAP-D) — не справляются с запросами рынка. Как следствие, очереди на подключение к электросетям в ключевых хабах Европы сейчас растягиваются на 7–10 лет, что делает невозможным оперативное развертывание новых кластеров и замораживает капитал инвесторов.

Владислав Минкевич, руководитель строящегося в Астане ЦОДа AKASHI:

«На самом деле все очень прозаично. Вы можете сколько угодно придумывать гениальные алгоритмы, но логика строится снизу вверх. Без базовой энергетики, бетона и тяжелого железа не будет никаких высоких технологий, однозначно.»

Массовая адаптация технологий выходит далеко за пределы Big Tech. Согласно глобальному опросу McKinsey (The State of AI 2025), 88% организаций уже регулярно используют ИИ в своих бизнес-процессах, а 62% активно экспериментируют с внедрением автономных AI-агентов. Отчет PwC (28th Annual Global CEO Survey) показывает, что уже свыше трети генеральных директоров (32%) фиксируют реальный рост выручки от внедрения Generative AI, а 56% отмечают значительный рост эффективности сотрудников.

Корпоративный сектор (Enterprise AI) формирует колоссальный спрос на независимые локальные мощности. Отчет Uptime Institute за 2025 год демонстрирует, что классические публичные облака больше не являются единственным решением: 46% IT-нагрузок, связанных с логическим выводом ИИ, разворачиваются в собственных дата-центрах компаний, а еще 34% — на коммерческих площадках colocation. Главный драйвер — потребность в жестком контроле над данными. Почти 70% корпоративных заказчиков называют Security by Design и приватность главным фактором.

Однако старые площадки концептуально устарели и не готовы к таким вызовам. Поскольку плотность мощности в современных стойках часто превышает 100 кВт, традиционное воздушное охлаждение становится полностью неэффективным.

Владислав Минкевич:

«Старая инфраструктура физически не тянет новые нагрузки. Происходит полная смена поколений. Если раньше 5–10 кВт на стойку считались нормой, то сегодня кластеры требуют 80–100 кВт.»

Чтобы обеспечить бесперебойную работу LLM и глубокого машинного обучения, дата-центры нового поколения (такие как AKASHI на 100 МВт) концептуально отличаются от своих предшественников. Ключевые требования:

  • Сверхплотные вычислительные кластеры: около 27% стоек в сегменте обучения ИИ перешагнули порог в 50 кВт.
  • Переход на Liquid Cooling: более половины (51%) операторов ЦОД, внедряющих ИИ, вынуждены модернизировать системы охлаждения.
  • Реинжиниринг энергораспределения: 52% владельцев ЦОД обновляют электросети для избежания даунтаймов при пиковых нагрузках.
  • Альтернативная география: инвесторы переносят фокус на новые рынки с надежной энергосистемой. Индустрия продает мегаватты, а не квадратные метры.

Создание таких объектов позволит Казахстану закрыть инфраструктурные задачи внутреннего бизнеса и занять экспортные позиции в глобальной цифровой экономике.

Источник: ER10