🎧 Саундтрек: Digital Emotions #879 (Fonarev)
(Ритм больших данных)
Для статьи о том, как ИИ меняет физическую инфраструктуру, мы выбрали этот мощный микс Владимира Фонарева. Здесь есть всё: драйв, скорость и цифровая эстетика. Включайте, чтобы почувствовать энергию тех самых мегаватт, которые сейчас «кипятят» серверные стойки по всему миру.
Тепловой удар по инфраструктуре
Главный вызов, который бросает ИИ рынку недвижимости, — это тепло. Традиционные стойки мощностью 5–10 кВт, которые годами были стандартом индустрии, уходят в прошлое. Обучение языковых моделей требует графических процессоров (GPU) с колоссальным энергопотреблением, разгоняющим плотность мощности до 50, а иногда и до 100 кВт на стойку. Это фундаментально меняет инженерную “начинку” зданий.
Эксперты констатируют смерть традиционного воздушного охлаждения для задач ИИ. Вентиляторы просто не способны отвести такое количество тепла. На смену им приходят технологии жидкостного охлаждения (liquid cooling) — от задних дверей стоек с теплообменниками до прямого охлаждения чипов (direct-to-chip). Для владельцев недвижимости это означает, что старые здания нельзя просто «обновить» — их нужно перестраивать. Усиление перекрытий (вода тяжелая), полная замена трубной разводки и пересмотр энергобаланса становятся неизбежностью.
Точка невозврата: Данные JLL 2025
Масштаб проблемы подтверждают и цифры глобального отчета JLL 2025 (Global Data Center Outlook), на который ссылаются аналитики. Эксперты JLL формулируют новую парадигму предельно жестко: «Электричество — это новая недвижимость». Доступ к энергомощностям теперь важнее локации, цены земли или налоговых льгот.
Прогноз JLL не оставляет иллюзий: если сейчас средняя стойка потребляет 10–15 кВт, то с массовым внедрением чипов уровня Nvidia Blackwell стандартная плотность вырастет до 50–100 кВт. Это точка невозврата, после которой жидкостное охлаждение станет стандартом де-факто для 80% новых объектов. При этом стоимость строительства такой инфраструктуры взлетает до небес — подготовка одного мегаватта мощности (IT load) теперь оценивается в $30 млн, что фактически закрывает рынок для мелких игроков.
Джонатан Кинси, глава глобального направления Data Centre Solutions в JLL, резюмирует это так:
Скорость инноваций в ИИ не замедляется. И самым значительным эффектом станет то, как мы будем удовлетворять колоссальные энергетические аппетиты этой революции. Результат фундаментально изменит дизайн и эксплуатацию дата-центров навсегда.
Операционный кошмар
Операционная сложность растет по экспоненте. Если раньше Facility Manager следил за тем, чтобы кондиционер дул, а электричество не отключалось, то теперь он управляет сложнейшими гидросистемами. Риск аварии возрастает: протечка воды в серверной с оборудованием на миллионы долларов — это ночной кошмар, который становится реальностью. Рынок сталкивается с острым дефицитом кадров, способных обслуживать эту новую, гибридную инфраструктуру.
Конец эпохи «универсальных коробок» или почему рынок уходит в Build-to-Suit
Новая реальность диктует смену бизнес-модели девелопмента. Если раньше золотым стандартом было спекулятивное строительство — возведение универсальных дата-центров «на вырост» в надежде найти арендатора, — то искусственный интеллект делает эту стратегию рискованной.
Проблема в уникальности требований. Инфраструктура для обучения нейросетей (AI Training) кардинально отличается от инфраструктуры для их использования (Inference) или обычного облачного хранилища. Одному клиенту нужны усиленные перекрытия, способные выдержать тяжелые ванны иммерсионного охлаждения. Другому — подведенная мощность в 100 кВт на стойку и специфическая разводка труб для прямого жидкостного охлаждения чипов (Direct-to-Chip).
Угадать эти параметры заранее невозможно. Попытка построить «универсальный» ЦОД сегодня приведет либо к колоссальным лишним расходам, либо к тому, что здание устареет еще до ввода в эксплуатацию.
Именно поэтому рынок разворачивается в сторону формата Build-to-Suit (BTS) — строительство под конкретного заказчика. Это модель «индивидуального пошива», где девелопер сначала подписывает долгосрочный контракт (обычно на 10–15 лет) с технологическим гигантом или AI-стартапом, и только потом начинает проектирование. Заказчик получает идеально заточенную под свое «железо» площадку, а девелопер — гарантированный денежный поток и защиту от технологического устаревания.
Перспективы для Казахстана: От майнинга к вычислениям
Для Казахстана это, пожалуй, единственный реалистичный сценарий входа в высшую лигу. У нас нет готового фонда зданий, способных принять оборудование уровня Nvidia H100. Мы не можем предложить Google или Amazon готовые залы — их просто не существует. Но мы можем предложить землю, дешевую электроэнергию и готовность построить объект Build-to-Suit по их чертежам за 12–18 месяцев. Это тот самый мост, который позволит Казахстану перейти от простых майнинговых ангаров к высокотехнологичному экспорту вычислительных мощностей.
Для нас этот глобальный тренд открывает неожиданное окно возможностей, но с высоким порогом входа. Мы привыкли к простым решениям эпохи криптомайнинга, когда оборудование ставили в ангары с базовой вентиляцией. ИИ-вычисления не простят такого подхода.
Казахстан, обладая дешевой (по мировым меркам) электроэнергией и холодным климатом в северных регионах, имеет потенциал стать крупным игроком на рынке ИИ-хостинга. Однако существующий фонд коммерческих ЦОДов в Алматы и Астане часто не готов к новым нагрузкам. Дефицит мощностей Tier III, способных поддерживать жидкостное охлаждение, очевиден.
Инвесторам в казахстанскую недвижимость стоит смотреть на формат Build-to-Suit для технологических гигантов. Старые административные здания или склады уже не подходят для редевелопмента под нужды ИИ. Будущее за специализированными площадками с подведенными мощностями от 20 МВт и выше, спроектированными сразу под жидкостные контуры. Тот, кто первым в Казахстане предложит инфраструктуру уровня AI-Ready, заберет рынок, который сейчас вынужден мигрировать из перегруженных энергосетей Европы и США.
Источники:
Facilities Dive: AI evolution to drive more complex data center infrastructure operations
JLL: 2025 Global Data Center Outlook
