Post #1563

💡 Тренд разворачивается: ИИ-инфраструктура уперлась в потолок энергетических возможностей и кросс-зависимостей Я уже писал о беспрецедентных затратах на строительство ЦОД для ИИ — похоже, сейчас тенденция действительно разворачивается. По данным ForkLog, строительство почти половины дата-центров в США поставлено на паузу. Причина в разнице требований классического ЦОД и ЦОД под ИИ: Классический ЦОД ориентирован на CPU и потребляет в среднем от 5 до 10 кВт электроэнергии на одну серверную стойку, тогда как на GPU под ИИ-задачи приходится примерно в 10 раз больше затрат. Стойки для машинного обучения с ускорителями класса Nvidia H100 или B200 требуют от 40 до 120 кВт на единицу. Разница в плотности энергопотребления влияет на базовую физику объектов. Кластер из десятков тысяч GPU в пиковой нагрузке потребляет электричество на уровне небольшого промышленного города. Проблема в том, что распределительные сети и подстанции обычно не проектируются с учетом подобных скачков потребления на изолированных участках. Глобальный дефицит энергосетей, нехватка комплектующих и сопротивление локальных сообществ сделали возведение ЦОД одной из сложнейших логистических и политических задач. Деньги и новые поколения чипов этот барьер не берут. Немного постов из ленты: ➡️Прогноз развития ИИ и социальные последствия. ➡️Cравнение Stargate с Манхэттенским проектом. ➡️Сам проект Stargate столкнулся с первыми серьезными задержками: часть ЦОД перенесли с 2027 на 2028 год из-за нехватки персонала и материалов. Подробнее о самом проекте Stargate — здесь. Как думаете, это временное замедление или нас ждет полная перезагрузка подходов к ИИ-инфраструктуре? 🤔 https://t.me/semasci