OpenAI объявила о трёх масштабных партнёрствах с NVIDIA, AMD и Broadcom, которые суммарно обеспечат развёртывание 26 ГВт вычислительной инфраструктуры к 2029 году — это эквивалент энергопотребления нескольких крупных мегаполисов. Проблема в том, что энергосети США физически не готовы к такому всплеску спроса: коммунальные службы не справляются с прогнозированием нагрузки, газовые турбины распроданы до конца десятилетия, а политическая неопределённость (администрация Трампа выступает против ВИЭ) усиливает риски дефицита мощностей. Для стартаперов, разработчиков и VC-инвесторов это означает фундаментальный сдвиг: энергетика становится критическим узким местом развития AI-индустрии.
Масштаб инвестиций: $100 млрд от NVIDIA и 26 ГВт новых мощностей
В сентябре-октябре 2025 года OpenAI заключила три стратегических соглашения, которые переписывают правила игры в индустрии искусственного интеллекта:
NVIDIA: инвестиции до $100 млрд для развёртывания минимум 10 ГВт систем на базе GPU. Первый гигаватт на платформе Vera Rubin запустится во второй половине 2026 года. Финансирование будет высвобождаться поэтапно — по мере ввода каждого гигаватта мощностей. По оценкам отрасли, 10 ГВт эквивалентны совокупной производительности 4–5 миллионов высокопроизводительных GPU — это в несколько раз больше, чем любой существующий AI-дата-центр.
AMD: развёртывание минимум 6 ГВт вычислительных мощностей на GPU AMD Instinct MI450. AMD предоставила OpenAI варранты на покупку до 160 млн акций (около 10% капитала компании), которые будут активироваться по мере достижения этапов развёртывания. Старт первого гигаватта запланирован на конец 2026 года.
Broadcom: совместная разработка 10 ГВт кастомных AI-акселераторов с Ethernet-сетями. OpenAI ведёт архитектурный дизайн, Broadcom поставляет решения для межсоединений. Развёртывание начнётся в конце 2026 года, полное завершение — к 2029 году. CEO OpenAI Сэм Альтман сообщил, что компании уже 18 месяцев сотрудничают, «переосмысливая технологический стек от уровня транзисторов до пользовательского запроса ChatGPT».
Энергосети не успевают: дефицит оборудования и регуляторная неопределённость
Коммунальные службы США столкнулись с беспрецедентным вызовом: технологические компании одновременно обращаются к нескольким поставщикам энергии с одними и теми же крупными проектами, стремясь получить быстрейший доступ к электричеству. Аналитики Gartner отмечают, что энергетический сектор буквально «не успевает» за темпами роста спроса.
Ключевые проблемы:
Дефицит генерирующего оборудования: газовые турбины распроданы до конца 2020-х годов. Производственные мощности не рассчитаны на такой резкий всплеск заказов.
Недостаток прогнозирования: энергокомпании исторически не сталкивались с таким взрывным ростом потребления в одном секторе. Модели планирования строились на постепенном приросте нагрузки, а не на скачке в десятки гигаватт за 3–4 года.
Политические риски: администрация Трампа выступает против субсидий для возобновляемой энергетики, что создаёт неопределённость для инвесторов в солнечные и ветровые проекты — единственные источники, способные масштабироваться достаточно быстро.
Рост тарифов для населения: по данным CNN, счета за электричество в США выросли на 13% с 2022 года, а в регионах вблизи дата-центров — на 267% за последние пять лет. Департамент энергетики прогнозирует, что к 2028 году дата-центры будут потреблять 6–12% всего электричества страны (рост на 44% с 2024 года). Штат Орегон уже принял закон, обязывающий дата-центры «платить за реальную нагрузку на электросети», чтобы не перекладывать издержки на домохозяйства.
Возобновляемая энергетика как единственное быстрое решение
Солнечные электростанции с накопителями энергии становятся единственным технически реализуемым вариантом для быстрого наращивания мощностей. Традиционная ядерная генерация требует 10–15 лет на строительство, малые модульные реакторы (SMR) не выйдут на коммерческий уровень раньше 2030 года, а газовые турбины физически недоступны.
Преимущества солнечных + батарейных систем:
Скорость развёртывания: крупномасштабные проекты солнце + накопители можно запустить за 18–24 месяца против 5–7 лет для газовой генерации.
Соответствие ESG-целям: технологические гиганты (Meta, Microsoft, Google) установили агрессивные цели по нулевым выбросам. Ядерная энергия рассматривается как чистая альтернатива, но солнечная + батареи — более доступная в краткосрочной перспективе.
Снижение зависимости от сетей: крупные дата-центры могут строить собственные микросети с локальной генерацией, снижая нагрузку на перегруженную инфраструктуру.
Однако сохраняется регуляторный риск: если администрация Трампа сократит поддержку ВИЭ, финансирование проектов замедлится, а стоимость капитала вырастет.
Стратегические выводы для стартаперов, разработчиков и инвесторов
Для AI-стартапов: доступ к вычислительным мощностям становится функцией доступа к энергии. Компании, способные обеспечить собственные энергетические решения (PPAs с возобновляемыми источниками, партнёрства с энергокомпаниями), получат конкурентное преимущество. Рассмотрите гибридные модели: облачные вычисления + edge-инфраструктура для снижения нагрузки на централизованные дата-центры.
Для разработчиков энергетических решений: спрос на быстроразворачиваемые системы генерации и накопления энергии будет расти экспоненциально. Фокус на модульных решениях (контейнерные батареи, распределённая генерация), интеграции с AI для управления нагрузкой и прогнозирования потребления. Технологии grid-forming BESS (батарейные системы с функцией формирования сети) становятся критически важными для стабилизации сетей с высокой долей электроники.
Для VC-инвесторов: инфраструктурные ставки в энергетике перестают быть «медленными деньгами».
Тезисы для инвестиций:
- стартапы, снижающие энергопотребление AI-моделей (оптимизация инференса, квантизация моделей),
- решения для гибридных энергосистем дата-центров,
- платформы для управления спросом и интеграции виртуальных электростанций (VPP),
- технологии быстрого развёртывания накопителей (flow batteries, gravity storage).
Регуляторные риски: следите за политикой администрации Трампа по ВИЭ. Если субсидии будут урезаны, экономика проектов ухудшится, но альтернатив (газ, уголь) недостаточно для покрытия спроса. Лоббистское давление от технологических гигантов может повлиять на решения.
Глобальный контекст: США не единственный рынок с дефицитом мощностей. Европа, Китай, Юго-Восточная Азия сталкиваются с аналогичными вызовами. Компании, способные масштабироваться глобально, будут иметь преимущество.
Технологический контекст: почему AI так энергоёмок
Запрос к ChatGPT потребляет около 2,9 Втч — в 10 раз больше, чем обычный поиск Google (0,3 Втч). Стойки для AI-вычислений работают на мощностях 30–100+ кВт против 7–10 кВт для традиционных серверов. Крупные GPU-кластеры создают колебания мощности в сотни мегаватт за считанные секунды, что создаёт огромные трудности для балансировки энергосистем.
Новые AI-модели становятся ещё более требовательными: генерация реалистичного видео за секунды, кодирование целых веб-сайтов с нуля, мультимодальные задачи (текст + изображения + видео) — всё это требует экспоненциально больше ресурсов.
Прорывы в эффективности моделей (квантизация, pruning, distillation) могут снизить энергопотребление на 30–50%, но общий рост числа пользователей и сложности задач перекрывает эти улучшения. Инфраструктурный вызов останется критическим минимум до 2030 года.