Автор: После анонса проекта Stargate, который подразумевал выделение $500 млрд на строительство ЦОД для ИИ в США за четыре года, OpenAI старалась «не мелочиться» в сфере заключения сделок по аренде мощностей. Но новые дата-центры вводятся в строй не так быстро, как хотелось бы ИИ-гигантам, а потому Anthropic и OpenAI начали более благосклонно смотреть на идею заключения более мелких сделок.
Компьютер месяца, спецвыпуск: выбираем мини-ПК для работы и развлечений в эпоху дефицита чипов памяти
Обзор смартфона Google Pixel 11 Pro: когда надо выпустить хоть что-то
Обзор смартфона Samsung Galaxy Z Flip8: исчезающий вид?
Компьютер месяца — сентябрь 2026 года
Мастерская локальных ИИ: салат картофельный с Qwen3.8
В помощь студенту: обзор российских ИИ-сервисов для учёбы и закрепления знаний
10 флагманских процессоров Intel за 10 лет
Об этом сообщили CNBC знакомые с планами указанных ИИ-стартапов источники. Как они пояснили, логика смены тактики заключается именно в скорости масштабирования вычислительных мощностей. Небольшие проекты в сфере ЦОД зачастую реализуются быстрее, и на их финансирование проще найти средства. Ведущие американские ИИ-стартапы теперь ищут возможность заключать сделки по доступу к ЦОД мощностью по 20–30 МВт. Гигаваттный масштаб проекта теперь не является гарантией его привлекательности в глазах упоминаемых заказчиков.
Anthropic обозначила свои намерения заключить соглашения с операторами ЦОД подобных масштабов в Великобритании и Скандинавии. OpenAI в последнем из регионов тоже ищет новых партнёров. Кроме того, обе компании не исключают возможности строительства небольших ЦОД и в США. Представители OpenAI в комментариях CNBC не стали комментировать конкретные договорённости с партнёрами, но подчеркнули, что разные виды вычислительных нагрузок требуют разного вида инфраструктуру. Anthropic данные слухи комментировать вообще отказалась.
Ситуация со строительством гигаваттных центров усложняется не только нехваткой энергетических ресурсов и земли, но и протестами местных жителей, которые в США набирают обороты. Подобные объекты не только угнетают окрестных жителей постоянным шумом систем охлаждения ЦОД, но и вызывают рост цен на электроэнергию, а в некоторых случаях негативно влияют и на условия водоснабжения. Небольшие ЦОД не только быстрее строятся, они встречают меньше подобного сопротивления.
Более того, меняются и сами потребности ИИ-отрасли. Если прежде упор делался на обучение больших языковых моделей, то сейчас фокус смещается в сторону инференса, а соответствующие вычислительные нагрузки уже можно обеспечить при помощи менее крупных ЦОД. По прогнозам агентства недвижимости JLL, уже в 2027 году доля ЦОД, обслуживающих именно задачи инференса окажется выше доли вычислительных мощностей, занятых в обучении ИИ-моделей. Для сравнения, в 2025 году она достигала 9 % всех ЦОД в первом случае, и 14 % во втором. К 2030 году перекос в сторону инференса окажется почти троекратным: 37 % против 13 % в обучении.
Февральская инициатива Nvidia по содействию строительству ЦОД будет главным образом сосредоточена на небольших проектах. Американская компания Crusoe, которая успела построить гигантский ЦОД для OpenAI в Техасе, теперь переключилась на более мелкие объекты такого рода, как на этой неделе сообщило издание The Wall Street Journal. Активность в сегменте neocloud позволила Crusoe недавно привлечь $3,9 млрд инвестиций при общей оценке капитализации $30,9 млрд с учётом указанной суммы. Если тенденция концентрации на небольших ЦОД сохранится, то в этом сегменте рынка будет немало амбициозных игроков.
Было интересно? Скажите об этом Google, чтобы чаще получать ссылки на наши новости про искусственный интеллект
