Кожна відповідь, яку ви отримуєте від чат-бота на основі ШІ, починається з електрики. Слова з’являються на вашому екрані, але реальна робота відбувається у віддаленій будівлі, заповненій комп’ютерними чипами. Ці чипи споживають енергію, переміщують дані та виробляють достатньо тепла, щоб потребувати потужного охолодження в дата-центрах ШІ.
Коли ви множите цей процес на мільйони запитів, запитів на зображення та бізнес-завдань, ви починаєте розуміти, чому швидка відповідь на питання, яке здається невагомим, стає фізичним навантаженням на електростанції та проводи.
Від електроенергетичних компаній вимагають забезпечити це навантаження великими, концентрованими блоками. Середній великий дата-центр може використовувати стільки ж електроенергії, скільки маленьке місто, і компанії можуть планувати та будувати його набагато швидше, ніж енергетична компанія може його прийняти.
Енергетична компанія також має підготуватися до годин, коли клієнти найбільше використовують електроенергію, навіть якщо частина цієї потужності залишається не використаною у звичайні періоди. Коротко кажучи, дата-центри хочуть енергію швидше, ніж може забезпечити мережа.
Одне з рішень — побудувати нові електростанції. Але це дуже дороге та трудомістке рішення, яке може коштувати мільярди доларів і займати роки, перш ніж стане працездатним.
Проте інше рішення — перенести частину обчислювальної роботи на іншу годину.
Відповідь чат-бота зазвичай має з’явитися одразу, але внутрішній експеримент або нічна черга обробки відео можуть почекати. Програмне забезпечення, що може відрізнити це, могло б сповільнити роботу, яка може чекати, коли електроенергія дефіцитна, а потім дозволити їй наздогнати, коли більше енергії доступно.
Невеликий експеримент у Техасі показує, як може виглядати такий порядок.
Luxor Energy, компанія з корінням у майнінгу Біткоїна, об’єдналася з Bentaus, яка розробляє програмне забезпечення, що контролює, скільки енергії використовують комп’ютерні чипи. Разом вони контролювали один Nvidia B200, потужний чип, створений для роботи зі ШІ.
Чип виконував інференцію, що просто означає використання навченої моделі ШІ для отримання відповіді, коли програмне забезпечення сказала йому використовувати менше електроенергії.
Компанії кажуть, що споживання енергії чипом знизилося приблизно до 25% від нормального протягом півсекунди, і він обробив менше запитів під час обмеження.
Етан Вера, головний операційний директор Luxor, сказав CryptoSlate, що жодна робота не зазнала невдачі і жодна робота, що вже була в процесі, не була втрачена. Чип повернувся до повної швидкості, коли обмеження закінчилося.
Luxor і Bentaus заявили, що їх публічна демонстрація не спричинила «жодних збоїв», але цей вираз потребує пояснення. З точки зору оператора, робота вижила і відновилася на повній швидкості.
Проте клієнти все ж могли б довше чекати на відповідь, оскільки чип виконав менше роботи під час обмеження. Будь-який план зробити ШІ гнучким залежатиме від того, як часто цей затримка трапляється, хто її відчуває і що було обіцяно цим клієнтам.
Експеримент був успішним, але він включав лише один чип. Великі дата-центри містять десятки тисяч чипів разом із серверами, системами охолодження, пристроями для зберігання та мережевим обладнанням.
Тест полегшує розуміння ширшої ідеї: дата-центр ШІ міг би сортувати роботу за терміновістю і час від часу просити мережу про менше.
Техасу не вистачає енергії, щоб забезпечити комп’ютери, що чекають
Найкращим прикладом того, що відбувається, коли нові дата-центри з’являються швидше, ніж нова енергетична інфраструктура, є Техас.
Електрична Реліабіліті Рада Техасу (ERCOT) керує мережею, що обслуговує більшу частину штату. 22 липня споживання електроенергії досягло попереднього рекорду в 91 089 мегават, число, яке є неофіційним, поки дані не будуть підтверджені.
ERCOT каже, що один мегават може забезпечити близько 250 житлових клієнтів у пікову годину. За цим приблизним порівнянням рекорд відповідав потребам більше ніж 22 мільйонів житлових клієнтів одночасно.
Губернатор Грег Абботт заявив у серпні, що ERCOT перевіряє запити на підключення понад 474 гігават нової електроенергії, з яких близько 90% надходить від дата-центрів. Один гігават дорівнює 1 000 мегават, тому на папері черга просить більше ніж у п'ять разів більше енергії, ніж використовувалося в пікову годину ERCOT.
Абботт наказав регуляторам перевірити проекти перед тим, як дозволити їм продовжувати.
У попередньому огляді від 28 липня ERCOT виявив, що близько 205 гігават мають достатньо підтверджувальних досліджень, щоб кваліфікуватися для першої партії досліджень, що становить менше половини від загальної суми 474 гігават. Аудит Абботта припинив цей огляд.
Регулятори додали ERCOT більше часу 20 серпня, і агенція заявила, що надішле рішення про умовну кваліфікацію до 31 серпня. Розробники можуть подавати перехресні пропозиції, утримувати місця для проектів, які так і не отримають фінансування, або просити декілька локацій забезпечити енергію для одного майбутнього кампусу.
Техас проводить аудит частково через те, що список став занадто відокремленим від фізичної можливості, щоб самостійно керувати плануванням мережі.
Але навіть з таким застереженням, 474 гігават свідчать про поспіх за землею з доступом до великої кількості електроенергії. Заплановано набагато більше машин, ніж готові проводи їх обслуговувати.
Оновлення Національної лабораторії Лоуренса Берклі, опубліковане цього року, оцінює, що дата-центри можуть споживати 11,8% електроенергії США у 2030 році. Його нижня оцінка — 9,5%, а верхня — 15,3%. Міжнародне агентство з енергетики очікує, що дата-центри складуть близько половини зростання споживання електроенергії США до кінця десятиліття.
Але навіть при такому попиті лінії електропередач у передових економіках можуть зайняти від чотирьох до восьми років на завершення. Агентство каже, що очікування важливого обладнання, включаючи трансформатори та кабелі, подвоїлися за останні три роки.
Компанії ШІ зазвичай говорять про чипи, але електричні системи мають думати про міста. Один B200 може споживати до 1 000 ват. Nvidia перераховує максимальне споживання енергії близько 14,3 кіловат для повного восьми-GPU DGX B200 сервера. Один мегават дорівнює 1 000 кіловат, а нові правила Техасу для дуже великих споживачів електроенергії починаються з 75 мегават.
За порівнянням з житловими клієнтами ERCOT, ця кількість могла б забезпечити близько 18 750 клієнтів у пікову годину. Вона також могла б живити 75 000 однокіловатних GPU, принаймні до додавання процесорів, охолодження, мережі, батарей та втрат електроенергії.
Тому навчитися контролювати та обмежувати споживання енергії одного з таких чипів — це перший із багатьох, багатьох кроків до розуміння того, як керувати споживанням енергії в усьому дата-центрі.
Сама складність цього завдання, як у програмному, так і в апаратному забезпеченні, пояснює, чому планувальники мережі ставляться до дата-центрів як до «твердих навантажень», тобто електроенергія має бути доступною завжди, коли вони її просять.
Оператори дата-центрів хочуть дорогих GPU, що працюють безперервно, бо кожна хвилина простої затримує роботу, за яку платять клієнти. Тисячі чипів, що працюють над одним великим завданням ШІ, тісно взаємозалежні.
У певних точках одна група може чекати, поки інша закінчить, перш ніж продовжити. Якщо ви сповільните обрану групу, затримка може поширитися на біляжні машини.
Але не вся обчислювальна робота в дата-центрі має відбуватися одразу або працювати на повну швидкість. Деякі завдання чутливі до часу, тоді як інші можна відкласти або працювати повільніше без особливих наслідків. Деякі навіть можна перенести в інший дата-центр, де електроенергія доступніша.
Кожен вибір має компроміси, але кожен може зменшити потужність, яку дата-центр потребує від місцевої мережі в певний момент.
Майни Біткоїна навчили комп’ютери давати назад
Прецедент походить від майнінгу Біткоїна на мережі Техасу. Майни Біткоїна змагаються за нагороди, запускаючи машини, що постійно виконують обчислення. Коли машина вимикається, майнер втрачає шанс заробити гроші за цей період.
Але коли енергія повертається, машина може відновитися майже одразу. Жоден клієнт не чекає на відповідь, і жодне незавершене обчислювальне завдання не має бути збережено.
Техас зрозумів, що базова ідея називається реакцією на попит: коли електроенергія стає дефіцитною та дорогою, великі споживачі отримують причину використовувати її менше.
Майни Біткоїна були незвично добре підготовлені до цієї угоди. Вони могли вимкнути машини, коли оптові ціни стрибали, отримувати плату за зменшення споживання під час надзвичайних ситуацій і скорочувати тарифи на передачу, відмовляючись від кількох критичних літніх годин.
У огляді ERCOT у квітні криптомайни описувалися як головні ціново-чутливі учасники однієї з його надзвичайних програм. Для майнера розрахунок простий: коли мегават стає дорожчим, ніж Біткоїн, який машини можуть заробити з нього, вимкайте машини.
Навантаження майнінгу Біткоїна тримається біля повної потужності, коли електроенергія дешева, потім знижується, коли ціни переходять поріг зменшення. Вища ціна хешу підвищує цей поріг. Джерело: Субір Маджумдер, на основі даних ERCOT
Luxor постачає майнерам Біткоїна програмне забезпечення, енергетичні послуги та фінансові продукти, тому підійшла до ШІ з інстинктом обчислень, які можна перервати. Експеримент запитує, чи можуть машини, що обслуговують клієнтів, успадкувати частину покори майнінгу цінам на електроенергію.
Це питання стає все більш нагальним, оскільки майни перетворюють потужні сайти на кампуси ШІ. Якщо мережа обмінює шахту Біткоїна, що може вимкнутися за командою, на дата-центр, що працює цілодобово, вона може відмовитися від цінного аварійного гальма.
Як гнучким може бути дата-центр, сильно залежить від того, чим займаються його машини.
Навчання — це довгий, обчислювально-важкий процес навчання моделі, повторне налаштування її під час роботи з величезними обсягами даних. Інференція — це те, що відбувається потім, коли хтось просить готову модель про відповідь, зображення, переклад або прогноз. Ці два процеси створюють різні можливості для зменшення споживання енергії.
Довге навчання іноді може зупинятися на збереженому контрольному пункті та продовжуватися пізніше, хоча зупиняти тисячі машин синхронно — це не просто. Інференція може складатися з мільйонів менших запитів, деякі від людей, що очікують відповіді одразу, а інші від автоматизованих завдань, які можуть чекати в черзі, поки електроенергія стане легшою або дешевшою.
Google уже роками сортує свої обчислення таким чином. У 2023 році компанія описала, як можна відкласти таку роботу, як обробка відео YouTube, коли місцева мережа знаходиться під тиском, або відправити цю роботу в інший регіон, де більше енергії доступно. Пошук, Карти та інші послуги, які люди очікують, щоб працювали одразу, залишилися онлайн.
Пізніше Google перенесла ту ж ідею на навчальні завдання з машинного навчання. До березня 2026 року вона заявила, що встановила один гігават дата-центрової реакції на попит у довгострокових утилітарних контрактах у кількох регіонах США.
Деякі з цих угод також можуть допомогти новим дата-центрам швидше підключитися до мережі.
Дослідники зараз показують, що це може працювати поза симуляціями. У рецензованій статті Nature Energy команда описала експеримент на Oracle cloud-об’єкті у Фініксі. Програмне забезпечення зменшило споживання енергії кластером з 256 GPU на 25% протягом трьох годин, не відправляючи пріоритетні завдання за межі обіцяних рівнів продуктивності.
Ключовим було вирішення, де відчувати це сповільнення. Програмне забезпечення, що визначає, які завдання працюють і коли, зване планировщиком, захищало термінову роботу та забирало економію енергії з завдань з більш поступливими термінами.
Навантаження майнінгу Біткоїна знижується, коли збільшується ймовірність інтервалу 4CP. Реакція слабшає, коли доходи від майнінгу вищі. Джерело: Субір Маджумдер, на основі даних ERCOT
Emerald AI, компанія, що керувала цією роботою, оголосила $150 мільйонів фінансування в серії A 25 серпня, оцінюючи її вартість понад 1 мільярд доларів. Вона також заявила, що її програмне забезпечення вже працює комерційно в усіх дата-центрах, використовуючи кілька мегават.
Незалежні дані про продуктивність для кожного сайту недоступні, але навіть так, фінансування показує, що гнучкий ШІ вийшов за рамки наукових статей і перейшов у комерційний бізнес.
Інші дослідники намагалися оцінити, скільки електроенергії може надійно пообіцяти віддати дата-центр ШІ під час складної години.
Робоча стаття Університету Чикаго використала чотири роки цін на електроенергію та 49,4 мільйони реальних запитів на інференцію, щоб моделювати відповідь. Автор оцінив, що установа, що спеціалізується на інференції, може зобов’язатися зменшити 40% свого попиту. Установа, що виконує поєднання інференції та навчання, може зобов’язатися на 24,6%.
Ці відсотки зменшилися лише незначно, коли модель розширилася до парку потужністю 10 гігават. Основні обмеження виникали з договорів з клієнтами, обмеженнями на переміщення роботи та поспіхом машин, що повертаються до повної потужності.
Дослідники Університету Альберти моделювали, що відбувається з мережею, коли завдання ШІ можна відкласти або перемістити між дата-центрами. У найбільш напруженному сценарії моделі ця гнучкість зменшила потрібну потужність електростанцій більше ніж на 21%. У іншому сценарії, де місцева мережа була переповнена, це зменшило загальні витрати на постачання електроенергії на 3,5%, навіть навіть при зростанні витрат на нове покоління на 7,1%.
Більшість переваг від відкладення завдань з’являлися протягом перших трьох годин, тому чекати довше не мало значення. Хоча нічого з цього не відміняло потребу будувати нові електростанції та лінії електропередач, це показало, що мережа може задовольнити більший попит на ШІ з меншою інфраструктурою та за нижчою загальною вартістю.
Чотири приховані моменти можуть визначити ціну всього року
Гроші за експеримент Luxor походять з незвичайної особливості техаського ринку електроенергії. Великі клієнти допомагають оплачувати мережу високовольтної передачі, і частина цього рахунку може залежати від того, скільки енергії вони використовують протягом лише чотирьох 15-хвилинних вікон протягом року.
Ці вікна — це моменти найвищого загальносистемного попиту в червні, липні, серпні та вересні, відомі як Чотири співпадаючі піки, або 4CP.
Підводним каменем є те, що ніхто точно не знає, коли відбувається 4CP, поки місяць не закінчиться. Тому великі споживачі електроенергії наймають прогнозистів, щоб стежити за мережею, погодою та попитом на електроенергію і передбачати, коли можливий пік.
Якщо шанси виглядають достатніми, вони зменшують споживання енергії на цей 15-хвилинний інтервал. Якщо вгадати достатньо часто, економія на тарифах на передачу може бути значною. Це перетворило 4CP на постійну гру прогнозування та зменшення споживання енергії для заводів, шахт Біткоїна, батарей, а тепер, можливо, і дата-центрів ШІ.
Ця потенційна винагорода робить багато помилкових сповіщень вартими терпіння. Останні цифри PUCT 2026 року визначили тарифи на передачу ERCOT на близько 6 мільярдів доларів, розподілені на середній попит 4CP у розмірі 80 859,8 мегават.
Це дає приблизно 74,89 долара на кіловат на рік. За цією ставкою, 100 мегават попиту протягом чотирьох пікових вікон становлять близько 7,49 мільйона доларів на рік у тарифах на передачу.
Хоча фактичний рахунок варіюватиметься залежно від території комунальної служби та договору, фінансовий стимул тут досить чіткий. Великий дата-центр може мати мільйони доларів, що залежать від лише однієї години споживання електроенергії, розкиданої протягом усього літа. Зменшення споживання енергії на кілька додаткових годин, щоб захопити цю годину, може бути дуже вигідним обміном.
Навантаження майнінгу Біткоїна знижується, коли збільшується ймовірність інтервалу 4CP. Реакція слабшає, коли доходи від майнінгу вищі. Джерело: Субір Маджумдер, на основі даних ERCOT
Luxor вирішив обмежити сам GPU, використовуючи дані живої мережі, щоб вирішити, коли діяти. Вера сказав, що компанія стежила за ознаками того, що може формуватися вікно 4CP, а потім надіслала власну команду чипу. ERCOT ніколи не казав GPU сповільнитися, і жодна надзвичайна програма мережі не була задіяна.
Це було, по суті, приватна ставка на те, коли попит на електроенергію досягне піку, метою якої було знизити рахунок за передачу енергії. ERCOT класифікує цей вид самообмеження 4CP окремо від програм реакції на попит, які він керує.
Це також ставить півсекундний час реагування в перспективу. Вікно 4CP триває 15 хвилин, тому чи досягне GPU нижчого рівня потужності за півсекунди чи за кілька секунд, практично не має значення для економії на передачу.
Програма надзвичайних ситуацій ERCOT зазвичай дає клієнтам, що беруть участь, 10 або 30 хвилин, щоб зменшити споживання енергії, яке вони обіцяли. Деякі інші мережеві послуги діють швидше, вимагаючи від клієнтів почати зменшувати споживання одразу і досягти повного зменшення протягом 10 хвилин.
Якщо апаратне забезпечення ШІ зрештою візьме участь у цих ринках, контроль за секунду може стати більш корисним. Для Luxor кожна додаткова секунда, яку GPU проводить у режимі обмеження, — це секунда, яку він міг би витратити на заробіток обчислень.
Bentaus вже тестував ту ж основну ідею у більшому масштабі. У лютому CPower, Bentaus і Supermicro описали демонстрацію в Каліфорнії з використанням кластера серверів, оснащених GPU B200.
Компанії сказали, що кластер відреагував на сигнал, пов’язаний з оптовим ринком електроенергії штату, менше ніж за 20 мілісекунд і зменшив споживання енергії до 75%, при цьому виконуючи обіцяні рівні продуктивності.
Експеримент у Техасі менший і набагато вузькіший: один GPU, що реагує на конкретний стимул для тарифів на передачу. Але він додає ще один реальний тест до ідеї, яка вже перейшла від окремих чипів до кластерів серверів та комунальних програм.
Важливі прогалини залишаються у тому, що ми знаємо про тест у Техасі. Компанії не розкривали, яка модель ШІ працювала, чи довго GPU залишався на зменшеній потужності. Вони не сказали, скільки електроенергії він використовував раніше, наскільки знизився його обчислювальний пропускний здатність, чи скільки запитів зайняло більше часу на виконання.
Представник Luxor на ринку електроенергії Техасу підтвердив зменшення потужності, але жоден незалежний аналіз тесту не опублікований.
Тест показав, що один B200, що виконує завдання інференції, може зробити різке зменшення потужності, не втрачаючи роботу, що вже виконується. Невідомо, що це зробило з часом очікування користувачів, чи відреагують так само інші завдання інференції чи навчання, чи скільки електроенергії може зекономити ця техніка в усьому дата-центрі.
GPU — це лише одна частина рахунку за енергію будівлі. Системи охолодження, мережеве обладнання, зберігання, насоси та перетворення енергії також споживають електроенергію. Тому зменшення потужності чипа на 75% не означає, що дата-центр споживає на 75% менше енергії з мережі.
Зменшення, вимірене на лічильнику будівлі, може бути значно меншим.
Luxor вже готує наступний тест, цього разу з групою GPU Nvidia H100 у Техасі. Вера сказав, що масштабування означає створення програмного забезпечення, яке може визначити, які завдання можна безпечно сповільнити, а потім координувати машини, що працюють над ними. Воно також має поважати обіцяні клієнтам рівні продуктивності.
Кожен стрибок у масштабі, від одного GPU до сервера, стійки та, зрештою, усього дата-центру, додає ще один шар складності. Більше обладнання споживає енергію, більше машин має рухатися разом, і більше завдань клієнтів може чи не може терпіти сповільнення.
Техас починає вимагати частини цієї гнучкості. Законопроект Сенату 6, прийнятий у 2025 році, вимагає від певних великих споживачів електроенергії, що підключаються з 2026 року, зменшувати споживання під час серйозних надзвичайних ситуацій у мережі. Він також закликає до програми, що платитиме сайтам, що використовують щонайменше 75 мегават, зменшувати попит, коли очікується проблема.
В той же час штат також переосмислює 4CP. Його чотири літні піки можуть не включати вечірні та зимові години, коли мережа знаходиться під більшим тиском. Регулятори запропонували замінити його на 12CP, який базуватиметься на одному 30-хвилинному піку щомісяця.
ERCOT дійшов до схожого висновку в огляді в квітні: у Техасі достатньо реакції на попит, але вона не завжди проявляється, коли мережі найбільше потрібна. 4CP здійснює більшість цих зменшень потужності, але його літні піки можуть не включати години, коли попит високий, а вихід вітру та сонячної енергії низький.
ERCOT сказав, що цей розбіжність є проблемою. Нові електростанції та лінії електропередач займають роки, але гнучкий попит можна додати за місяці. Тепер задача полягає в тому, щоб гнучкість проявлялася в потрібний час.
Найскладніше довести, що дата-центр може надійно зменшувати потужність. Якщо мережа розраховує, що 50 мегават зникнуть, їй потрібно знати, скільки сайт використав би інакше, а потім перевірити зменшення за допомогою даних лічильника.
Також потрібно знати, скільки часу може тривати зменшення і що відбувається, коли GPU знову набирає потужність. Повернути тисячі з них одразу, і дата-центр може створити новий сплеск потужності.
Це робить договори з клієнтами важливою, але недостатньо врахованою частиною рівняння. Дата-центр може продовжувати нормальну роботу інтерактивних та безпекових завдань, поки завдання, як внутрішні експерименти, індексування або нічна обробка, перебувають у гнучкому рівні.
Клієнти можуть платити менше за цю гнучкість, а мережа платить дата-центру за передачу прогнозованого, вимірюваного зменшення потужності, коли це потрібно.
Це зробило б одну факт про ШІ неможливим до ігнорування: не кожне обчислення однаково термінове. Галузь вже сортує роботу за ціною, швидкістю та вартістю обчислень, тож електроенергія може стати ще однією змінною в цьому розрахунку.
Коли мережа стає напруженою, одне зображення може зайняти більше часу на відтворення або навчальний запуск може перенестися на завтра, тоді як інші послуги продовжують рухатися. Замість того, щоб ставитися до кожного циклу GPU як до однаково важливого, дата-центри могли б почати розрізняти, що треба зробити зараз, а що можна відкласти.
Півсекундне зменшення потужності Luxor було легкою частиною. Зробити це через тисячі GPU, не порушуючи обіцянок клієнтам і доставляючи мегавати, на які мережа справді може розраховувати, буде набагато складніше.
Але саме тут ідея стає цікавою, бо ШІ має проблему з потужністю, а мережа — з гнучкістю, і дата-центри виявляються прямо посередині. Вони заповнені машинами, що виконують роботу, яка іноді може переміщуватися за секунди, хвилини або години, не помічаючи цього.
Якщо оператори можуть перетворити цю гнучкість у надійну економію енергії, величезний апетит ШІ до електроенергії може стати тим, з чим мережа справді може працювати. Це може зробити наступний етап розбудови ШІ так само про використання енергії в потрібний час, як і про пошук достатньої кількості її в першому місці.
Стаття Дата-центри ШІ вчаться силі, яку вперше опанували майни Біткоїна з’явилася спочатку на CryptoSlate.