В зоне особого интеллекта
Работающим с ИИ дата-центрам готовят специальные условия энергоснабжения
Новая версия законопроекта об искусственном интеллекте (ИИ) дополнена регулированием энергоснабжения ЦОДов и суперкомпьютеров. Документ вводит понятие специальных энергетических зон и перечень приоритетных объектов, для которых предусмотрены льготные тарифы, ускоренное присоединение к сетям и бюджетное финансирование инфраструктуры. Эксперты считают, что регулирование рассчитано только на крупных игроков рынка, у которых есть возможность обеспечить инфраструктуру для ИИ.
Фото: Евгений Павленко, Коммерсантъ
Фото: Евгений Павленко, Коммерсантъ
Правительство РФ подготовило новую версию законопроекта об искусственном интеллекте, который среди прочего впервые вводит меры поддержки энергоемкой инфраструктуры для ИИ. Как следует из текста документа (есть в распоряжении “Ъ”), разработчики предлагают создать в России специальные энергетические зоны с особыми условиями для центров обработки данных и суперкомпьютеров, включая льготные тарифы на электроэнергию, ускоренное технологическое присоединение и прямое бюджетное финансирование строительства электросетей. Эти положения содержатся в новых ст. 20 и ст. 21 законопроекта.
Изменения вводят комплекс мер, призванных решить проблему дефицита доступной электроэнергии для вычислительных мощностей, необходимой, в частности, для развития ИИ в России.
Ст. 20 закрепляет понятие приоритетных ЦОДов и суперкомпьютеров для ИИ. Правительство сможет утверждать их перечень, а включенным в него объектам будет положен пакет преференций: льготное и ускоренное технологическое присоединение к сетям, пониженные тарифы на электроэнергию, долгосрочные договоры на поставку мощности, налоговые льготы и прямое бюджетное финансирование.
Ст. 21 подразумевает создание «специальных энергетических зон» — территории, где для размещения ЦОДов будет действовать особый режим энергоснабжения, включая единые тарифы на передачу электроэнергии и строительство необходимой сетевой инфраструктуры за счет бюджета. По сути, это попытка создать кластеры с гарантированным и дешевым доступом к энергии, чтобы масштабировать вычислительную инфраструктуру для ИИ.
В настоящее время законопроект разрабатывается, пояснили “Ъ” в аппарате профильного вице-премьера Дмитрия Григоренко. Финальной версии документа нет, преждевременно говорить о конкретных положениях законопроекта. Как ранее писал “Ъ”, правительство с начала года ведет межведомственное согласование рамочного закона об ИИ, в ранних версиях которого основной фокус делался на классификации моделей («суверенные», «национальные») и требованиях к их сертификации (см. “Ъ” от 27 февраля). Параллельно развернулась дискуссия между Минцифры и Минэнерго: ведомства не сошлись в подходе к тарификации стремительно растущего энергопотребления ЦОДов, необходимых в том числе для обучения ИИ (см. “Ъ” от 12 марта). “Ъ” направил запрос в Минэнерго.
Электроэнергия для обучения современных моделей ИИ уже стала не вспомогательным ресурсом, а главным ограничителем масштаба, считает независимый эксперт в сфере ИИ и IT Алексей Лерон.
Для России это особенно критично, потому что страна одновременно имеет сильную генерацию и слабое место в скорости сетевого присоединения, региональной доступности резервируемой мощности и предсказуемости тарифов для крупных ЦОДов.
Директор по развитию ИИ в компании «Т-Технологии» Алексей Шпильман считает, что нужно также разделить ЦОДы на те, что используются для инференса (применения моделей ИИ, в том числе больших языковых моделей) и для их обучения. В первом случае критична задержка сигнала, поэтому дата-центры должны находиться ближе к пользователям. Для ЦОДов, задействованных в обучении моделей, месторасположение имеет меньше значения.
«Законопроект в текущей редакции может привести к "перекосу" в пользу крупных игроков, однако только они могут позволить себе содержать и — самое главное — окупать работу ЦОДов и суперкомпьютеров»,— отмечает источник “Ъ” на рынке ЦОДов. Но нужно также предусмотреть льготы для ЦОДов, обрабатывающих запросы конечных пользователей к ИИ, считает он.
Как отмечает независимый эксперт по энергетике Дмитрий Стапран, построить ЦОДы для обучения модели сегодня действительно можно в любом отдаленном уголке страны, однако через какое-то время технологии продвинутся вперед, и для этих целей потребуется новый ЦОД с новой внутренней архитектурой и GPU-ускорителями. Тогда ЦОД предыдущего поколения логично будет перевести в категорию, которая обеспечивает инференс, но скорость передачи данных снова становится критичной.