Различия

Показаны различия между двумя версиями страницы.

--- topics:02:history [2025/09/28 17:36] – создано admin
+++ topics:02:history [2025/09/28 18:14] (текущий) – [Оценка текущего уровня (2024–2025)] admin
@@ Строка 16: / Строка 16: @@
     - Доля в мировом потреблении осталась около 1%.
     - Снижение объясняется ростом эффективности серверов, систем хранения и сетевых устройств, а также переходом от традиционных к облачным и гипермасштабным ЦОД с низкими PUE.
+  * **2020–2023 гг. (новые данные):**
+    - Глобальные оценки: 240–340 ТВт⋅ч/год (2022).
+    - США: 176 ТВт⋅ч (2023), что составляет ~4.4% от общего потребления электроэнергии страны.
+  * **Прогнозы до 2025–2028 гг.:**
+    - США: 325–580 ТВт⋅ч (сценарный диапазон к 2028 г.).
+    - Глобально: к 2030 г. потребление может удвоиться до ≈ 945 ТВт⋅ч/год.
+    - Основной драйвер роста — нагрузка от AI-систем и ускорителей, а также рост гипермасштабных ЦОД.
 <WRAP info>
 * Bottom-up подходы позволяют объяснять изменения энергопрофиля ЦОД через технологические факторы.
 * Сдвиг в сторону облачных и гипермасштабных центров обеспечил значительное снижение удельных затрат энергии.
+* Новые данные указывают на резкий рост энергопотребления в США и глобально после 2020 года.
 </WRAP>
@@ Строка 43: / Строка 51: @@
   * **Европа** — около 20%.
   * **Прочие регионы** (ЦВЕ, Латинская Америка, Африка) — минимальная доля.
+По данным 2023 года США вышли на 176 ТВт⋅ч, что подтверждает лидерство Северной Америки в структуре энергопотребления.
 <WRAP important>
 * Рост потребления в 2010–2018 гг. был сглажен технологическими улучшениями и виртуализацией.
 * Высокая доля серверной виртуализации снизила количество установленных физических серверов.
+* После 2020 года рост вновь ускоряется, главным образом за счёт гипермасштабных ЦОД и AI-нагрузок.
 </WRAP>
+===== Энергопотребление ЦОД в России =====
+==== Оценка текущего уровня (2024–2025) ====
+  * Совокупная установленная мощность ЦОД: **~3.6 ГВт**.
+  * Доля от установленной мощности ЕЭС России: **≈1%**.
+  * Структура генерации страны: **~22% ВИЭ** (для ЦОД доля, как правило, ниже).
+  * География кластеров: Москва и МО, Санкт-Петербург, Новосибирск.
+  * Драйверы роста: облачные сервисы, импортозамещение, ИИ-нагрузки (GPU-кластеры).
+<WRAP info>
+* 3.6 ГВт — ориентир для оценки текущей нагрузки на энергосистему.
+* Крупнейшие кластеры формируют локальные пики нагрузки и требования к сетевой инфраструктуре.
+</WRAP>
+==== Возможные сценарии роста (до 2030) ====
+  * **Инерционный:** +8–10%/год → **~5–6 ГВт** к 2030.
+  * **Ускоренный (ИИ):** +15%/год → **~8–9 ГВт** к 2030.
+  * Ограничители: доступность оборудования, сроки ввода электромощностей, сетевые ограничения, требования к охлаждению.
+<WRAP important>
+* Дефицит современных ускорителей и сроки энерготехнологических подключений могут сдерживать ввод мощностей.
+* Увеличение доли «горячих» ИИ-кластеров повышает требования к охлаждению и качеству питания.
+</WRAP>
 ===== Ключевые идеи =====
@@ Строка 53: / Строка 93: @@
 <WRAP tip>
 * Энергопотребление ЦОД удвоилось в 2000–2005 гг., но с 2010 по 2018 гг. оставалось почти стабильным.
-* Снижение темпов роста связано с повышением энергоэффективности оборудования и распространением виртуализации.
+* Снижение темпов роста в 2010–2018 гг. связано с повышением энергоэффективности оборудования и распространением виртуализации.
-* Структурный сдвиг — переход от традиционных к облачным и гипермасштабным центрам с низким PUE.
+* После 2020 года рост энергопотребления возобновился и усилился за счёт облачных и AI-нагрузок.
-* Северная Америка и Азия — крупнейшие потребители электроэнергии ЦОД.
+* Северная Америка и Азия — крупнейшие потребители электроэнергии ЦОД, США в 2023 г. достигли 176 ТВт⋅ч.
-* Несмотря на рост числа серверов, инфраструктурные затраты на энергию сократились.
+* Прогнозы указывают на удвоение глобального энергопотребления ЦОД к 2030 г. (≈ 945 ТВт⋅ч).
+* Главный драйвер ближайших лет — гипермасштабные центры и ускорители для искусственного интеллекта.
 </WRAP>