====== Исторические и актуальные данные ======

===== Глобальные исследования энергопотребления ЦОД =====

Оценки, основанные на bottom-up методах, позволяют проследить динамику мирового энергопотребления ЦОД за последние два десятилетия.  

Ключевые результаты исследований:
  * **2000–2005 гг.**  
    - Энергопотребление ЦОД выросло с 70.8 до 152.5 ТВт⋅ч/год.  
    - Доля в мировом потреблении электроэнергии достигла 1%.  
  * **2005–2010 гг.**  
    - Рост замедлился благодаря улучшению технологий и операционной эффективности.  
    - По оценкам, потребление достигло 203–272 ТВт⋅ч/год (рост 30–80% к 2005).  
  * **2010–2018 гг.**  
    - Стабилизация на уровне 194–205 ТВт⋅ч/год.  
    - 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>

===== Характеристики глобального энергопотребления ЦОД =====

Структура энергопотребления за 2000–2018 гг. изменилась под влиянием роста числа серверов и развития архитектуры ЦОД:  

  * Доля IT-оборудования (серверы и системы хранения) увеличилась.  
  * Энергия сетевых устройств составляет малую часть общего потребления.  
  * Доля инфраструктуры (охлаждение, питание, освещение) снизилась благодаря улучшению PUE.  

==== Динамика по типам ЦОД ====

Сравнение данных 2010 и 2018 гг. показывает структурный сдвиг:  
  * Энергопотребление гипермасштабных ЦОД выросло в 4.5 раза.  
  * Облачные ЦОД (non-hyperscale) увеличили потребление в 2.7 раза.  
  * Традиционные ЦОД сократили потребление на 56%.  

==== Динамика по регионам ====

Основные регионы с наибольшим энергопотреблением ЦОД (2018 г.):  
  * **Северная Америка и Азия** — более 75% совокупного потребления.  
  * **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 =====

<WRAP tip>
* Энергопотребление ЦОД удвоилось в 2000–2005 гг., но с 2010 по 2018 гг. оставалось почти стабильным.  
* Снижение темпов роста в 2010–2018 гг. связано с повышением энергоэффективности оборудования и распространением виртуализации.  
* После 2020 года рост энергопотребления возобновился и усилился за счёт облачных и AI-нагрузок.  
* Северная Америка и Азия — крупнейшие потребители электроэнергии ЦОД, США в 2023 г. достигли 176 ТВт⋅ч.  
* 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>