Когда АИ потребляет больше энергии, чем город

Когда AI требует больше электричества, чем город: история системы анализа трендов энергетического кризиса

Проект trend-analisis начался с простого вопроса: как отследить цепочку экономических эффектов, когда спрос на GPU-мощности взлетает в стратосферу? Я работал над веткой feat/scoring-v2-tavily-citations, и задача была в том, чтобы построить систему, которая бы не просто собирала новости о ИИ-индустрии, но и прослеживала глубокие причинно-следственные связи — от роста энергопотребления до переустройства мировой экономики.

Завязка: энергия как узкое место

Когда я начинал, казалось странным, что обычно люди говорят про недостаток GPU, но никто не говорит про настоящую проблему — электричество. Обучение современной LLM требует мегаватт-часов энергии. Калифорния и Техас уже перегружены. Это означает, что дата-центры начнут мигрировать в Скандинавию, Францию — туда, где есть гидро и атомная энергия. А это, в свою очередь, заставит стартапы искать альтернативы, ускорит инновации в энергоэффективных архитектурах, переформирует конкурентный ландшафт.

Развитие: от сырых данных к картине мира

Первое, что я сделал — структурировал данные в виде зон влияния с явными цепочками причинности. Использовал Claude API для анализа паттернов, интегрировал Tavily для сбора свежих цитат и источников. Каждый эффект теперь имел направление (положительное/отрицательное), силу (1-10), временной горизонт (краткосрочный/среднесрочный/долгосрочный) и самое важное — цепочку причин и следствий.

Неожиданно выяснилось, что эти цепочки взаимосвязаны. Когда AI-компании становятся крупнейшими потребителями энергии, они начинают инвестировать в солнечные фермы и SMR-реакторы. Это дешевеет возобновляемую энергию для всех. Одновременно растет давление регуляторов — начинаются требования раскрывать углеродный след, появляются специализированные углеродные кредиты. А для малых стартапов это становится смертельным ударом: если у тебя нет доступа к собственной энергоинфраструктуре, как у OpenAI или xAI, ты не сможешь обучать фундаментальные модели. Останется только inference, только приложения поверх чужих API.

Интересный факт о том, как энергия переворачивает архитектуру

Вы знаете, что по цене на электричество часто определяется, где именно появляются инновации в микроэлектронике? TSMC потому доминирует на Тайване, что там дешевая энергия из-за гидроэлектростанций. Когда энергия становится дороже чипа, архитектура следует за энергией. Специализированные облачные провайдеры типа CoreWeave растут не потому, что они технически лучше, а потому, что у них есть контракты на дешевую энергию. Это меняет всю экосистему быстрее, чем любые breakthrough в neural networks.

Итог

Система заработала. Теперь мы видим не просто новости, но экосистему зависимостей: как дефицит энергии ускоряет инновации в дистилляции моделей, как это позволяет small language models работать на потребительских устройствах, как одновременно фрагментируется AI-экосистема из-за экспортных ограничений NVIDIA и разработки собственных чипов в Китае и Европе.

Дальше я планирую добавить динамическое обновление этих цепочек по новым данным и визуализацию сетей зависимостей. Потому что только когда видишь систему целиком, понимаешь, почему случается то, что происходит.

Шутка в завершение: когда я начал анализировать цепочки причин для энергетических трендов, я понял, почему гидроэлектростанции получают столько инвестиций — потому что AI потребляет больше электричества, чем они могут произвести 😄