Поделиться
В России введут особые меры для дата-центров, чтобы поддержать развитие ИИ
Новая версия законопроекта об искусственном интеллекте дополнена регулированием энергоснабжения дата-центров и суперкомпьютеров. Изменения вводят комплекс мер, призванных решить проблему дефицита доступной электроэнергии для вычислительных мощностей, необходимой, в частности, для развития технологии в России. Хотя эксперты считают, что регулирование рассчитано только на крупных игроков рынка, у которых есть возможность обеспечить ИТ-инфраструктуру для технологии.
Специальные условия энергоснабжения
Подготовлены особые условия энергоснабжения для дата-центров для развития технологии искусственного интеллекта (ИИ), пишет «Коммерсант». Электроэнергия для обучения современных ИИ-моделей стала в 2026 г. не вспомогательным ресурсом, а главным ограничителем масштаба, считают эксперты.
Правительство России в марте 2026 г. подготовило новую версию законопроекта об ИИ, который среди прочего впервые вводит меры поддержки энергоемкой ИТ-инфраструктуры для ИИ. Как следует из текста документа, разработчики предлагают создать в России специальные энергетические зоны с особыми условиями для центров обработки данных (ЦОД) и суперкомпьютеров, включая льготные тарифы на электроэнергию, ускоренное технологическое присоединение и прямое бюджетное финансирование строительства электросетей. Эти положения содержатся в новых статьях законопроекта №20 и №21.
По мнению экспертов, изменения вводят комплекс мер, призванных решить проблему дефицита доступной электроэнергии для вычислительных мощностей, необходимой, в частности, для развития ИИ в России.
Статья 20 закрепляет понятие приоритетных ЦОДов и суперкомпьютеров для ИИ. Правительство России 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.
Статья 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, о чем предупреждал CNews. По сути, это попытка создать кластеры с гарантированным и дешевым доступом к энергии, чтобы масштабировать вычислительную ИТ-инфраструктуру для ИИ.
Доработка законопроекта
17 марта 2026 г. законопроект разрабатывается, пояснили «Коммерсант» в аппарате профильного вице-премьера Дмитрия Григоренко. Финальной версии документа нет, преждевременно говорить о конкретных положениях законопроекта.
Как ранее писал CNews, Правительство России с начала 2026 г. ведет межведомственное согласование рамочного закона об ИИ, в ранних версиях которого основной фокус делался на классификации ИИ-моделей («суверенные», «национальные») и требованиях к их сертификации. Параллельно развернулась дискуссия между Министерством цифрового развития, связи и массовых коммуникаций (Минцифры) России и Министерством энергетики (Минэнерго): ведомства не сошлись в подходе к тарификации стремительно растущего энергопотребления ЦОДов, необходимых в том числе для обучения ИИ.
Энергопотребление ЦОДов
Электроэнергия для обучения современных ИИ-моделей стала в 2026 г. не вспомогательным ресурсом, а главным ограничителем масштаба, считает независимый эксперт в ИИ-сфере и ИТ 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. Как информировал CNews, к 2030 г. энергопотребление центров обработки данных в России увеличится не менее чем в 2,5 раза.
Директор по развитию искусственного интеллекта компании «Т-Технологии» Алексей Шпильман полагает, что целесообразно провести разделение ЦОДов на две основные категории в зависимости от их функционального назначения: ЦОДы, предназначенные для инференса т.е. применения уже обученных ИИ-моделей, включая большие языковые модели; ЦОДы, используемые для обучения ИИ-моделей. В случае дата-центров, ориентированных на инференс, критически важным параметром является минимальная задержка передачи сигнала (латентность), поэтому такие дата-центры должны размещаться максимально близко к конечным пользователям или точкам потребления вычислений. Для ЦОДов, задействованных преимущественно в процессах обучения ИИ-моделей, географическое расположение имеет существенно меньшее значение, поскольку требования к низкой латентности в данном сценарии не являются определяющими. Такой подход, по мнению эксперта, позволит оптимизировать архитектуру ИТ-инфраструктуры для ИИ с точки зрения производительности, экономической эффективности и пользовательского опыта.
Как отмечает независимый эксперт по энергетике Дмитрий Стапран, построить дата-центры для обучения ИИ-модели в марте 2026 г. действительно можно в любом отдаленном уголке России, однако через какое-то время технологии продвинутся вперед, и для этих целей потребуется новый ЦОД с новой внутренней архитектурой и graphics processing unit (GPU)-ускорителями. Тогда ЦОД предыдущего поколения логично будет перевести в категорию, которая обеспечивает инференс, но скорость передачи данных снова становится критичной.
«Законопроект в текущей редакции может привести к перекосу в пользу крупных игроков, однако только они могут позволить себе содержать и — самое главное — окупать работу дата-центров и суперкомпьютеров»,— отмечает источник «Коммерсант» на рынке ЦОДов. Но нужно также предусмотреть льготы для дата-центров, обрабатывающих запросы конечных пользователей к ИИ, считает он.
Короткая ссылка
