Как ИИ помогает дата-центрам снижать нагрузку на энергосети: кейс Nebius в Великобритании
Ключевой оператор энергосистемы Великобритании, National Grid, осуществил пилотный запуск «гибкой» системы энергоснабжения для дата-центров в партнёрстве с компанией Nebius, применяя ИИ-платформу управления нагрузкой и питанием Emerald AI. Как сообщает издание Computer Weekly, тестирование проводилось на кластере из 96 ускорителей NVIDIA Blackwell Ultra.
В декабре 2025 года за пятидневный период было выполнено свыше 200 имитаций «сетевых инцидентов», чтобы оценить возможности программного обеспечения Emerald в динамической оптимизации энергозатрат дата-центра. Платформа Emerald AI продемонстрировала возможность точной подстройки энергопотребления под заданные параметры, сокращая спрос на электроэнергию до −40 %, при этом критически важные вычислительные задачи выполнялись без перебоев.
Система эффективно откликалась на всплески спроса в сети во время перерывов в футбольных матчах, выдерживала запросы на снижение энергопотребления длительностью до 10 часов и управляла резким падением нагрузки (на 30 %) — всё для поддержания стабильности энергосистемы. Согласно оценкам экспертов, такой подход позволяет дата-центрам с ИИ по запросу «возвращать» в сеть до 2 ГВт мощности. Если дата-центры перестанут быть лишь крупными потребителями и станут активными участниками работы энергосети, это улучшит использование существующей инфраструктуры и облегчит интеграцию разнообразных источников энергии.
Источник изображения: Toolmash Expo/unsplash.com
Как отмечают в National Grid Partners, большинство энергосетей задействует лишь около 30 % своей доступной мощности в течение года, а пиковые нагрузки возникают относительно редко. Если подключённые объекты способны быстро и управляемо снижать энергопотребление по сигналу от сети, операторам не потребуется наращивать генерирующие мощности.
По заявлению Emerald AI, эксперимент подтвердил способность ИИ-оборудования дата-центров Nebius оперативно адаптировать энергопотребление в реальном времени. Даже получив сигнал в ночное время, система менее чем за 30 секунд сократила энергозатраты более чем на треть. Эта технология особенно эффективна при работе на возобновляемых источниках энергии. К примеру, при отсутствии ветра в течение восьми часов дата-центр может снизить общее потребление, полностью сохранив электропитание для наиболее важных вычислений.
Согласно данным Emerald AI, существует три ключевых подхода к обеспечению «гибкости» энергозатрат для задач искусственного интеллекта. Первый вариант — это замедление или временная приостановка определённых операций. Например, доработку модели часто можно отложить на час без последствий. Второй способ — перераспределение вычислительных задач. Компания уже провела эксперимент по переносу генерации ответов ИИ между разными дата-центрами Oracle, что привело к незначительной задержке около 10 мс, некритичной для данного типа нагрузки. Крупные облачные провайдеры, такие как Google и Microsoft, уже давно практикуют перемещение нагрузок между регионами, хотя и с иными целями и, как правило, на более низких скоростях.
Третий метод предполагает организацию мониторинга дата-центров. Здесь Emerald AI использует собственный искусственный интеллект для управления задачами, расставляя их по приоритетам. По утверждению компании, это наиболее эффективный путь для предоставления энергосистеме необходимых мощностей, одновременно гарантируя пользователям бесперебойное выполнение их рабочих процессов.
Источник: