Šiuolaikinių AI greitintuvų šiluminė galia per kelias kartas šoktelėjo nuo 300 iki daugiau nei 1 000 vatų vienam lustui. Tai ne tik didesnės sąskaitos už elektrą – tai fizinė riba, dėl kurios tradicinės oro aušinimo sistemos nebespėja atimti šilumos, o kiekvienas naujas duomenų centras tampa inžineriniu iššūkiu, kuriame susikerta energija, vanduo ir klimatas.

Nuo 300 iki 1 000 vatų: kada oras nebespėja

Dar 2017-aisiais išleistas „NVIDIA V100“ greitintuvas išskirdavo apie 300–350 vatų šilumos. Užteko ventiliatorių ir kompiuterinių salių oro kondicionierių. 2024-aisiais pasirodęs „B200“ lustas peržengė 1 000 vatų ribą, o vienos NVL72 stovo architektūros projektinė galia siekia apie 120 kilovatų.

Tokie skaičiai reiškia, kad serverių spintos virto pramoninėmis krosnimis. Įprastas oras nebegali pakankamai greitai atimti šilumos, todėl lustai priverstinai mažina taktinį dažnį – dirbtinio intelekto modelių treniravimo greitis krenta, nes sinchronizuotos grupės laukia lėčiausios grandies. Pramonės ataskaitoje ši būsena įvardijama kaip „šiluminė luba“, grasinančios sulėtinti būtent tas technologijas, kurios laikomos ateities ekonomikos varikliu.

Vanduo ar energija: spąstai be gero pasirinkimo

Pagrindinė aušinimo dilema susiveda į paprastą, bet negailestingą termodinamikos dėsnį: norint atvėsinti, reikia energijos arba vandens. Jei naudojamos vandeniu aušinamos garintuvės, kristi PUE (energijos vartojimo efektyvumo rodiklis), tačiau auga vandens sąnaudos. Jei vandens vengiama ir statomi oru aušinami kompresoriai, elektros suvartojimas šauna aukštyn.

„Microsoft“ ir „Google“ paskelbė planus iki 2030-ųjų tapti „vandens teigiamomis“ (angl. water positive), tačiau reali inžinerinė praktika karštose vietovėse, pavyzdžiui, Arizonoje, verčia naudoti milžiniškus vandens kiekius, kad būtų išlaikytas priimtinas PUE. Paradoxas akivaizdus – kuo daugiau skaičiavimo galios, tuo daugiau vandens arba energijos, o energijos gamyba pati savaime didina šiltnamio efektą ir reikalauja dar daugiau aušinimo.

FLAP-D rinkų dizaino krizė

Europa savo kailiu patyrė, ką reiškia projektuoti duomenų centrus pagal pasenusius standartus. 2022 m. liepą, kai Londono temperatūra perkopė 40 °C, kelių pagrindinių debesijos tiekėjų aušinimo sistemos tiesiog neatlaikė. Atsirado gedimų, nes infrastruktūra buvo skaičiuota klimatui, kurio jau nėra.

FLAP-D rinkose (Frankfurtas, Londonas, Amsterdamas, Paryžius, Dublinas) ši problema virto visišku projektavimo atnaujinimo poreikiu. Kai kur, pavyzdžiui, Dubline, dėl tinklo stabilumo baimių netgi įvestas moratoriumas naujiems duomenų centrams, o kitur griežti zonavimo potvarkiai priverčia pereiti prie uždarų ciklų sistemų arba visiškai atsisakyti vandens. Tačiau sausas aušinimas didina energijos poreikį – vėl tas pats užburtas ratas.

Reguliavimas gniaužia plėtrą, bet skatina inovacijas

Ribos brėžiamos ne tik dėl fizikos, bet ir dėl įstatymų. Vokietijos Energetinio efektyvumo įstatymas (EnEfG) reikalauja, kad nuo 2026 m. liepos visi nauji duomenų centrai pasiektų ne didesnį nei 1,2 PUE rodiklį. Tuo metu Arizonos valdžia sugriežtino vandens naudojimo taisykles, o šiaurinėje Virdžinijoje, kur sutelkta apie trečdalis pasaulio hiperskalės duomenų centrų, plėtra „pagal teisę“ išvis panaikinta – dabar kiekvienam projektui reikia specialaus leidimo.

Vis dėlto griežti rėmai verčia ieškoti išeities. Malaizijoje bendrovė „AirTrunk“ su vietos vandens tarnybomis kuria vieną didžiausių perdirbto vandens tiekimo sistemų duomenų centrams. Tailande rimtai svarstoma šalčio energija, kuri išsiskiria regazifikuojant suskystintas gamtines dujas, – potencialus būdas vėsinti be tradicinių resursų.

Geopolitinė įtampa čia taip pat įneša rizikos: vandens ir energetikos tinklai tampa pažeidžiami konfliktų metu, o tai gali staiga sutrikdyti ne tik duomenų srautus, bet ir ištisų regionų ekonominį stabilumą.

Per artimiausius metus AI infrastruktūros plėtrą vis labiau lems ne programinės įrangos atradimai, o gebėjimas suderinti vis labiau įkaitusius lustus su vandeniu, oru ir elektra. Kaip pastebi ataskaitų autoriai, dirbtinio intelekto revoliucijos išlikimas priklausys ne tik nuo naujų algoritmų, bet ir nuo esminio vandens-energijos-šilumos ryšio perkūrimo.

Šaltiniai

  1. [1] [Crvscience.com | 2026-07-26] Infrastructure at the Boiling Point: An Analysis of AI’s Cooling Problem
  2. [2] [Linkedin.com | 2026-07-26] Water Is Becoming the Hidden Constraint of the Clean Economy
  3. [3] [Foresight.group | 2026-07-26] The next constraint on AI is not just energy
  4. [4] [Asiasociety.org | 2026-07-26] AI Ambitions in a Thirsty Region: Water, Data Centers... | Asia Society