Взрывной рост вычислительных мощностей ИИ создает новые вызовы для энергетической инфраструктуры, и на передовой возникают такие нативные ИИ-энергетические компании, как GridCARE, Emerald AI и Shatterdome Energy. Эти компании не строят электростанции, а с помощью алгоритмов ИИ переопределяют потоки электроэнергии, цены и распределение нагрузки. GridCARE привлекла 64 миллиона долларов в серии A, помогая ИИ-фабрикам идентифицировать доступные ресурсы электроэнергии; Emerald AI запустила платформу Conductor, позволяющую центрам обработки данных корректировать потребление в зависимости от состояния сети; Shatterdome Energy использует ИИ для участия в торговле на энергетическом рынке. Крупные производители чипов, такие как NVIDIA, а также ранние инвесторы активно вкладываются в этот сектор. Анализ отрасли показывает, что конкуренция в эпоху ИИ смещается с «строительства новых электростанций» на «более эффективную организацию энергоресурсов» — электроэнергия становится новым ограничением скорости для ИИ-систем после чипов.Автор статьи, источник: Tencent Technology
В условиях взрыва вычислительной мощности ИИ, как компаниям, ориентированным на ИИ, захватить новый вход в инфраструктуру ИИ.
С начала 2026 года тревога в технологической сфере продолжает распространяться от моделей, кода и чипов на более низкие уровни цепочки создания ИИ. Отрасль начинает обсуждать более фундаментальный вопрос: хватит ли достаточно электроэнергии для поддержки такого количества вычислительных мощностей ИИ.
На только что завершившейся конференции NVIDIA GTC Taipei 1 июня Хуан Жэньсюнь представил NVIDIA DSX, архитектуру стойки MGX третьего поколения и решение питания 800 В постоянного тока, переосмыслив вычисления, сеть, хранение, электропитание, охлаждение и системы управления как единое целое, с целью переопределения «электроинженерии» внутри AI-фабрики.
То, что NVIDIA хочет сделать, — это оптимизировать эффективность систем внутри AI-фабрики, чтобы вычисления, сеть, электропитание и охлаждение работали синхронно, повышая выход токенов на каждый ватт электроэнергии.
В то же время электрические компоненты за пределами AI-фабрики также становятся новым узким местом: где строить центры обработки данных, где доступны свободные мощности, сможет ли проект быстро подключиться к сети и как регулировать нагрузку после запуска в зависимости от нагрузки на сеть.
На этом фоне и с учетом таких потребностей постепенно появилась серия «AI-натуральных энергетических компаний».
Интересно то, что, хотя это энергетические компании, они не строят электростанции и не прокладывают провода — они пытаются переопределить направление, цену и ритм электроснабжения только с помощью кода и алгоритмов.
Капиталы рынков также начинают переоценивать такие компании.
В мае 2026 года венчурная фирма из Кремниевой долины Sutter Hill Ventures, инвестировавшая в NVIDIA на ранней стадии, совместно с известным инвестором Джоном Доерром возглавила серию A-финансирования компании GridCARE на сумму 64 миллиона долларов США.
GridCARE использует ИИ в процессах подключения к электросети и распределения энергии, чтобы помочь AI-фабрикам быстрее идентифицировать доступные ресурсы электроэнергии, разработать план подключения и участвовать в последующем управлении нагрузкой.
Раньше перспективы для компаний в сфере энергетических технологий больше зависели от возобновляемых источников энергии, накопления энергии, аккумуляторов и оборудования для электросетей; однако после взрыва спроса на вычислительные мощности ИИ тот, кто поможет центрам обработки данных быстрее находить электричество, подключаться к нему и эффективно его использовать, может стать ключевым звеном в цепочке инфраструктуры ИИ.
Компании, подобные GridCARE,也开始在美国硅谷等地陆续出现。
Emerald AI, штаб-квартира которой расположена в Вашингтоне, США, привлекла около 680 миллионов долларов США за 16 месяцев, при поддержке NVentures от NVIDIA, Energy Impact Partners, а также крупных энергетических компаний, таких как Eaton, Siemens и GE Vernova. Jeff Dean и Ли Фэйфэй также инвестировали в личном качестве.
В мае 2026 года компания Shatterdome Energy, основанная предпринимателем с опытом в количественных торгах Аманном Шариффом, также завершила предварительный раунд финансирования на сумму 3,5 миллиона долларов.
Эти компании ориентируются на наиболее узкие места в текущей инфраструктуре ИИ: поиск электроэнергии в сети, определение, где доступны свободные мощности и где можно быстрее подключиться, чтобы сократить время ожидания в очереди на подключение; корректировка вычислительных задач и смещение нагрузки в периоды напряженности в сети; а также использование ИИ для реального времени торговли и управления электроэнергией для новых источников энергии, систем хранения и крупных промышленных потребителей.
Возникновение этих компаний имеет важное значение как ориентир и пример для отрасли.
В эпоху ИИ конкуренция за энергию — это не только строительство новых электростанций и прокладка дополнительных линий электропередач, но и более эффективная организация новых источников энергии, систем хранения энергии, электросетей и вычислительных нагрузок. В будущем тот, кто быстрее найдет электричество, подключится к нему и оптимально распределит его, займет более выгодную позицию в конкурентной борьбе за инфраструктуру ИИ.
Помимо чипов и вычислительной мощности, электроэнергия становится новым пределом скорости для ИИ-систем. Сама электроэнергетическая отрасль также переписывается с помощью ИИ.
Изображение сгенерировано ИИ
01 Энергетная тревога эпохи ИИ: не хватает не электроэнергии, а «пригодной для использования» электроэнергии
Энергетическая тревога эпохи ИИ, на первый взгляд, заключается в «нехватке электроэнергии», но по сути — в «нехватке доступной электроэнергии». Многие ресурсы электроэнергии не отсутствуют, а просто не были достаточно хорошо выявлены, распределены и доставлены.
В отчете «Дорожная карта: стек AI-центров обработки данных», опубликованном в мае 2026 года венчурной фирмой из Кремниевой долины Bessemer Venture Partners, приводятся следующие цифры: на начало 2026 года было объявлено о 190 ГВт проектов супермасштабных центров обработки данных по всему миру, однако фактически введены в эксплуатацию только 12 ГВт, 21 ГВт находятся в стадии строительства, а оставшиеся 148 ГВт остаются только на чертежах. Более четверти проектов, запланированных к запуску в 2025 году, застряли на этапе получения электропитания и разрешений.
Исследование, опубликованное Стэнфордским университетом в декабре 2025 года, также указывает, что коэффициент использования американской электросети в большинство времени не превышает одной трети. Компания по интеллектуальному обслуживанию электросетей GridCARE предоставляет более конкретные цифры: даже в самых напряженных районах по потреблению электроэнергии фактическая загрузка сети не превышает 32%. Электроэнергии не хватает, не хватает способности доставить ее.
Сооснователь и генеральный директор GridCARE Амит Нараян дал этому явлению название «кризис времени до включения в сеть (Time-to-Energize Crisis)» — речь идет о многолетней задержке между потребностью в электроэнергии и ее фактическим обеспечением. Большой объем существующей мощности сети остается неподключенным из-за ограничений традиционных процессов планирования и подключения.
Он сказал следующее, описывая текущую ситуацию: «Текущая лихорадка по ИИ достигла таких масштабов, что люди считают, что отправить чипы в космос может быть быстрее, чем найти электричество на Земле».
За этим узким местом скрывается огромная коммерческая возможность. По расчетам GridCARE, помощь в ускорении подключения каждой гигаваттной мощности к сети высвобождает стоимость в 25 миллиардов долларов.
Лидирующим инвестором является Sutter Hill Ventures, один из ранних инвесторов NVIDIA, который мог быть задействован на всех этапах подъема «эры вычислений». Генеральный директор этой компании Вик Миллер открыто заявил: «Год назад мало кто говорил о том, что энергия является узким местом для ИИ. Сегодня это неизбежный вызов для всей отрасли».
Инвестор-партнер Джон Дорр, который также был одним из первых инвесторов Amazon и Google, объяснив свою стратегию ставки, сказал всего одну фразу: «GridCARE обеспечивает доступную и устойчивую энергию за счет использования избыточной электроэнергии в уже построенных сетях».
GridCARE выпустила программное обеспечение с функцией «ускорения электроэнергии». Его ключевая технология заключается в использовании ИИ для реального времени моделирования и анализа миллиардов состояний работы электросети, включая перегрузку линий, риск отключений, изменения погоды и колебания спроса, а затем выявлении闲置ной электроэнергии и её направлении в места с высоким спросом.
В настоящее время эта модель успешно реализована в первом случае. GridCARE сотрудничает с Portland General Electric, высвобождая более 400 МВт мощности электросети в Хиллсборо, Орегон, чего достаточно для подключения шести центров обработки данных. Первоначальные 80 МВт планируется ввести в эксплуатацию уже в 2026 году.
02 От поиска электроэнергии до регулирования потребления: научить фабрику ИИ «смещать пиковые нагрузки»
GridCARE ориентирован на сторону электросети и стремится извлечь дополнительную доступную мощность из существующих систем передачи и распределения.
Также существуют энергетические стартапы, сосредоточенные на программном уровне, но с совершенно иным подходом.
Компания Emerald AI исследует возможность превращения центров обработки данных на базе ИИ в управляемые активы электросети, позволяя центрам обработки данных корректировать свой потребительский график в зависимости от состояния сети. Например, при высокой нагрузке на сеть некоторые задачи ИИ могут временно замедляться, откладываться или переноситься на выполнение в другие регионы; после снижения нагрузки на сеть они возвращаются к более высокому уровню нагрузки.
Основная логика заключается в том, что фабрика ИИ не должна работать на полную мощность круглосуточно. Задачи обучения моделей можно приостановить и возобновить позже, а задачи пакетного вывода можно перенести в другие регионы. Если центр обработки данных сможет самостоятельно снижать потребление энергии по команде электросети, нагрузка на сеть значительно уменьшится, и не придётся тратить деньги на строительство новых линий электропередачи только для покрытия пиковых нагрузок.
Продукт Emerald AI называется платформой "Conductor" — как будто установить гибкий мозг в центр обработки данных.
Его функция аналогична умному клапану, установленному между электросетью и центром обработки данных. При перегрузке электросети платформа получает сигнал и в реальном времени снижает энергопотребление объектов, одновременно обеспечивая бесперебойную работу ключевых задач ИИ на GPU NVIDIA.
На COMPUTEX Taipei Emerald AI объявила о сотрудничестве с NVIDIA и Silicon Valley Power и запустила первый коммерческий мегаваттный проект в Силиконовой долине.
Истоком этого проекта является программа «Гибкая нагрузка с подключением», продвигаемая электрической компанией Кремниевой долины. Суть этой программы заключается в решении проблемы длительного ожидания подключения к электросети для центров обработки данных.
Сиварам прокомментировал: «Программа гибкой нагрузки от Silicon Valley Power доказала, что этот путь жизнеспособен на регуляторном уровне. DSX OS и DSX Flex от NVIDIA, в сочетании с нашей платформой Conductor, позволили реализовать эту технологическую схему в коммерческом масштабе».
03 От точечного планирования к платформе: улучшенная версия AI «виртуальной электростанции»
Вместе с GridCARE и Emerald AI, аппетит AI-энергетической компании Grid AI кажется больше.
Grid AI хочет объединить все распределенные ресурсы электроэнергии в единой платформе ИИ, включая от кондиционеров отдельных домохозяйств до резервных источников питания крупных центров обработки данных ИИ.
Они реализовали эту идею на трех уровнях.
Первая категория — это обычные семьи и малый бизнес: ИИ автоматически управляет в фоновом режиме такими устройствами, как кондиционеры, электромобили и аккумуляторы, помогая пользователям потреблять больше электроэнергии, когда цены низкие, и меньше — когда цены высоки или сеть испытывает нагрузку;
Второй тип — коммерческие и коммунальные сценарии, при которых активы, такие как накопители энергии, электромобильные парки и распределенные источники энергии, объединяются и управляются для участия в торговле на энергетическом рынке;
Третья категория — это AI-центры обработки данных и крупные промышленные парки, которые за счет координации генерации, хранения и нагрузки обеспечивают эти энергоемкие объекты более стабильной и дешевой электроэнергией.
В определенной степени Grid AI по сути создает «виртуальную электростанцию версии AI». Традиционные виртуальные электростанции объединяют множество «малых источников питания, малых аккумуляторов и малых нагрузок», чтобы снизить нагрузку на электросеть; Grid AI расширяет границы виртуальной электростанции до центров обработки данных AI и крупных промышленных парков, создавая платформу AI-управления энергией, охватывающую жилые дома, коммерческие объекты, коммунальные службы и сценарии сверхбольшого потребления энергии.
Помимо оптимизации электросетей и нагрузки, ИИ начинает проникать в торговые операции на энергетических рынках.
Американская компания Shatterdome Energy, предоставляющая услуги по торговле энергетическими активами на основе ИИ, позиционирует себя как «финансовую инфраструктурную платформу» для энергетического мира.
Один солнечный модуль на крыше, один ветрогенератор и одна группа аккумуляторных батарей ранее были разрозненными генерирующими устройствами; однако в системе Shatterdome Energy они могут быть объединены в один торгуемый энергетический актив. Платформа решает, когда продавать электроэнергию, когда хранить её и когда использовать инструменты хеджирования для защиты от рисков колебаний цен, исходя из колебаний цен на электроэнергию, погодных условий, прогнозов выработки и рыночного спроса.
Инструменты ИИ Shatterdome Energy фокусируются на тонких сигналах на энергетическом рынке, которые трудно своевременно выявить人工交易员. Например, внезапная перегрузка линии передачи, несоответствие скорости генерации энергии спросу в определённом регионе или предстоящая аномальная волатильность цен на узле. Алгоритмы могут принимать решения сразу же после появления этих изменений и совершать сделки быстрее, чем человек.
С ростом доли возобновляемых источников энергии электрический рынок становится все труднее предсказуемым: погода влияет на выработку ветровой и солнечной энергии, центры обработки данных могут внезапно увеличить нагрузку, а локальные перегрузки в сети приводят к быстрому расхождению цен на электроэнергию в разных регионах. Для электрических компаний ошибки в прогнозировании или медленное управление могут непосредственно привести к штрафам и убыткам от торговли.
После внедрения ИИ торговля энергией стала больше похожа на высокочастотную игру: помимо помощи компаниям в экономии электроэнергии, необходимо также помочь энергокомпаниям более точно прогнозировать спрос и предложение, быстрее реагировать на изменения цен и снижать потери из-за ошибочных решений.
Исследование компании-провайдера технологических услуг Digiqt за сентябрь 2025 года показало: ИИ-трейдеры быстро проникают на энергетические рынки. Они приносят ощутимые изменения: ранее средняя электрическая компания теряла от 50 000 до 150 000 евро в месяц исключительно из-за штрафов за дисбаланс, вызванных ошибками прогнозирования. После внедрения ИИ эти потери снизились на 15–30%.
04 «Гибкая нагрузка»: Новое решение проблемы подключения AI-фабрик к электросети
Стартапы рассказывают много историй, но насколько эффективны они на практике? Может ли центр обработки данных на базе ИИ действительно «слушаться» электросети?
В марте 2026 года эксперимент дал ответ.
Британская национальная электросетевая компания, NVIDIA, Emerald AI и Электротехнический институт (EPRI) провели совместный тест: после получения сигнала от электросети центр обработки данных в Лондоне снизил потребление электроэнергии на треть примерно за минуту. Более важно то, что задачи ИИ, запущенные на GPU NVIDIA, не были прерваны.
Еще один тест длился дольше — десять часов. Центр обработки данных поддерживал мощность на уровне около 10% в течение длительного времени, и нагрузка не пострадала.
Эти результаты показывают, что центры обработки данных на базе ИИ — это не просто «железяки», которые постоянно потребляют электроэнергию на полную мощность; они также могут действовать как регулируемая нагрузка, добровольно снижая потребление в периоды напряженности в электросети.
Если оператор сможет доказать, что способен самостоятельно снижать нагрузку в периоды напряжения в электросети, электросети не будут вынуждены расширяться до теоретического максимального значения. Это позволит снизить нагрузку на строительство электросетей и сократить время ожидания подключения центров обработки данных.
Значение этого эксперимента в Лондоне заключается в следующем: хотя это предварительный эксперимент, он доказал, что «гибкое реагирование» является реальной проверенной способностью, по крайней мере, на стороне центров обработки данных с ИИ.
05 Заключение: ПО переопределяет энергетический уровень
Независимо от того, использует ли GridCARE «вставку между щелями» для управления перегруженной электросетью, обучает ли Emerald AI центры обработки данных планировать потребление энергии вне пиковых часов или Shatterdome Energy участвует в торговле электроэнергией с помощью алгоритмов, все это указывает на одну и ту же тенденцию: в эпоху ИИ электроэнергия должна не только увеличиваться в объеме, но и использоваться и регулироваться более эффективно.
Эти AI-натуральные энергетические компании не построили ни одной электростанции и не проложили ни одного высоковольтного кабеля. Однако созданный ими программный слой становится важной частью энергосистемы.
Это также подтверждает рамки «пятислойного торта ИИ», предложенные Хуань Рэньсюнем: энергия находится в самой нижней части, а выше — чипы, инфраструктура, модели и приложения. Без постоянного, стабильного и управляемого электроснабжения даже самые мощные чипы и модели не смогут работать на полную мощность.
Возможно, это одно из глубоких изменений эпохи ИИ: сеть, родившаяся в эпоху промышленности, сейчас пересобирается строками кода.
В итоге, тот, кто обладает более умным алгоритмом, тот и держит ключ к управлению AI-цивилизацией.