Что лучше: децентрализованная, федеративная, устойчивая к хрупкости инфраструктура ИИ, или ИИ Gigafactory, или гипермасштабный центр обработки данных ИИ?
Предварительная версия Xpert
Выбор голоса 📢
Опубликовано: 31 октября 2025 г. / Обновлено: 31 октября 2025 г. – Автор: Konrad Wolfenstein
Что лучше: децентрализованная, федеративная, устойчивая к хрупкости инфраструктура ИИ, гигафабрика ИИ или гипермасштабный центр обработки данных ИИ? – Изображение: Xpert.Digital
Хватит гигантомании: почему будущее ИИ не большое, а умное и распределенное.
Скрытая сверхдержава: децентрализованная структура Германии как фактор, меняющий правила игры в сфере искусственного интеллекта
В то время как США полагаются на гигантские, энергоёмкие центры обработки данных ИИ, которые выжимают целые регионы до предела своих энергетических мощностей, инфраструктуру Германии часто критикуют за чрезмерную фрагментацию и децентрализацию. Но то, что на первый взгляд кажется стратегическим недостатком в глобальной гонке ИИ, может оказаться решающим преимуществом Германии. Американский гигантизм обнажает фундаментальную слабость: монолитные системы не только крайне неэффективны и дороги в эксплуатации, но и опасно хрупки. Один-единственный сбой может привести к обрушению всей конструкции — дорогостоящий конструктивный просчет в эпоху сложности.
Именно здесь перед Германией открывается стратегическая возможность. Вместо того, чтобы следовать ошибочному пути мегамонолитов, Германия уже обладает строительными блоками для создания превосходной, устойчивой к хрупкости инфраструктуры искусственного интеллекта. Густая сеть центров обработки данных среднего размера, прочные традиции в инженерии и новаторские исследования таких концепций, как федеративное обучение, создают идеальную основу для нового подхода. Этот подход основан на децентрализации, надежности за счет распределения и радикальной энергоэффективности. Разумное использование существующей инфраструктуры и интеграция отходящего тепла центров обработки данных в энергетический переход может привести к созданию системы, которая будет не только более устойчивой и экономичной, но и более отказоустойчивой и масштабируемой. В этой статье объясняется, почему кажущаяся слабость Германии на самом деле является скрытым преимуществом, и как это может проложить путь к ведущей роли в следующем поколении искусственного интеллекта.
Подходит для:
Иллюзия гигантомании — когда сложность становится недостатком дизайна
Текущие разработки в области искусственного интеллекта в США демонстрируют классическое экономическое заблуждение: предположение, что чем больше, тем лучше. Планируемые американские центры обработки данных для ИИ мощностью до пяти гигаватт иллюстрируют фундаментальную инфраструктурную дилемму, возникающую из-за смешения понятий сложности и производительности. Один такой мегацентр обработки данных потреблял бы больше электроэнергии, чем несколько миллионов домохозяйств вместе взятых, и создавал бы огромную нагрузку на энергосистему целых регионов.
Этот феномен указывает на парадоксальную картину: системы, становящиеся неконтролируемо сложными из-за своего размера, теряют устойчивость и надёжность. С экономической точки зрения система считается сложной, если её поведение нелинейно предсказуемо из-за влияния множества взаимодействующих компонентов. Чем больше взаимозависимостей возникает между компонентами, тем более хрупкой становится система в целом. Сбой в критической точке ставит под угрозу всю структуру. В ситуации, когда отдельные процессы обучения ИИ уже требуют от 100 до 150 мегаватт электроэнергии, что сопоставимо с потреблением электроэнергии 80 000–100 000 домохозяйств, энергетические ограничения этой стратегии очевидны.
Ситуация в США наглядно иллюстрирует эту проблему. Инфраструктура электросетей Вирджинии, крупнейшего в мире рынка центров обработки данных, уже испытывает серьёзные трудности. Подключение к сети больше не может быть обеспечено своевременно, и семилетнее ожидание становится нормой. Гармонические искажения в электросети, предупреждения об отключении нагрузки и потенциальные аварии становятся всё более частыми. По прогнозам Deloitte, потребность в электроэнергии со стороны центров обработки данных с искусственным интеллектом к 2035 году увеличится с нынешних четырёх гигаватт до 123 гигаватт — более чем в тридцать раз. Это коренным образом изменит всю американскую энергосистему и потребует в три раза больше электроэнергии, чем потребляет Нью-Йорк.
Возникает ключевой вопрос: как система, обеспечивающая столь большой и концентрированный объём производства, может быть по-настоящему устойчивой? Ответ очевиден: не может. Крупные централизованные системы структурно хрупки, поскольку сбой в центральной точке может привести к полному коллапсу. Это противоположность антихрупкости — концепции, описывающей, как системы могут извлекать выгоду из волатильности и стрессовых факторов, а не страдать от них.
Принцип децентрализованной надежности и почему преобладают простые системы
Анализ природы и успешных технических систем выявляет закономерность: распределённые системы со множеством независимых компонентов более устойчивы, чем монолитные системы. Солнечная электростанция, например, надёжна, потому что при выходе из строя десяти процентов панелей общая выработка снижается только на десять процентов. Отказ одной панели не оказывает критического влияния на систему. В отличие от неё, атомная электростанция — это монолитная система, которую невозможно расширить, с бесконечным временем планирования и вывода из эксплуатации. Малейшая неисправность приводит к остановке всей системы.
Этот принцип можно применить к инфраструктуре искусственного интеллекта. Крупнейшие интернет-провайдеры давно это осознали: современные центры обработки данных состоят не из одной огромной централизованной системы, а из множества стоек, каждая из которых содержит несколько сотен blade-серверов. Некоторые из этих компонентов постоянно выходят из строя, не оказывая существенного влияния на общую систему. Ферма из 100 000 простых компьютеров не только дешевле нескольких высокопроизводительных монолитов, но и значительно менее требовательна в эксплуатации.
Почему этот принцип настолько успешен? Ответ кроется в снижении сложности. Крупная монолитная система со множеством взаимозависимых компонентов создаёт множество зависимостей. Если компонент A должен взаимодействовать с компонентом B, а B, в свою очередь, зависит от C, возникают каскадные ошибки. Небольшая ошибка может распространяться подобно эффекту домино. В отличие от этого, децентрализованные системы могут давать локальные сбои, не ставя под угрозу всю систему. Такая структура обеспечивает настоящую надёжность.
Распределённые системы также обеспечивают превосходную масштабируемость. Они допускают горизонтальное масштабирование — новые узлы можно просто добавлять, не изменяя существующие. Централизованные же системы часто требуют вертикального масштабирования, которое быстро достигает своих физических и экономических пределов по мере роста системы.
Подходит для:
Федеративное обучение: энергетическая парадигма, способная преобразовать инфраструктуру ИИ
Пока США инвестируют в мегаинфраструктуры, Институт Фраунгофера демонстрирует альтернативную парадигму, которая может кардинально изменить развитие ИИ. Федеративное обучение — это не просто технический метод, это концепция, сочетающая децентрализованные системы ИИ с радикальной экономией энергии.
Принцип элегантен: вместо того, чтобы передавать все данные в центральный центр обработки данных, они остаются локальными на конечных устройствах или в небольших региональных центрах обработки данных. Централизованно агрегируются только параметры обученной модели. Это имеет множество преимуществ. Во-первых, это значительно снижает энергозатраты на передачу данных. Во-вторых, это решает проблемы защиты данных, поскольку конфиденциальные данные не нужно концентрировать централизованно. В-третьих, это распределяет вычислительную нагрузку между множеством небольших систем.
Исследования Института Фраунгофера дают впечатляющую количественную оценку этого преимущества. Сжатие данных в федеративном обучении требует на 45% меньше энергии, несмотря на дополнительные затраты на сжатие и декомпрессию. При 10 000 участников в 50 раундах связи модель ResNet18 достигла экономии 37 киловатт-часов. Экстраполируя это на модель размером с GPT-3, которая в 15 000 раз больше, это дало бы экономию примерно в 555 мегаватт-часов. Для сравнения, обучение самой GPT-3 потребляло в общей сложности 1287 мегаватт-часов.
Эти цифры иллюстрируют не только энергоэффективность децентрализованных систем, но и их фундаментальное превосходство над централизованными подходами. Более поздние разработки демонстрируют ещё более существенную экономию: энергоэффективные квантованные федеративные подходы к обучению снижают потребление энергии до 75% по сравнению со стандартными моделями федеративного обучения.
Проект SEC-Learn, реализуемый в рамках всего Фраунгофера, в настоящее время разрабатывает федеративное обучение для микроконтроллеров. Концепция амбициозна: микросистемы должны иметь возможность совместно обучать искусственные нейронные сети, при этом каждое устройство должно получать лишь часть обучающих данных. Полностью обученная модель затем распределяется по всем системам. Такой подход позволяет распределить энергопотребление, увеличить вычислительную мощность за счёт распараллеливания и одновременно обеспечить полную конфиденциальность данных.
Энергетическая арифметика: почему центральные гигабитные вычислительные центры потерпят математический крах
Энергопотребление текущих разработок ИИ неустойчиво. ChatGPT в настоящее время требует около 140 миллионов долларов в год только на свою работу, то есть только на вывод данных. Один запрос ChatGPT потребляет около 2,9 ватт-часов, что в десять раз превышает энергопотребление поиска Google, составляющее 0,3 ватт-часа. При миллиарде запросов в день это означает ежедневные расходы на электроэнергию примерно в 383 000 долларов. К этому следует добавить расходы на обучение: обучение GPT-4 требовало от 51 773 до 62 319 мегаватт-часов, что в 40–48 раз больше, чем GPT-3.
Этот экспоненциальный рост указывает на фундаментальную математическую проблему: модели ИИ масштабируются не линейно, а экспоненциально. Каждый скачок производительности достигается за счёт непропорционального роста спроса на электроэнергию. Международное энергетическое агентство прогнозирует, что мировое потребление электроэнергии центрами обработки данных к 2030 году более чем удвоится: с примерно 460 тераватт-часов сегодня до более чем 945 тераватт-часов, что превышает потребление электроэнергии в Японии. Только в Германии к 2037 году сектору центров обработки данных может потребоваться от 78 до 116 тераватт-часов, что составит десять процентов от общего потребления электроэнергии в стране.
Но здесь становится очевидным важный момент: эти прогнозы основаны на предположении, что текущие технологии останутся неизменными. Они не учитывают прорыв альтернативных архитектур, таких как федеративное обучение. Систематическое внедрение децентрализованных систем с экономией энергии от 45 до 75% радикально изменит всю картину энергопотребления.
Новое измерение цифровой трансформации с «Управляемым ИИ» (искусственным интеллектом) — платформа и решение B2B | Xpert Consulting
Новое измерение цифровой трансформации с «Управляемым ИИ» (искусственным интеллектом) – платформа и решение B2B | Xpert Consulting - Изображение: Xpert.Digital
Здесь вы узнаете, как ваша компания может быстро, безопасно и без высоких барьеров для входа внедрять индивидуальные решения на основе ИИ.
Управляемая платформа ИИ — это ваш комплексный и простой в использовании пакет решений для искусственного интеллекта. Вместо того, чтобы разбираться со сложными технологиями, дорогостоящей инфраструктурой и длительными процессами разработки, вы получаете готовое решение, адаптированное под ваши потребности, от специализированного партнера — часто в течение нескольких дней.
Краткий обзор основных преимуществ:
⚡ Быстрое внедрение: от идеи до внедрения в эксплуатацию — всего за несколько дней, а не месяцев. Мы предлагаем практичные решения, которые приносят мгновенную пользу.
🔒 Максимальная безопасность данных: Ваши конфиденциальные данные остаются у вас. Мы гарантируем безопасную и соответствующую требованиям обработку данных без передачи третьим лицам.
💸 Отсутствие финансового риска: вы платите только за результат. Высокие первоначальные вложения в оборудование, программное обеспечение или персонал полностью исключены.
🎯 Сосредоточьтесь на своей основной деятельности: сосредоточьтесь на том, что у вас получается лучше всего. Мы возьмём на себя всю техническую реализацию, эксплуатацию и обслуживание вашего ИИ-решения.
📈 Перспективность и масштабируемость: ваш ИИ растёт вместе с вами. Мы обеспечиваем постоянную оптимизацию и масштабируемость, а также гибко адаптируем модели к новым требованиям.
Подробнее об этом здесь:
Отработанное тепло вместо отходов: центры обработки данных как новые поставщики тепла – почему тысяча небольших центров обработки данных мощнее одного мегацентра
«Браунфилды» вместо «гринфилдов»: скрытая инфраструктурная мощь Германии
Это раскрывает стратегический парадокс, в котором оказалась Германия. Американские аналитики, описывая децентрализованную структуру Германии как слабость инфраструктуры (из-за отсутствия в стране мегацентров обработки данных мощностью от одного до двух гигаватт), упускают из виду фундаментальное преимущество: в Германии имеется множество средних и малых центров обработки данных, каждый из которых имеет от пяти до двадцати мегаватт подключенной мощности.
Такая децентрализованная структура становится преимуществом в контексте энергоэффективного искусственного интеллекта. Эти региональные центры обработки данных могут функционировать как узлы в системе федеративного обучения. Подход «браунфилд», использующий существующие промышленные площадки и их инфраструктуру, даёт значительные преимущества по сравнению с разработкой новых объектов. Существующие центры обработки данных часто можно модернизировать с меньшими затратами, чем новые мегаобъекты. Доступность площадки, как правило, уже обеспечена, а сетевое подключение часто уже установлено. Это снижает инвестиционные затраты и время ввода в эксплуатацию.
В Германии насчитывается около 3000 крупных центров обработки данных, а Франкфурт-на-Майне позиционирует себя как европейская точка доступа к дата-центрам. Благодаря DE-CIX, крупнейшей в мире точке обмена интернет-трафиком, Франкфурт предлагает высокую пропускную способность при низкой стоимости и выгодном географическом положении. В регионе уже разработаны концепции подходящих и неподходящих зон, которые определяют новые центры обработки данных, где можно эффективно использовать отходящее тепло. В соответствии с этим принципом планируется построить 21 центр обработки данных.
Подходит для:
Тепловой переход как модуль эффективности
Ещё одно преимущество децентрализованных центров обработки данных заключается в использовании отходящего тепла. В то время как крупные централизованные центры обработки данных зачастую не могут эффективно использовать отходящее тепло, небольшие децентрализованные центры обработки данных могут направлять своё отходящее тепло в существующие сети централизованного теплоснабжения.
В Германии насчитывается около 1400 сетей централизованного теплоснабжения – критически важная инфраструктура, которую идеально подходят для использования децентрализованными центрами обработки данных. Типичный центр обработки данных мощностью 100 мегаватт генерирует огромное количество тепла, которое сложно утилизировать. Центр обработки данных мощностью 20 мегаватт в городе с существующими сетями централизованного теплоснабжения может эффективно использовать от 70 до 90 процентов своего отходящего тепла.
По оценкам цифровой ассоциации Bitkom, отходящее тепло центров обработки данных может ежегодно обеспечивать электроэнергией около 350 000 домов. Инициатива Гельмгольца показывает, что только во Франкфурте эффективное использование отходящего тепла серверных парков теоретически может обеспечить отопление всех жилых и офисных помещений климатически нейтральным способом к 2030 году.
Практические проекты уже демонстрируют эти возможности. В Хаттерсхайме отходящее тепло центров обработки данных обогревает более 600 домохозяйств с помощью мощных тепловых насосов. Проект «Вествиль» во Франкфурте получает не менее 60% тепла из отходящего тепла центров обработки данных, используя централизованное теплоснабжение для балансировки пиковой нагрузки. Центр обработки данных в кампусе Audi, вмещающий около восьми миллионов серверов, использует отходящее тепло через 9100-метровую сеть с низким уровнем воздействия, открытую в обоих направлениях.
Закон Германии об энергоэффективности (EnEfG) закрепляет эти принципы на законодательном уровне. Новые центры обработки данных, вводимые в эксплуатацию с июля 2026 года, должны будут продемонстрировать, что не менее десяти процентов их отходящего тепла используется. Этот процент должен постоянно увеличиваться. Данное положение создает экономические стимулы для децентрализованного распределения энергии.
Подходит для:
Архитектура антихрупких систем и их конкурентные преимущества
Концепция антихрупкости объясняет, почему децентрализованные системы не только более устойчивы, но и более конкурентоспособны в долгосрочной перспективе. В то время как хрупкие системы страдают от волатильности (например, отказ крупного центра обработки данных означает полный крах), антихрупкие системы от этого выигрывают.
Сбой в одном из множества децентрализованных центров обработки данных приводит лишь к частичному снижению производительности, при этом система продолжает работать. Микросервисные архитектуры в разработке программного обеспечения следуют именно этому принципу. Они состоят из небольших независимых сервисов, работающих автономно. Сбои в работе этих отдельных компонентов не ставят под угрозу всю систему.
Децентрализованная система инфраструктуры ИИ, основанная на федеративном обучении и распределённая по множеству региональных узлов, обладала бы именно этими характеристиками. Региональный сбой лишь незначительно снизит общую производительность. Новые узлы можно добавлять, не внося изменений в существующую систему. В отличие от этого, мегацентр обработки данных мощностью 5 гигаватт имеет хрупкую структуру: его отказ не только повлияет на него самого, но и дестабилизирует энергоснабжение всего региона.
Стратегический путь Германии: от кажущейся слабости к реальной силе
Стратегия Германии в области искусственного интеллекта признаёт, что вычислительная мощность является критически важным фактором. Однако текущая стратегия следует американской парадигме: попытка построить крупные центры обработки данных для конкуренции с гиперскейлерами. Эта стратегия в корне ошибочна. Германия не может превзойти Китай и США в гонке за крупнейшие мегацентры обработки данных – ни экономически, ни логистически, ни энергетически.
Но Германия могла бы выбрать другой путь. Вместо того, чтобы стремиться к гигантизму, Германия могла бы использовать децентрализованную, федеративную, антихрупкую инфраструктуру как стратегическое преимущество. Это означало бы: во-первых, инвестиции в федеративное обучение – не как в исследовательский проект, а как в стратегическую инфраструктурную инициативу. во-вторых, объединение децентрализованных центров обработки данных в сеть как узлов федеративного обучения вместо планирования новых мегаобъектов. Это требует стандартизации и разработки API. в-третьих, инвестиции в рекуперацию отходящего тепла – не только как меру защиты климата, но и как экономическую модель. в-четвертых, согласование нормативно-правовой базы с децентрализованной инфраструктурой, например, посредством моделей ценообразования на энергоносители, благоприятствующих децентрализованным структурам.
Подходит для:
Энергетические ограничения централизации и возможности распределения
Расходы на электроэнергию для крупных централизованных центров обработки данных становятся ограничивающим фактором. Компания Microsoft объявила, что её выбросы CO2 увеличились почти на 30% с 2020 года, в основном из-за расширения центров обработки данных. Выбросы Google в 2023 году были почти на 50% выше, чем в 2019 году, также в основном из-за центров обработки данных.
Китай продемонстрировал на примере DeepSeek, что эффективность может быть решающим фактором. DeepSeek, как сообщается, достиг производительности, сравнимой с GPT-3, для которой требовалось 25 000 чипов, используя всего 2000 чипов Nvidia. Стоимость разработки, как сообщается, составила всего 5,6 миллиона долларов. Этого удалось достичь благодаря архитектурным инновациям — сочетанию экспертных технологий и многопроцессорного латентного внимания.
Этот рост эффективности можно ещё больше умножить благодаря федеративному обучению. Если DeepSeek уже на 95% менее ресурсоёмкий, чем GPT, а федеративное обучение обеспечивает ещё 45–75% экономии, то получаемое системное преимущество уже не незначительное, а преобразующее.
Германия не могла просто скопировать этот путь — это было бы слишком поздно. Но Германия могла бы продвигать его вперёд. Децентрализованное федеративное обучение — это сильная сторона Европы, основанная на фундаментальных принципах регулирования (защита данных посредством децентрализации), существующей инфраструктуре (децентрализованные центры обработки данных, сети централизованного теплоснабжения) и нормативно-правовой базе.
Парадокс сложности как конкурентное преимущество
Главный парадокс этого анализа заключается в следующем: то, что мир воспринимал как слабость инфраструктуры Германии — децентрализованная структура без крупных центров обработки данных — может оказаться стратегической силой в эпоху эффективной, децентрализованной, антихрупкой системы ИИ.
Крупные монолитные системы кажутся мощными, но структурно хрупкими. Более мелкие, распределённые системы кажутся менее внушительными, но структурно антихрупкими. Это не просто теоретическое предположение, а эмпирически доказанная истина, характерная для самых успешных технических систем нашего времени, от биологических систем до современных облачных инфраструктур.
Энергетическое уравнение для централизованных мегацентров обработки данных не сработает. Спрос на электроэнергию растёт экспоненциально, а возможности энергоснабжения невозможно масштабировать бесконечно. В то же время, повышение эффективности и подходы федеративного обучения демонстрируют возможность альтернативных архитектур.
У Германии есть возможность не только разработать эту альтернативу, но и сделать её мировым стандартом. Для этого требуется радикальное переосмысление: определяя децентрализацию, а не размер, как силу; не иллюзию абсолютного контроля через единую точку управления, а надёжность, достигаемую за счёт автономности распределённых узлов.
Вопрос не в том, сможет ли Германия построить мегацентр обработки данных мощностью 5 гигаватт? Нет, и ей не стоит даже пытаться. Вопрос в том, сможет ли Германия построить децентрализованную, федеративную, устойчивую к хрупкости ИИ-инфраструктуру, которая станет будущим? Ответ может быть: да, если у неё есть стратегическое видение, позволяющее переосмыслить свою воспринимаемую слабость в силу.
Наш опыт в развитии бизнеса, продажах и маркетинге в ЕС и Германии
Наш опыт в развитии бизнеса, продажах и маркетинге в ЕС и Германии - Изображение: Xpert.Digital
Отраслевые направления: B2B, цифровизация (от искусственного интеллекта до расширенной реальности), машиностроение, логистика, возобновляемые источники энергии и промышленность
Подробнее об этом здесь:
Тематический центр с идеями и опытом:
- Платформа знаний о мировой и региональной экономике, инновациях и отраслевых тенденциях
- Сбор анализов, импульсов и справочной информации из наших приоритетных направлений
- Место для получения экспертных знаний и информации о текущих событиях в бизнесе и технологиях
- Тематический центр для компаний, желающих узнать больше о рынках, цифровизации и отраслевых инновациях
Ваш глобальный партнер по маркетингу и развитию бизнеса
☑️ Наш деловой язык — английский или немецкий.
☑️ НОВИНКА: Переписка на вашем национальном языке!
Konrad Wolfenstein
Я был бы рад служить вам и моей команде в качестве личного консультанта.
Вы можете связаться со мной, заполнив контактную форму или просто позвоните мне по телефону +49 89 89 674 804 (Мюнхен) . Мой адрес электронной почты: wolfenstein ∂ xpert.digital
Я с нетерпением жду нашего совместного проекта.
