Содержание
OpenAI и Anthropic ищут малые дата-центры на 20-30 МВт, пока их гигантские AI-кампусы строятся. По данным CNBC от 18 сентября 2026 года, компаниям нужна мощность уже сейчас — прежде всего для инференса, то есть ежедневной работы готовых моделей.
Это хорошо показывает, где у индустрии искусственного интеллекта сейчас узкое место. Не в презентациях про триллионы параметров. И не только в поставках GPU. Проблема проще и грубее: где включить железо в розетку, охладить его и получить стабильные мегаватты.
Почему OpenAI и Anthropic нужны 20-30 МВт прямо сейчас
Малые площадки на 20-30 МВт не заменят гигаваттные AI-кластеры, но быстро добавят емкость для задач, которые можно раскидать по разным регионам. CNBC пишет, что Anthropic изучала такие варианты в Великобритании и странах Северной Европы, ссылаясь на четырех людей, знакомых с переговорами.
OpenAI тоже смотрела на небольшие развертывания в Северной Европе. Источники CNBC добавили, что обе компании обсуждали похожие варианты в США.
Логика понятная. Обучение крупных моделей любит плотные кластеры, где тысячи GPU работают вместе через быстрые межсоединения. Там критичны задержки, сеть и синхронизация. Инференс устроен мягче: запросы пользователей можно распределять между несколькими площадками, если архитектура сервиса это выдерживает.
Для нас, как для людей, которые привыкли смотреть на железо через FPS и бенчмарки, аналогия простая. Тренировка модели ближе к одному огромному рендер-ферму с общей задачей. Инференс ближе к множеству серверов, которые обслуживают поток запросов параллельно.
Гигаваттные проекты застревают в стройке и подключениях
Большие кампусы нужны OpenAI и Anthropic для следующего поколения моделей, но такие объекты не появляются за один квартал. Нужны земля, подключение к энергосети, подстанции, системы охлаждения, разрешения и доступ к большим объемам электричества.
Anthropic, по данным CNBC, заключала соглашение с Nscale примерно на $45 млрд (около 3,5 трлн рублей). Речь идет примерно о 460 МВт вычислительной мощности на площадке в Западной Вирджинии.
OpenAI ранее заявляла, что обязательства по инфраструктурному проекту Stargate уже превысили исходную цель в 10 ГВт. Затем компания анонсировала еще 3 ГВт в Джорджии и 8 ГВт в Огайо.
Для масштаба: 1 ГВт — это 1000 МВт. На фоне таких цифр дата-центр на 20-30 МВт выглядит скромно. Но если сервису не хватает мощности для живых пользователей, скромная площадка с уже подведенным питанием ценнее, чем красивый проект на годы вперед.
Малые площадки проще запустить и сложнее заблокировать
Существующие дата-центры снимают часть рисков, которые тормозят крупные стройки. В США во втором квартале 2026 года местные протесты заблокировали 45 проектов дата-центров на $68 млрд (около 5,3 трлн рублей). Причины стандартные: земля, шум, нагрузка на энергосеть и расход воды.
Малый объект на уже подключенной площадке проходит этот путь быстрее. Он не дает эффект гигаваттного кампуса, зато закрывает дыру в емкости здесь и сейчас. Для AI-компаний это уже нормальная практика: они арендуют мощности у гиперскейлеров, операторов дата-центров и neocloud-провайдеров с GPU-кластерами.
Глава исследований Structure Research Джабез Тан сформулировал это для CNBC без лишней романтики: «Получить несколько мегаватт на существующей площадке с питанием может быть практичнее, чем ждать большой блок мощности в одной локации».
OpenAI дала CNBC прямой комментарий: «Мы строим диверсифицированный портфель вычислительных мощностей, чтобы отвечать на растущий спрос на ИИ по всему миру». Компания добавила, что оценивает площадки по производительности, надежности, срокам и стоимости; Anthropic отказалась от комментариев.
