Стремительный рост искусственного интеллекта упирается уже не только в производительность чипов. Для работы современных моделей нужны огромные вычислительные мощности, а значит — дата-центры, электричество, системы охлаждения и соответствующая инфраструктура. Построить такой объект с нуля непросто: проектирование, согласования, подключение к энергосетям и само строительство могут занимать годы.
Американская компания Crusoe предлагает иной подход. Вместо того чтобы всегда создавать гигантские дата-центры, она намерена выпускать небольшие модульные вычислительные комплексы на заводе, перевозить их грузовиками и устанавливать там, где уже доступно необходимое количество электроэнергии.
На развитие этого направления Crusoe привлекла $3,9 млрд. После инвестиционного раунда стоимость компании оценивается примерно в $30,9 млрд.
Почему ИИ не хватает дата-центров
Для обучения передовых ИИ-моделей действительно требуются колоссальные вычислительные кластеры. Речь может идти о сотнях тысяч ускорителей, объединенных высокоскоростными сетями и потребляющих огромное количество энергии.
Однако обучение модели — лишь одна часть задачи. После того как модель создана, ей необходимо отвечать на запросы пользователей. Этот процесс называется инференсом (inference) — выполнением обученной нейросети для получения результата.
И здесь требования могут быть значительно ниже.
По словам генерального директора Crusoe Чейза Лохмиллера (Chase Lochmiller), для инференса далеко не всегда требуется инфраструктура масштаба огромного кампуса в Абилине, штат Техас. Создавать целый гигантский дата-центр ради таких задач иногда означает использовать гораздо больше ресурсов, чем необходимо.
Получается своеобразное разделение: крупные вычислительные кампусы остаются необходимыми для обучения наиболее мощных моделей, а готовые ИИ-системы можно обслуживать распределенной сетью небольших центров обработки данных.
Как работают модульные дата-центры Spark
Именно для этого Crusoe разрабатывает модульные комплексы под названием Spark.
Основная идея напоминает производство крупной техники на заводе. Вместо того чтобы собирать весь дата-центр непосредственно на месте, компания заранее изготавливает готовые модули. Затем их можно перевезти туда, где есть подходящий источник энергии, установить и подключить.
Такой подход позволяет обойти одну из главных проблем современной инфраструктуры ИИ: необходимость строить все с нуля в каждом новом месте.
Если традиционный дата-центр требует большого строительного проекта, рабочей силы и длительных процедур согласования, модульную систему можно подготовить заранее, а затем доставить туда, где уже существует энергетическая инфраструктура.
Компания рассчитывает, что это позволит быстрее вводить новые вычислительные мощности. Особенно актуально это становится на фоне дефицита электроэнергии, оборудования и специалистов, с которым сталкиваются разработчики крупных дата-центров.
Один гигантский центр или сеть небольших?
Разница между двумя подходами хорошо заметна на примере самой Crusoe.
Компания участвует в создании масштабного дата-центра в Абилине. Запланированная мощность этого комплекса составляет около 2,1 ГВт, причем примерно 900 МВт должна обеспечить отдельная газовая электростанция для части объекта, связанной с Microsoft.
Но теперь Crusoe одновременно делает ставку на гораздо более компактные установки Spark. Их можно распределять между разными регионами, не концентрируя всю вычислительную инфраструктуру в одном гигантском комплексе.
У такого решения есть и еще одно преимущество: вычисления можно разместить непосредственно там, где доступна энергия. Например, действующие установки Spark в Рино, штат Невада, используют электроэнергию от солнечных панелей и бывших аккумуляторов электромобилей.
Компания также располагает производственным объектом недалеко от Денвера. Лохмиллер утверждает, что в перспективе он сможет выпускать модульные мощности суммарным объемом до 1 ГВт в год.
Почему именно сейчас это становится важным
Энергия постепенно превращается в один из главных ограничителей развития ИИ.
Современный дата-центр нельзя просто построить в любом понравившемся месте. Ему необходимо обеспечить стабильное подключение к электросети, а иногда для этого приходится создавать новые линии электропередачи, подстанции и другие объекты энергетической инфраструктуры.
Причем спрос растет быстрее, чем появляются новые мощности. По оценкам, опубликованным ранее в этом году, значительная часть американских проектов дата-центров сталкивается с задержками или отменой именно из-за проблем с электроэнергией и поставками необходимого оборудования.
В такой ситуации модульный подход выглядит логично: если нельзя быстро построить новый огромный объект в месте с подходящей инфраструктурой, можно попытаться найти уже доступный источник энергии и привезти туда готовые вычислительные мощности.
Разумеется, это не отменяет проблему дефицита электричества — но потенциально позволяет использовать существующие энергетические ресурсы более гибко.
От нефтяных месторождений до ИИ
Для Crusoe подобная стратегия фактически является развитием первоначальной идеи компании.
Основанная в 2018 году фирма начинала с размещения вычислительного оборудования рядом с нефтегазовыми объектами, чтобы использовать избыточную энергию. Изначально эта инфраструктура применялась, в частности, для майнинга криптовалют, однако по мере роста спроса на вычисления для искусственного интеллекта компания переключилась на ИИ-инфраструктуру.
Сегодня Crusoe работает сразу в нескольких сегментах рынка. Компания строит и сдает в аренду дата-центры, предоставляет клиентам вычислительные мощности на GPU, а также самостоятельно запускает модели в рамках управляемых сервисов инференса.
По словам Лохмиллера, бизнес управляемого инференса, который в начале 2026 года практически не приносил компании выручки, к лету достиг годового темпа выручки свыше $100 млн. Среди клиентов ее облачного направления он называет Perplexity.
Шесть гигаватт в контрактах
Crusoe при этом не собирается отказываться от строительства крупных объектов. Компания продолжает развивать несколько масштабных проектов.
Помимо комплекса в Абилине, она работает над проектом для Google в округе Армстронг, штат Техас, а также реализует еще два проекта в Техасе и один в Миссури.
По словам Лохмиллера, совокупный объем дата-центров, находящихся у компании в рамках контрактов, превышает 6 ГВт.
Таким образом, речь идет не о замене гигантских дата-центров маленькими, а скорее о создании двухуровневой инфраструктуры. Огромные центры могут обслуживать обучение наиболее требовательных моделей, тогда как распределенные модульные площадки — выполнять инференс и другие задачи, для которых не требуется кластер размером с небольшой промышленный объект.
Сможет ли модульный подход решить проблему инфраструктуры ИИ?
Полностью — вряд ли. Электроэнергия никуда не исчезнет от того, что вычислительные серверы будут помещены в модульный контейнер. Понадобятся также охлаждение, сетевое подключение, оборудование и подходящие площадки.
Но у идеи есть важное преимущество: она позволяет разделить строительство вычислительной инфраструктуры на более управляемые этапы.
Вместо многолетнего ожидания завершения одного гигантского проекта компания может заранее производить стандартные вычислительные модули и вводить их в эксплуатацию по мере появления подходящих источников энергии. Для стремительно растущего рынка ИИ такая гибкость может оказаться особенно ценной.
При этом сама Crusoe делает ставку сразу на несколько направлений — от энергетики и дата-центров до GPU и готовых сервисов инференса. Такой подход вызывает споры даже внутри совета директоров компании: часть руководителей, по данным TechSpot, выступает за более узкую специализацию. Лохмиллер, напротив, считает, что присутствие на разных уровнях инфраструктурной цепочки помогает компании лучше понимать спрос и быстрее адаптировать вычислительные мощности под меняющиеся задачи.
Возможно, будущее инфраструктуры искусственного интеллекта действительно будет выглядеть не как несколько гигантских «компьютерных фабрик», а как сочетание огромных вычислительных кампусов и множества небольших распределенных площадок. И если эта модель получит широкое распространение, главным вопросом для нового дата-центра станет не только «где построить?», но и гораздо более практичный: «где уже есть достаточно электричества, чтобы поставить его прямо сейчас?»
