Правительство России подготовило новую версию законопроекта об искусственном интеллекте, которая впервые вводит специальные меры поддержки энергоемкой инфраструктуры, необходимой для развития ИИ. Как выяснил «Коммерсантъ», в распоряжении которого оказался текст документа, разработчики предлагают создать в стране особые энергетические зоны для центров обработки данных и суперкомпьютеров с льготными тарифами на электроэнергию, ускоренным технологическим присоединением и прямым бюджетным финансированием строительства электросетей. Соответствующие положения закреплены в новых статьях 20 и 21 законопроекта.
Согласно статье 20, правительство сможет утверждать перечень приоритетных ЦОДов и суперкомпьютеров, работающих с ИИ. Включенным в этот список объектам полагается пакет преференций: льготное и ускоренное подключение к сетям, пониженные тарифы, долгосрочные договоры на поставку мощности, налоговые льготы и бюджетное финансирование. Статья 21, в свою очередь, вводит понятие «специальных энергетических зон» — территорий, где для размещения дата-центров будет действовать особый режим энергоснабжения, включая единые тарифы на передачу электроэнергии и строительство инфраструктуры за счет бюджета. По сути, речь идет о попытке создать кластеры с гарантированным и дешевым доступом к энергии для масштабирования вычислительных мощностей под задачи ИИ.
В аппарате вице-премьера Дмитрия Григоренко, курирующего разработку документа, пояснили, что законопроект находится в стадии межведомственного согласования, финальной версии пока нет, и преждевременно говорить о конкретных положениях. Ранее, как писал «Коммерсантъ», в ранних версиях основное внимание уделялось классификации моделей ИИ на «суверенные» и «национальные», а также требованиям к их сертификации. Параллельно развернулась дискуссия между Минцифры и Минэнерго: ведомства не сошлись в подходах к тарификации стремительно растущего энергопотребления ЦОДов, необходимых для обучения ИИ.
Независимый эксперт в сфере ИИ и IT Алексей Лерон считает, что электроэнергия для обучения современных моделей превратилась из вспомогательного ресурса в главный ограничитель масштаба. «Для России это особенно критично, потому что страна одновременно имеет сильную генерацию и слабое место в скорости сетевого присоединения, региональной доступности резервируемой мощности и предсказуемости тарифов для крупных ЦОДов», — отметил он.
Директор по развитию ИИ в компании «Т-Технологии» Алексей Шпильман предложил разделить дата-центры на две категории: используемые для инференса, то есть применения моделей ИИ, включая большие языковые модели, и для их обучения. В первом случае критична задержка сигнала, поэтому такие ЦОДы должны располагаться ближе к пользователям. Для обучающих центров местоположение имеет меньшее значение.
Источник «Коммерсанта» на рынке ЦОДов указал на риск «перекоса» в пользу крупных игроков, но признал, что только они способны содержать и окупать работу таких объектов. При этом, по его мнению, необходимо предусмотреть льготы и для дата-центров, обрабатывающих запросы конечных пользователей к ИИ.
Независимый эксперт по энергетике Дмитрий Стапран обратил внимание на технологическую динамику: построить ЦОД для обучения модели сегодня действительно можно в любом отдаленном регионе, но через некоторое время развитие технологий потребует нового центра с иной архитектурой и более мощными GPU-ускорителями. Тогда дата-центр предыдущего поколения логично перепрофилировать под задачи инференса, однако в этом случае скорость передачи данных снова выходит на первый план.
