Ещё недавно стойка на 10–15 кВт считалась серьёзной нагрузкой для большинства дата-центров. Сегодня одна полностью укомплектованная стойка NVIDIA GB300 NVL72 требует до 142 кВт и изначально рассчитана на жидкостное охлаждение. Разница больше чем на порядок затрагивает не только серверы. Она меняет электроснабжение, охлаждение, архитектуру машинных залов и даже последовательность строительства ЦОД. Для Казахстана это особенно актуально сейчас, когда новые проекты начинают измерять десятками и сотнями мегаватт..
Одна стойка — другой дата-центр
Рынок в целом пока живёт в другом масштабе. По данным Uptime Institute, в 2025 году у большинства операторов типичная плотность стойки по-прежнему оставалась ниже 10 кВт, хотя доля стоек на 10–30 кВт постепенно растёт.
Если к одной стойке нужно подвести больше 100 кВт, отвести такое же количество тепла, обеспечить высокоскоростные соединения и сохранить возможность обслуживания, пересматривать приходится весь объект, а не отдельный шкаф.
Поэтому AI-ready — это не возможность установить GPU сегодня. Это способность инженерной инфраструктуры принять другую вычислительную архитектуру завтра.
Почему это важно для Казахстана именно сейчас
Для Казахстана этот переход уже перестал быть теоретическим. В Экибастузе развивается проект «Долина ЦОДов» (Data Center Valley). Весной 2026 года для него приобрели подстанцию мощностью 215 МВт, а общий потенциал площадки заявлен на уровне до 1 ГВт. В августе Министерство искусственного интеллекта и цифрового развития сообщило, что компания Firebird совместно с оператором проекта, Казахтелекомом, развивает здесь AI-инфраструктуру мощностью 125 МВт. Первые мощности планируют ввести в 2027 году.
Рассматриваются и другие крупные проекты. В мае министерство подписало меморандум с международным консорциумом о строительстве ЦОД уровня Tier III–Tier IV мощностью от 50 до 200 МВт с собственной газовой электростанцией до 250 МВт.
Не все заявленные мощности построены, проекты находятся на разных стадиях. Но направление рынка очевидно: Казахстан переходит от локальных серверных площадок к крупной AI- и HPC-инфраструктуре. С ростом масштаба резко дорожает и неверное решение, принятое в начале проекта.
Энергия и охлаждение — часть архитектуры, а не разделы проекта
Для большого дата-центра электроснабжение перестаёт быть одним из инженерных разделов: оно определяет саму площадку. При нагрузке в десятки и сотни мегаватт важна не только мощность, доступная сегодня. Значение имеют схема подключения, резервирование, сроки развития внешних сетей и возможность обеспечить вторую и третью очереди.
ИИ усложняет эту задачу. По оценке Международного энергетического агентства (IEA), за 2020–2025 годы плотность мощности AI-серверов выросла примерно в 11 раз. Кроме того, обучение и работа AI-моделей вызывают резкие и быстрые колебания потребления. Это предъявляет дополнительные требования к электроснабжению и делает системы накопления энергии критически важными.
С охлаждением происходит та же трансформация. При высокой плотности воздушное охлаждение перестаёт быть универсальным ответом. Современные AI-системы стоечного масштаба используют прямое жидкостное охлаждение (DLC). Вместе с ним в ЦОД появляются блоки распределения теплоносителя (CDU), дополнительные контуры и коллекторы, контроль протечек и новые сценарии резервирования.
Но выбор не сводится к формуле «воздух или жидкость». Главное — сможет ли инфраструктура, построенная сегодня, через несколько лет принять другую плотность и другой способ отвода тепла.
Поэтому в TSG мы рассматриваем электроснабжение, охлаждение, размещение IT-нагрузки и эксплуатацию как части одной архитектуры. Решение в одной из этих областей всё сильнее ограничивает возможности остальных.
Проектировать нужно не мощность, а способность к изменениям
ЦОД строится несколько лет и эксплуатируется десятилетиями, а поколения вычислительного оборудования сменяются гораздо быстрее. Угадать характеристики серверов через десять лет невозможно. Зато можно заранее определить границы, внутри которых объект сможет меняться:
- доступная и резервная мощность;
- плотность отдельных зон;
- распределение электроэнергии;
- трассы для будущего жидкостного охлаждения;
- машинные залы и сервисные пространства;
- возможность строить следующие очереди без реконструкции работающей инфраструктуры.
Отсюда новый смысл модульности. Речь не обязательно о контейнерном ЦОД, а об архитектуре, при которой энергетику, охлаждение и вычислительные площади вводят управляемыми этапами. Первая очередь создаётся под известную нагрузку. Следующая может получить другую плотность, другую технологию охлаждения и новое поколение вычислительной платформы.
Модульность покупает не только скорость строительства. Она оставляет время для следующего инженерного решения.
Для крупных казахстанских проектов это особенно важно. Строить сразу конечную инфраструктуру под технологические допущения на десять лет вперёд значит одновременно замораживать значительные капитальные затраты и принимать решения в условиях высокой неопределённости.
Готовность к ИИ проверяется после строительства
Есть область, которую легко недооценить, пока проект существует на чертежах, — эксплуатация. Высокоплотная инфраструктура с жидкостным охлаждением добавляет новые контуры, CDU, системы обнаружения протечек и гораздо более тесную связь между IT и инженерными системами. Меняются регламенты обслуживания и действий при авариях, запас критических компонентов и требования к подготовке персонала.
Поэтому пусконаладку такого объекта нельзя свести к проверке оборудования по отдельности. ИБП может работать правильно, система охлаждения и CDU тоже. Решающий вопрос в том, что произойдёт с вычислительной нагрузкой, когда несколько систем должны одновременно отреагировать на отказ. Ответ даёт только комплексное испытание систем (Integrated Systems Testing, IST). Его вместе с эксплуатационной моделью нужно закладывать ещё на стадии проектирования.
Построить дата-центр можно один раз. Эксплуатировать его придётся каждый день.
Пять вопросов до начала проектирования AI-ЦОД
До выбора производителя ИБП, чиллеров или серверной платформы заказчику полезнее ответить на более фундаментальные вопросы:
- Какую вычислительную нагрузку объект должен поддерживать сегодня и какую потенциально завтра?
- Какая плотность возможна не в среднем по ЦОД, а на уровне конкретной стойки и отдельных зон?
- Как будет эволюционировать система охлаждения при переходе к высокой плотности и жидкостному охлаждению?
- Как вводить следующие очереди без реконструкции работающего объекта?
- Как дата-центр будет испытываться, обслуживаться и эксплуатироваться после запуска?
Ответы на эти вопросы и формируют архитектуру проекта. Оборудование выбирают потом: его можно заменить, а архитектуру построенного объекта изменить гораздо сложнее.
Преимущество нового рынка
У Казахстана есть редкое преимущество: крупная ЦОД-инфраструктура здесь только формируется. Зрелым рынкам приходится дорого адаптировать под ИИ объекты, построенные раньше. Казахстанские площадки можно сразу проектировать с учётом высокой плотности, жидкостного охлаждения, поэтапного развития и будущей эксплуатации.
Но воспользоваться этим преимуществом можно только один раз — на стадии проектирования. Поэтому ключевой вопрос нового AI-ЦОД звучит не «сколько мегаватт нужно сегодня?», а «какие изменения объект должен быть способен принять за следующие 10–15 лет?».
Если ответ появляется до строительства, смена технологии становится управляемой инженерной задачей. Если после, она становится ограничением уже построенного объекта.
О TSG
TSG — системный интегратор и генеральный подрядчик для энергетического и промышленного сектора Казахстана. Мы проектируем, строим и вводим в эксплуатацию ЦОД, включая модульные решения, и отвечаем за результат от концепции до комплексных испытаний.
Разберём пять вопросов для вашего проекта. Проведём рабочую сессию с инженерами TSG: оценим площадку, целевую нагрузку и сценарии развития и покажем, какие решения нужно зафиксировать до начала проектирования.
Источники
NVIDIA — NVL72 AI Factory: System Hardware & Components
Архитектура NVIDIA GB300 NVL72: жидкостное охлаждение, контроль протечек, мощность полной стойки до 142 кВт.
https://docs.nvidia.com/enterprise-reference-architectures/nvl72-ai-factory/latest/components.html
Uptime Institute — Global Data Center Survey 2025
Плотность серверных стоек: у большинства операторов типичная плотность остаётся ниже 10 кВт, доля стоек 10–30 кВт растёт.
https://intelligence.uptimeinstitute.com/resource/uptime-institute-global-data-center-survey-2025
Правительство Республики Казахстан — «Долина ЦОДов», Экибастуз
Приобретение подстанции 215 МВт и общий потенциал площадки до 1 ГВт (апрель 2026).
https://primeminister.kz/ru/news/olzas-bektenov-provel-soveshhanie-po-realizacii-proekta-dolina-codov-v-ramkax-ispolneniia-porucenii-prezidenta-31285
Министерство искусственного интеллекта и цифрового развития РК — Firebird и Казахтелеком
AI-инфраструктура Firebird мощностью 125 МВт в Экибастузе (август 2026, Kazinform со ссылкой на министерство).
https://www.inform.kz/ru/kazahstan-voshel-vmezhdunarodnuyu-set-ai-infrastrukturi-firebird-fa715126
Министерство искусственного интеллекта и цифрового развития РК — меморандум о ЦОД до 200 МВт
ЦОД уровня Tier III–Tier IV мощностью 50–200 МВт и газовая электростанция до 250 МВт (май 2026, Kapital.kz со ссылкой на министерство).
https://kapital.kz/tehnology/147740/data-centr-za-dollar3-mlrd-namereny-postroit-v-kazahstane.html
International Energy Agency — Key Questions on Energy and AI, 2026
Рост плотности мощности AI-серверов примерно в 11 раз за 2020–2025 годы и влияние AI-нагрузок на энергосистему.
https://www.iea.org/reports/key-questions-on-energy-and-ai/executive-summary
