Підвищення попиту на обчислювальні потужності штучного інтелекту призводить до енергетичних викликів, які складно вирішити на суші. Американський стартап Aikido Technologies запропонував інноваційне рішення: будівництво морських гібридних платформ, що поєднують вітрогенератори та серверні станції для роботи ШІ.
Плавучі дата-центри нового поколінняДо кінця 2026 року першу експериментальну платформу планують розмістити біля узбережжя Норвегії, у Північному морі. Вибір цієї локації обумовлений стабільними вітрами та низькою температурою води, що ідеально підходить для роботи та охолодження високопродуктивного обладнання.
Платформа має три колони зі спеціальними герметичними серверними залами, кожна з яких забезпечує потужність 3,4 МВт. Сумарна потужність однієї платформи може сягати 12 МВт. Це дозволяє розміщувати обчислювальні потужності безпосередньо на місці генерації енергії, уникаючи втрат при передачі її на сушу.

Інноваційне природне охолодженняІнженери компанії використали унікальну систему рідинного охолодження, застосовуючи прісну воду, що знаходиться в нижній частині колон.
Вона нагрівається від серверів у замкненому контурі, а потім тепло передається через стінки платформи до холодної морської води. Це рішення не лише ефективніше, а й значно дешевше за традиційне кондиціонування у наземних дата-центрах.
- Сервери нагрівають воду у внутрішньому контурі.
- Нагріта рідина спускається до нижньої частини колони.
- Тепло передається у морське середовище, забезпечуючи ефективне охолодження.
Подібні ініціативи вже не виглядають фантастикою. Поки Aikido Technologies готується до підкорення Норвегії, в Китаї вже тестують аналогічні підводні рішення. Очевидно, що майбутнє великих обчислень дрейфує в бік океану, де енергія вітру безкоштовна, а охолодження забезпечує сама природа. Світові технологічні компанії активно шукають ефективні способи розміщення та охолодження серверів, але навіть найсучасніші рішення не гарантують абсолютної точності результатів ШІ. Прикладом цього є платформа ChatGPT Health, яка іноді надає несподівані рекомендації, що нагадує про обмеження сучасних алгоритмів.