Китай столкнулся с дефицитом «зелёной» энергии для ИИ-проектов

Китай ускоряет перевод инфраструктуры искусственного интеллекта на «зелёное» электричество, однако быстрый рост вычислительных мощностей уже начал опережать возможности энергосистемы и темпы ввода новых возобновляемых источников. К такому выводу пришли отраслевые эксперты, комментируя новую политику Пекина в отношении дата-центров и ИИ-проектов.

Поводом для дискуссии стал опубликованный в мае 2026 года государственный план, который совместно подготовили Государственное управление по делам энергетики, Государственный комитет по развитию и реформам, Министерство промышленности и информатизации и Национальное управление данных. Документ включает 29 мер и требует теснее увязать развитие вычислительной инфраструктуры с поставками чистой энергии. Для новых дата-центров в восьми национальных вычислительных хабах установлен ориентир: не менее 80% потребления должны покрываться за счёт возобновляемых источников.

По оценкам участников рынка, задача упирается не только в строительство солнечных и ветровых мощностей, но и в саму архитектуру энергоснабжения ИИ-центров. Такие объекты работают круглосуточно, а нагрузка при обучении моделей может резко расти скачками. На практике это означает, что даже при формальном выполнении требований по покупке «зелёных» сертификатов или электроэнергии из возобновляемых источников дата-центр всё равно может в отдельные часы зависеть от угольной генерации.

«Короткий и, возможно, неприятный ответ в том, что сделать это полностью зелёной революцией пока нельзя», — отметил эксперт энергетической консалтинговой группы Lantau Group Дэвид Фишман.

Эксперты подчёркивают, что в Китае уже действуют одни из самых жёстких требований к энергоэффективности дата-центров, однако этого недостаточно. Даже низкий показатель PUE, отражающий эффективность охлаждения и распределения энергии, не гарантирует низкий углеродный след, если значительная часть электричества в сети в конкретный момент поступает от угольных станций.

Почему ИИ создаёт новую нагрузку на энергосистему

По данным Международного энергетического агентства, мировое потребление электроэнергии дата-центрами в 2024 году составило около 415 тераватт-часов, или примерно 1,5% глобального спроса на электричество. К 2030 году этот показатель может вырасти более чем вдвое — примерно до 945 тераватт-часов. На Китай уже приходится около четверти мирового энергопотребления дата-центров, а к концу десятилетия спрос страны может достичь 500–700 тераватт-часов по мере расширения ИИ-нагрузок.

Дополнительное давление создаёт стратегия Пекина по масштабному наращиванию вычислительной инфраструктуры. В июне 2026 года Reuters со ссылкой на источники сообщало, что власти КНР готовят пятилетний план объёмом около 2 трлн юаней, или примерно 295 млрд долларов, на создание сети взаимосвязанных дата-центров по всей стране. Ожидается, что значительную роль в эксплуатации объектов будут играть China Mobile и China Telecom, а не менее 80% оборудования планируется закупать у китайских поставщиков, включая Huawei Technologies.

Этот курс сочетается с ранее введёнными требованиями использовать отечественные ИИ-чипы в новых дата-центрах, которые получают государственное финансирование. Таким образом, Пекин одновременно решает три задачи: снижает зависимость от зарубежных технологий, расширяет вычислительные мощности для ИИ и пытается удержать климатические цели.

Однако такая тройная нагрузка усложняет реализацию проектов. В западных регионах Китая электричество дешевле и выше доля ветровой и солнечной генерации, но удалённость от ключевых потребителей на востоке страны повышает задержки передачи данных. Для многих ИИ-сервисов, особенно чувствительных к скорости отклика, это становится серьёзным ограничением.

Что мешает быстрому переходу на чистую энергию

Одно из главных препятствий — несовпадение логики энергосистемы и логики ИИ-бизнеса. Возобновляемая генерация зависит от погоды и времени суток, тогда как дата-центры хотят получать стабильную мощность 24 часа в сутки. Чтобы сократить этот разрыв, компании рассматривают накопители энергии, многоуровневые системы хранения и перенос части задач обучения на часы пикового производства солнечной и ветровой энергии.

Но даже такие решения требуют крупных вложений и не всегда окупаются. Представители отрасли признают, что операционные команды ИИ-платформ далеко не всегда готовы подстраивать вычислительные процессы под график выработки электроэнергии, если это несёт риск для надёжности сервисов. Ещё один структурный барьер связан со сроками эксплуатации активов: ветряные и солнечные станции работают десятилетиями, тогда как вычислительное оборудование морально устаревает значительно быстрее.

На этом фоне дорожают и рыночные инструменты подтверждения «зелёного» потребления. По мере ужесточения климатических требований в Китае растёт стоимость «зелёных» сертификатов, что повышает себестоимость ИИ-проектов. Одновременно сетевые компании предупреждают: если крупные ИИ-кластеры будут подключаться без гибкого управления нагрузкой, это усилит риски для устойчивости энергосистемы.

Проблема не уникальна для Китая. Во всём мире операторы сетей и регуляторы пытаются адаптироваться к взрывному росту спроса со стороны дата-центров. Но в КНР этот вызов особенно заметен, потому что страна одновременно масштабирует ИИ, продвигает импортозамещение в чипах и придерживается жёстких целевых показателей по декарбонизации.

Коротко о главном

Китай стремится сделать новые ИИ-дата-центры более экологичными и уже закрепил для ключевых вычислительных хабов высокую долю возобновляемой энергии, но на практике этому мешают дефицит стабильной чистой генерации, ограничения сетей, высокая стоимость накопителей и несоответствие между круглосуточной работой ИИ и переменной выработкой солнца и ветра. В ближайшие годы Пекин, вероятно, продолжит строить дата-центры ускоренными темпами и ужесточать требования к их энергоснабжению, однако реальный «зелёный» переход, скорее всего, будет идти медленнее политических планов и потребует крупных инвестиций в сети, хранение энергии и более гибкое управление вычислительной нагрузкой.