Андрій Гаранін, Головний енергетичний і інфраструктурний офіцер у Silicon Foundation – Серія інтерв’ю

Андрій Гаранін є Головним енергетичним і інфраструктурним офіцером у Silicon Foundation, де він розробляє проекти з даних центрів та батарейного зберігання по всьому світу, включаючи основні американські ринки електроенергії, такі як PJM і ERCOT. З більш ніж 20-річним досвідом у сфері енергетики, включаючи генерацію електроенергії, інтеграцію з мережею та зберігання, він є одним з небагатьох інфраструктурних лідерів, які поєднують світ генерації електроенергії та обчислень штучного інтелекту.

Silicon Foundation є організацією, орієнтованою на інфраструктуру, яка будується на перетині енергетики, обчислень штучного інтелекту та капітальних ринків. Основна теза фонду полягає в тому, що майбутня інфраструктура штучного інтелекту буде спиратися на менші, розподілені центри даних, які безпосередньо підключені до енергетичних активів, а не на величезні централізовані об’єкти. Для підтримки цієї візії Silicon Foundation розробляє та експлуатує центри даних для обчислень штучного інтелекту, інвестує у великомасштабні системи зберігання енергії (BESS) для покращення надійності мережі, та створює протокол RAW, який є ринковим інфраструктурним шаром, призначеним для підключення фізичних енергетичних та обчислювальних активів до інституційних капітальних ринків.

Ви провели понад два десятиліття, будуючи енергетичну інфраструктуру в сфері відновлюваних джерел енергії, метану-енергії, утилітарного сонячної енергії, батарейного зберігання та тепер центрів даних штучного інтелекту. Як ця подорож сформувала ваше бачення того, що доступність енергії стає такою ж важливою для розвитку штучного інтелекту, як і графічні процесори та моделі?

Я провів більшу частину своєї кар’єри на боці генерації електроенергії, але робота на боці споживання змінила моє сприйняття всієї системи. Ви швидко розумієте, що збігання попиту та пропозиції не є вторинною проблемою. Це є проблема. Реальна обмеження не полягає у генерації в абстрактному сенсі; це мережа, яка має скінченну місткість для переміщення та балансування енергії. Для того, щоб задовольнити зростання відновлюваних джерел енергії та конгестії, яку вони викликають, потрібно розглядати споживання як контрольоване та гнучке, а не фіксоване.

Штучний інтелект знаходиться прямо в центрі цього. Це є найбільш значущим технологічним зсувом цього століття, і він вже є великим та швидко зростаючим джерелом попиту на електроенергію. Міжнародне енергетичне агентство прогнозує, що споживання електроенергії центрами даних приблизно подвоїться до 2030 року, з центрами даних, оптимізованими для штучного інтелекту, які будуть зростати більш ніж у чотири рази; у США центри даних самі по собі очікується становитимуть майже половину всього зростання попиту на електроенергію цього десятиліття.

Доступність енергії тепер є першочерговим входом для розвитку штучного інтелекту, на тому ж рівні, що й обчислювальна потужність. Робота, яка попереду, полягає у знаходженні розумних способів зробити цю енергію доступною, і це є проблемою енергетичних систем так само, як і технологічної.

У Silicon Foundation ви розробляєте проекти центрів даних штучного інтелекту та батарейного зберігання по всьому світу, включаючи основні американські ринки електроенергії, такі як PJM і ERCOT. Які є найбільші забобони технологічних лідерів щодо того, що насправді потрібно для забезпечення енергії для інфраструктури штучного інтелекту у великому масштабі?

Є кілька забобонів, які виділяються. Перший з них полягає у вірі, що можна просто розмістити гігаватний центр даних майже будь-де, якщо місце виглядає перспективним на папері. На ділі ж потрібно враховувати не тільки інфраструктуру, яка існує сьогодні, але й те, що буде далі: інші навантаження та генерація, які будуть підключені навколо вас і змінювати місцеву мережу.

Числа роблять це конкретним: черга великих навантажень у мережі ERCOT зросла до понад 200 ГВт у 2025 році, у порівнянні з близько 63 ГВт на кінець 2024 року, причому більша частина з них становлять центри даних. Ви не знаходитесь у статичній системі; ви знаходитесь у черзі, яка повністю змінюється.

Другий забобон полягає у тому, що це є питаннями нерухомості. Це не так. Серіозний розробник потребує справжньої експертизи по всьому ланцюгу створення вартості, генерації енергії, передачі та інтеграції з мережею, а не тільки однієї частини цього.

Багато інвесторів все ще оцінюють компанії штучного інтелекту в першу чергу через програмне забезпечення, чіпи та продуктивність моделей. Чому ви вважаєте, що енергетична інфраструктура може стати однією з найважливіших вузьких місць та можливостей економіки штучного інтелекту?

Як тільки споживання досягає такого масштабу, потрібно дивитися далі чіпів та програмного забезпечення до інфраструктури, яка робить обчислення можливими, і ця система є значно більш складною, ніж багато інвесторів припускають. Шар обчислень не можна оцінювати в ізоляції від того, що відбувається на боці пропозиції енергії; це одна система.

Доступ до мережі став основним обмеженням при будівництві центрів даних, попереду землі чи дозволів, а терміни підключення зараз розтягуються на роки. Це є вузьким місцем, і це також саме місце, де знаходиться можливість для тих, хто може її розв’язати.

Є ще один недооцінений чинник: профіль навантаження ШІ-центру обробки даних не є рівномірним. Навчання моделей і виконання запитів можуть різко змінювати споживану потужність, інколи за лічені секунди. Це впливає як на роботу об’єкта, так і на його проєктування та підключення до мережі. Об’єкту, який не здатний керувати такими коливаннями або використовувати їх на користь мережі, буде важко працювати. Інвестори, які розуміють концентрацію можливостей і ризиків в енергетичній складовій, побачать те, чого не видно крізь призму лише чипів і моделей.

Часто говорять про підключення центрів даних до мережі, але ви стверджували, що підключення до мережі вже не достатньо. Які додаткові можливості потребуватимуть успішні оператори інфраструктури штучного інтелекту протягом наступного десятиліття?

Як я сказав, підключення до мережі само по собі не гарантує успішного проекту, оскільки мережа ніколи не є статичною. Нова генерація та нове навантаження підключаються постійно, і обидва змінюють те, що ваше підключення насправді коштує. Оператор та розробник повинні розуміти ці наслідки: чи може місцеву мережу поглинути зростаючий попит та які обмеження оператор може накласти в майбутньому, коли він визнає, що не може утримувати систему стабільною.

Ці обмеження реальні й дедалі поширеніші. PJM, що обслуговує 67 мільйонів людей, нещодавно вперше не досягла цільового рівня надійності на аукціоні потужності, а ціни сягнули регуляторної межі.

Показовим є досвід відновлюваної енергетики. Чимало проєктів зупинили або обмежили їхню роботу вже після будівництва. Регулятори можуть розв’язувати проблему на рівні системи, але фінансовий тягар зазвичай несуть власники активів. Це погіршує інвестиційну привабливість і може зменшити інтерес інвесторів до наступних проєктів.

Тому протягом наступного десятиліття важливо буде не лише отримати підключення, а й передбачати та поглинати мінливість завдяки гнучкості, накопиченню енергії й належним договірним та операційним рішенням. Так проєкт залишиться придатним для фінансування, навіть коли мережа навколо нього змінюється.

Батарейні системи зберігання енергії (BESS) все частіше обговорюються поряд з інфраструктурою штучного інтелекту. Як ви бачите розвиток батарейного зберігання від запасної системи до стратегічного активу для центрів даних штучного інтелекту?

Я бачу це як один з найбільших зсувів останнього десятиліття, і це пояснюється двома факторами. Перший полягає у вартості. Вартість батарей знизилася суттєво, майже на 90%, тоді як встановлені витрати на утилітарну шкалу знижувалися на близько 20% на рік. Ця тенденція все ще триває, і це змінює те, що є економічно можливим.

Другий чинник — здатність BESS майже миттєво реагувати на зміни в мережі. Ця швидкість важлива і для генерації, і для споживання ШІ-центрів обробки даних, і для стійкості енергосистеми. Батареї вже довели, що можуть поєднувати кілька джерел доходу: купівлю та продаж електроенергії в різний час, регулювання частоти, оплату потужності й допоміжні послуги. Водночас вони створюють запас стійкості під час перевантажень. Саме тому вони стають стратегічним активом, а не лише резервним джерелом живлення.

Тепер головне — правильне розміщення. Батарея дає повну користь там, де вона справді потрібна мережі: у вузлах із обмеженою пропускною здатністю, поруч зі споживачами та генерацією, які вона балансує. Узгоджене розміщення й керування такими розподіленими ресурсами відкриває їхню стратегічну цінність для ШІ-інфраструктури.

Під час вашого часу у Hiveon ви працювали над програмами реакції на попит, регулювання частоти та оптимізації енергії. Які уроки з галузі криптовалют можуть застосовувати оператори центрів даних штучного інтелекту сьогодні?

Я бачу галузь криптовалют як міст до гнучкого споживання, не тому, що вона винайшла реакцію на попит, а тому, що вона принесла справжнє нове навантаження, яке змусило операторів мережі будувати кращі правила навколо нього. Програми переривного навантаження для важкої промисловості існували десятиліттями; це не ново. Що додало криптовалютне видобуток, це навантаження, яке є великим, зосередженим та майже ідеально дискретним: ви можете відключити його без жодних витрат, окрім доходу, який ви втрачаєте, без пошкодження обладнання та нічого, що потрібно перезапустити.

Це рідкісний профіль навантаження. Саме тому ERCOT створила добровільну програму зниження споживання для великих гнучких клієнтів, зокрема майнінгових підприємств. Такі споживачі можуть реєструватися як керовані ресурси навантаження та брати участь у програмах реагування на попит і допоміжних послуг.

Проте важливо точно визначити, який досвід можна перенести. Я сам працював із парками ASIC-пристроїв і знаю, що змінити велике майнінгове навантаження за секунди справді складно. Майнінг добре підходить для швидкого економічно вмотивованого зниження споживання або аварійного розвантаження мережі: на сигнали цін чи напруги в системі він може надійно реагувати протягом хвилин і у великому масштабі.

Регулювання частоти — складніше завдання. Воно потребує майже миттєвого, безперервного й пропорційного керування всім парком обладнання. Я брав участь у впровадженні ASIC-пристроїв для регулювання частоти на одному з північних ринків, де час реагування був меншим за п’ять секунд. Згодом це ускладнилося; у США я не бачив, щоб майнери забезпечували справжнє регулювання частоти так, як вони забезпечували реагування на попит.

Урок для операторів ШІ — не копіювати режим відключення майнерів. Ринкові механізми, регуляторні правила й зв’язки з операторами мереж уже існують, і криптоіндустрія довела, що вони працюють у великому масштабі. Традиційні центри обробки даних зробили напрочуд мало такої підготовчої роботи. До того ж навчання моделей набагато важче перервати, ніж майнінг, через вимоги до збереження проміжних результатів і безперервної роботи, хоча виконання запитів може бути гнучкішим.

Центри даних штучного інтелекту часто зображуються як величезні споживачі електроенергії. Чи можуть вони колись стати активами, які підтримують мережу та допомагають стабілізувати енергетичні ринки, а не просто додають попит?

Абсолютно. Я впевнений, що центри даних, як категорія, суттєво недооцінюють свою здатність працювати гнучко. Це є програмовані машини. За своєю природою, вони можуть бути заплановані та сформовані для виконання у певних режимах. Я не хочу перебільшувати, оскільки не кожне навантаження можна перервати. Але навіть для частини, яку не можна перервати, існує інфраструктура на місці, включаючи резервне виробництво та, все частіше, батареї, які можуть підтримувати мережу або скидати навантаження, коли мережа цього потребує.

Реальність змінилася: споживання вже не є рівномірним, а через значну частку відновлюваних джерел нерівномірним стало й виробництво електроенергії. Є години пікового та низького попиту. За наявності належних інструментів і стимулів центри обробки даних можуть пом’якшувати ці коливання замість того, щоб лише навантажувати мережу. ERCOT уже показала, що великі гнучкі споживачі можуть надавати послуги регулювання та резервування під час напруження в енергосистемі.

Для більшості операторів проблема не у відсутності технічної можливості, а в готовності нею користуватися. Гнучкість дає не тільки додатковий дохід, а й довгострокову надійність постачання. Змінюючи навантаження, оператор допомагає стабілізувати систему та не доводить власне енергопостачання до межі, коли одна аварія може зупинити роботу. Отже, гнучкість — одночасно джерело доходу й захист від ризику.

Ви маєте досвід роботи по всьому ланцюгу створення вартості у сфері енергетики та керували проектами, фінансованими великими міжнародними інституціями. Що відрізняє проект інфраструктури штучного інтелекту, який є привабливим для довгострокових інфраструктурних інвесторів, від того, який не є?

Найчіткіша відмінність полягає у зрілості. Індустрія центрів даних штучного інтелекту ще дуже молода, і їй потрібно пройти період становлення, протягом якого моделі доходів, кадрові ризики, база навичок та ланцюг постачання всі дозрівають. На сьогодні багато гравців входять на ринок з дуже різних напрямків, але дуже мало хто має повний ланцюг експертизи по всьому ланцюгу створення вартості, генерації енергії, інтеграції з мережею, фінансування, будівництва та управління обчисленнями. Така повна координація є рідкісною, і саме це шукають довгострокові інфраструктурні інвестори, оскільки це робить грошові потоки більш передбачуваними.

Проєкт, здатний залучити фінансування, відрізняється цілісним планом для всього ланцюга створення вартості. Гарної ділянки зі слабкою стратегією енергопостачання недостатньо, як і вигідної угоди щодо електроенергії без розуміння поведінки обчислювального навантаження. Інфраструктурний капітал оцінює стійкість і передбачуваність на десятиліття вперед. Успішні проєкти поєднують усі ланки, а не змушують інвестора сподіватися, що кілька незалежних умов випадково збігатимуться.

Є зростаюча дискусія щодо генерації енергії на місці, мікромереж, природного газу, відновлюваних джерел енергії та гібридних енергетичних систем. Які енергетичні стратегії, на вашу думку, найімовірніше підтримають наступну хвилю зростання інфраструктури штучного інтелекту?

“Принеси свою генерацію” стало майже передумовою для нового розвитку центрів даних, оскільки мережі стикаються з піковими навантаженнями, які вони не можуть безпечно задовольнити самостійно. Ми вже бачимо це у даних. Розробники у США все частіше рухаються вперед з генерацією на місці, а Міжнародне енергетичне агентство оцінює, що 15-27 ГВт генерації на місці можуть бути використані для центрів даних до 2030 року.

Універсальної відповіді немає: найкраща енергетична стратегія залежить від регіону й конкретної ділянки. Місце розташування визначає, які джерела доступні, що можна погодити та що дозволить мережа. Коли головне — швидкість запуску, а нині це майже завжди так, найпривабливішим варіантом є газова генерація. Вітер і сонце нестабільні, а запуск атомної, гідро- чи вугільної генерації триває роками.

Найближчим часом, імовірно, переважатиме газова генерація, часто разом із накопичувачами та відновлюваними джерелами в гібридній схемі. Стабільніші й чистіші джерела можна підключати пізніше. Проте власна газова генерація не позбавлена витрат: для надійного живлення змінного ШІ-навантаження може знадобитися значний надлишок потужності, а газових турбін бракує. Саме тому гібридний підхід є стійкішим.

Оглядаючи перспективу на п’ять-десять років, що, на вашу думку, індустрія штучного інтелекту все ще недооцінює щодо відносин між обчисленням, енергією, гнучкістю мережі та інфраструктурним фінансуванням, і на що повинні готуватися лідери сьогодні?

Це є важко грати в оракула в середовищі, яке рухається так швидко, але кілька речей здаються мені зрозумілими.

По-перше, всі центри даних стануть взаємодіючими з мережею. Це не буде бажаною особливістю; це стане умовою отримання підключення взагалі. Ми вже бачимо, як оператори мережі рухаються в цьому напрямку, з PJM та ERCOT, які створюють нові категорії великих навантажень, які приймають обмеження в обмін на швидше підключення. Гнучкість стає ціною входу.

По-друге, розробники все частіше будуть переслідувати ізольовану енергію та рухатимуться до вертикальної інтеграції. Це може означати придбання генеруючих та мережевих активів або будівництво цієї експертизи всередині. Коли черга підключення є вузьким місцем, володіння більшістю ланцюга створення вартості є тим, як ви отримуєте більше контролю над своїм власним графіком.

Третє, негативний публічний імідж розвитку центрів даних почне змінюватися, але тільки якщо розробники та оператори навчаться правильно інтегруватися з громадами, де вони діють. Це означає справедливе розподілення інфраструктурних витрат, прозорість щодо використання води та енергії та створення явних місцевих вигод. Багато цього тиску також прийде з фінансової сторони. Інфраструктурні інвестори та кредитори будуть вимагати сильніших показників ESG та громадської узгодженості як умов капіталу, і це змусить галузь професіоналізувати свій розвиток.

Проекти, які розглядають інтеграцію з громадами та екологічну продуктивність як основу фінансування, а не як публічні відносини, будуть тими, які отримають фінансування та будуть побудовані. Моя порада лідерам сьогодні проста: будуйте гнучкість, контроль ланцюга створення вартості та справжню громадську узгодженість у свої проекти зараз. За п’ять-десять років усі три будуть умовами входу, а не диференціаторами.

Дякую за велике інтерв’ю, читачам, які бажають дізнатися більше, слід відвідати Silicon Foundation.