Компании OpenAI и NVIDIA готовятся к масштабному прорыву в Европе — по данным Bloomberg News, они планируют объявить о многомиллиардных инвестициях в строительство и развитие дата-центров на территории Великобритании. Анонс ожидается в ходе государственного визита президента США Дональда Трампа, который состоится с 17 по 19 сентября. В делегацию войдут генеральный директор OpenAI Сэм Альтман и глава NVIDIA Дженсен Хуанг, что подчёркивает стратегическую важность этого шага.
Эти инвестиции не просто укрепляют позиции двух технологических гигантов в Европе — они формируют новую инфраструктурную основу для глобального развития искусственного интеллекта. Великобритания становится одним из ключевых полигонов для тестирования моделей соблюдения регуляторных норм, энергоэффективности и локализации вычислений. Это особенно важно в условиях ужесточения законодательства ЕС в сфере цифровых технологий и ИИ.
Ожидается, что OpenAI и NVIDIA будут сотрудничать с британской компанией Nscale Global Holdings Ltd., специализирующейся на проектировании и управлении высокопроизводительными центрами обработки данных. Такое партнёрство позволяет американским корпорациям минимизировать риски, связанные с местным регулированием, и быстрее выводить проекты на реализацию.
Почему именно Великобритания?
Выбор Великобритании как одного из приоритетных направлений для инвестиций в ЦОДы обусловлен рядом факторов, которые делают страну особенно привлекательной для IT-гигантов.
Стабильная правовая среда и доступ к талантам
Несмотря на выход из ЕС, Великобритания сохраняет высокий уровень правовой предсказуемости, сильную судебную систему и развитую инфраструктуру защиты интеллектуальной собственности. Лондон остаётся одним из мировых центров науки и технологий, где сосредоточены ведущие университеты — Imperial College London, University of Cambridge, University of Oxford — активно участвующие в разработках в области машинного обучения и нейросетей.
Кроме того, страна продолжает привлекать таланты со всего мира благодаря гибкой миграционной политике в сфере высоких технологий. Программа High Potential Individual (HPI) позволяет выпускникам ведущих вузов быстро получить право на работу, что делает UK важным хабом для найма специалистов по ИИ.
Энергетическая инфраструктура и «зелёные» инициативы
Дата-центры потребляют огромное количество электроэнергии. Для OpenAI и NVIDIA, чьи модели требуют миллионов GPU-часов на обучение, выбор региона с устойчивым энергоснабжением критически важен. Великобритания активно развивает возобновляемые источники энергии: на 2025 год более 40% электроэнергии в стране производится за счёт ветра, солнца и биомассы.
Правительство UK также предлагает налоговые льготы и субсидии компаниям, использующим «зелёные» технологии. Это полностью соответствует ESG-стратегиям крупных корпораций, стремящихся к углеродной нейтральности. Например, проект Stargate Norway от OpenAI рассчитан на использование гидроэнергии, а британские ЦОДы могут быть интегрированы в аналогичные экологические цепочки.
Географическое положение и связь с Европой
Великобритания находится в центре трансатлантических кабельных сетей, что обеспечивает минимальную задержку передачи данных между Северной Америкой и Европой. Это особенно важно для сервисов ИИ, где скорость ответа напрямую влияет на пользовательский опыт.
Даже после Brexit страна остаётся частью единого цифрового пространства через соглашения о передаче данных (например, EU–UK Data Adequacy Decision), что упрощает обработку персональной информации европейских пользователей.
Как работают OpenAI и NVIDIA вместе?
Сотрудничество OpenAI и NVIDIA — это пример идеального симбиоза: одна компания создаёт самые передовые ИИ-модели, другая предоставляет вычислительную мощность для их запуска.
Роль NVIDIA: железо будущего
NVIDIA доминирует на рынке GPU, необходимых для обучения нейросетей. Её архитектура Hopper и процессоры H100 стали де-факто стандартом для дата-центров, работающих с LLM (Large Language Models). Благодаря технологиям CUDA, Tensor Cores и NVLink, эти чипы обеспечивают рекордную производительность при минимальном энергопотреблении.
Для новых британских ЦОДов ожидается поставка тысяч серверов на базе H100 и будущих H200/B100, что потребует создания специализированной инфраструктуры охлаждения и питания. Подробнее о характеристиках серверных процессоров можно узнать в разделе про процессоры на нашем сайте.
Роль OpenAI: программная начинка
OpenAI, в свою очередь, нуждается в вычислительных мощностях для обучения таких моделей, как GPT-5, DALL·E 4 и Sora. Каждое новое поколение требует в разы больше ресурсов. По оценкам аналитиков, обучение GPT-4 стоило около $100 млн, а GPT-5 может потребовать уже $500 млн только на вычисления.
Чтобы справиться с этим, OpenAI запустила инициативу OpenAI for Countries, цель которой — создание распределённой сети ИИ-дата-центров по всему миру. Первый такой объект — Stargate Norway — будет иметь начальную мощность 230 МВт с возможностью расширения до 520 МВт. Британские ЦОДы станут следующим этапом этой глобальной стратегии.
Технологические требования к современным ИИ-дата-центрам
Обычные ЦОДы, предназначенные для хостинга сайтов или баз данных, не способны эффективно работать с нагрузками от ИИ. Для этого требуется совершенно иная архитектура — от серверов до системы охлаждения.
Производительность серверов: что нужно учитывать
Серверы в ИИ-дата-центрах отличаются от стандартных решений:
- Многопроцессорная конфигурация: один сервер может содержать до 8 GPU NVIDIA H100.
- Высокая плотность вычислений: до 10 кВт на одну стойку против 3–5 кВт в обычных ЦОДах.
- Специализированное охлаждение: жидкостное или immersion cooling для отвода тепла от GPU.
- Быстрая внутренняя сеть: InfiniBand или Ethernet 400GbE для минимизации задержек между узлами.
Наши эксперты подробно разбирают, как выбрать подходящее оборудование, в статье про серверные платформы.
Оперативная память: чем больше — тем лучше
Для работы с большими моделями ИИ требуется огромный объём RAM. Серверы оснащаются DDR5 или LPDDR5X с объёмом от 512 ГБ до 8 ТБ. Полоса пропускания должна быть не менее 400 ГБ/с.
Важно использовать ECC-память для предотвращения ошибок при долгих сессиях обучения. Подбор оперативной памяти для серверов — задача сложная, и мы помогаем клиентам ориентироваться в этом вопросе на странице оперативной памяти для серверов.
Хранение данных: SSD и NVMe на максимуме
Обучение ИИ требует постоянного чтения и записи больших массивов данных. Поэтому используются твердотельные накопители NVMe U.2 или PCIe 5.0 с последовательной скоростью до 14 ГБ/с и задержками менее 10 микросекунд.
Ёмкость хранилища может достигать нескольких петабайт на кластер. Для этих целей применяются масштабируемые решения на базе Ceph, Lustre или WekaFS. Больше о внутренних накопителях — в нашем каталоге.
Сравнение характеристик серверов для ИИ и классических ЦОД
| Параметр | ИИ-сервер | Классический сервер |
|---|---|---|
| Процессор | 2× Intel Xeon / AMD EPYC + 8× GPU H100 | 1–2× Xeon / EPYC |
| ОЗУ | 512 ГБ – 8 ТБ DDR5/LPDDR5X | 32–512 ГБ DDR4/DDR5 |
| Хранение | NVMe U.2, RAID, 10–100 ТБ | SATA/SAS SSD, 1–10 ТБ |
| Сеть | InfiniBand 400 Gb/s или Ethernet 400GbE | Ethernet 10–100 GbE |
| Потребление | 7–10 кВт на стойку | 3–5 кВт на стойку |
| Охлаждение | Жидкостное или immersion | Воздушное |
Как подготовиться к ИИ-революции: практические шаги для бизнеса
Не только гиганты вроде OpenAI и NVIDIA строят ЦОДы. Компании любого масштаба сегодня могут внедрять ИИ-решения. Главное — правильно выбрать инфраструктуру.
Как выбрать сервер для ИИ-задач: пошаговое руководство
- Определите тип нагрузки: обучение модели (training) или вывод (inference). Training требует больше GPU и памяти.
- Выберите процессор: для ИИ-серверов предпочтительны AMD EPYC 9004 или Intel Xeon Scalable 6-го поколения.
- Подберите GPU: NVIDIA H100 для training, L4 или T4 — для inference.
- Рассчитайте объём ОЗУ: минимум 512 ГБ для моделей среднего размера.
- Выберите накопители: NVMe с интерфейсом U.2 или PCIe 5.0.
- Определитесь с охлаждением: если плотность выше 6 кВт/стойку — нужна жидкостная система.
- Протестируйте конфигурацию: используйте бенчмарки, такие как MLPerf, чтобы оценить реальную производительность.
Если вам не нужны собственные серверы, можно воспользоваться услугами colocation или арендовать готовое решение. На странице готовых сборок представлены конфигурации, оптимизированные под ИИ, машинное обучение и big data.
Конкуренция за лидерство в ИИ: кто ещё вкладывается в ЦОДы?
OpenAI и NVIDIA — не единственные игроки, вкладывающиеся в британскую инфраструктуру. В конце 2024 года стало известно, что компании Cloud HQ, CyrusOne, CoreWeave и ServiceNow планируют инвестировать около $8,22 млрд в строительство дата-центров в UK.
CoreWeave, например, позиционирует себя как «GPU-облако», специализирующееся исключительно на ИИ-вычислениях. Она уже работает с крупными заказчиками, включая OpenAI, Anthropic и Meta. Расширение в Великобританию позволит ей конкурировать с AWS, Google Cloud и Microsoft Azure на европейском рынке.
ServiceNow, в свою очередь, усиливает свои возможности для автоматизации бизнес-процессов на основе ИИ. Её платформа Now Intelligence требует значительных вычислительных ресурсов, что делает собственные ЦОДы стратегически важными.
Что это даёт пользователям и бизнесу?
Развитие локальных ИИ-дата-центров в Великобритании принесёт пользу не только корпорациям, но и конечным пользователям.
Скорость и локализация данных
Чем ближе сервер к пользователю, тем быстрее работает сервис. Локальные ЦОДы сократят задержку (latency) при использовании ИИ-ассистентов, переводчиков, чат-ботов и других приложений.
Кроме того, хранение данных в пределах страны упрощает соответствие требованиям GDPR и других нормативов. Это снижает юридические риски для бизнеса.
Новые возможности для стартапов и исследователей
Расширение инфраструктуры сделает доступ к ИИ-ресурсам более демократичным. Стартапы, университеты и небольшие студии смогут арендовать вычислительные мощности по разумной цене, что ускорит инновации.
Например, медицинские исследования с использованием ИИ для анализа МРТ или геномных данных станут возможны даже для малых лабораторий.
Рост числа рабочих мест
Строительство и эксплуатация ЦОДов требует сотен специалистов: инженеров, администраторов, электриков, системных архитекторов. Только проект OpenAI/NVIDIA может создать более 1500 новых рабочих мест в течение трёх лет.
Кроме того, вокруг ЦОДов формируется экосистема: поставщики оборудования, сервисные компании, разработчики ПО. Это стимулирует экономическое развитие регионов.
Почему OpenAI выбирает Европу, несмотря на строгое регулирование?
OpenAI расширяется в Европу, потому что хочет быть ближе к пользователям, соответствовать местным законам (например, AI Act) и демонстрировать приверженность этичному ИИ. Наличие локальных ЦОДов — важный сигнал доверия.
Будут ли эти ЦОДы доступны для российских компаний?
Прямой доступ к британским ЦОДам OpenAI/NVIDIA может быть ограничен из-за санкционных режимов. Однако российские компании могут использовать аналогичные решения через партнёров или локальные дата-центры, например, заказав готовую сборку под ИИ-задачи.
Сколько стоит построить ИИ-сервер?
Стоимость сервера с 8× GPU H100 может превышать $300 000. Но есть и более доступные варианты — от $50 000 за конфигурацию с 2–4 GPU. У нас вы можете связаться с менеджером для подбора оптимального решения.
Перспективы развития: что будет дальше?
Инвестиции OpenAI и NVIDIA — это только начало. В ближайшие 5 лет ожидается взрывной рост спроса на ИИ-инфраструктуру. Аналитики прогнозируют, что к 2030 году объём рынка дата-центров на базе ИИ достигнет $250 млрд.
Следующие этапы развития:
- Интеграция с 5G и edge-вычислениями: ИИ будет работать не только в ЦОДах, но и на периферии — в городах, на заводах, в автомобилях.
- Квантовые ускорители: NVIDIA уже работает над гибридными системами, сочетающими GPU и квантовые процессоры.
- Автоматизация управления ЦОДами: ИИ будет использоваться для оптимизации энергопотребления, прогнозирования отказов и автономного обслуживания.
Технологии развиваются с невероятной скоростью. Чтобы не отстать, бизнесу нужно уже сегодня задумываться о своей ИИ-стратегии — начиная от выбора оборудования и заканчивая подготовкой команды.
Компания Server360 помогает организациям любого уровня переходить на современные ИИ-решения. Мы предлагаем консультации, подбор оборудования, поставку серверных платформ, памяти, накопителей и готовых сборок. Свяжитесь с нами через форму обратной связи, чтобы получить индивидуальное предложение.