Айдана Ахмеджанова 
Канадская инжиниринговая корпорация AtkinsRéalis и разработчик графических процессоров NVIDIA договорились о совместном проектировании крупных центров обработки данных, работающих на атомной энергии. Проект предполагает создание вычислительных комплексов – так называемых «ИИ-фабрик» – обеспеченных стабильной низкоуглеродной генерацией. Для этого инженерная экспертиза AtkinsRéalis в ядерной сфере будет объединена с цифровыми инструментами NVIDIA.
Процесс проектирования будет опираться на программную среду NVIDIA Omniverse и системы ускоренных вычислений. Данные технологии позволяют инженерам создавать цифровые двойники объектов для тестирования физической инфраструктуры в виртуальном пространстве до начала строительных работ. Использование симуляций должно ускорить ввод в эксплуатацию вычислительных хабов и повысить безопасность интеграции реакторов типа CANDU с энергосистемами дата-центров.
Потребность технологического сектора в атомной энергии обусловлена спецификой работы нейросетей, требующих бесперебойного снабжения электричеством. В отличие от ветровой или солнечной генерации, атомные электростанции обеспечивают постоянную базовую мощность без углеродных выбросов. По итогам прошлого года глобальные центры обработки данных потребили около 415 тераватт-часов электроэнергии, что сопоставимо с годовым потреблением всей Японии. Аналитики прогнозируют рост этого показателя до 800 тераватт-часов к 2026 году на фоне увеличения вычислительных нагрузок.
Аналитики инвестиционного банка Goldman Sachs оценивают потребность в новых ядерных мощностях для обслуживания мировых дата-центров в объеме от 85 до 90 гигаватт к 2030 году. На данный момент около 56 процентов энергии для вычислительных центров генерируется за счет ископаемого топлива, а доля атома составляет порядка 15 процентов. Крупнейшие корпорации уже адаптируют свои стратегии под новые реалии рынка. Google финансирует разработку малых модульных реакторов, а Meta заключает долгосрочные контракты на покупку атомной энергии для достижения корпоративных климатических целей.
Искусственный интеллект в этой модели выступает в двойном качестве – как ресурсоемкий потребитель и как инструмент оптимизации. Цифровые решения позволяют моделировать тепловые потоки, электрические нагрузки и системы охлаждения, что снижает капитальные затраты на возведение энергообъектов. При этом сдерживающими факторами для массового развертывания ядерной инфраструктуры остаются длительные сроки строительства, высокая стоимость капитала и сложные регуляторные процедуры. Преодоление этих барьеров потребует адаптации стандартов безопасности и государственных стимулов в странах присутствия технологических компаний.
