Зачем Казахстану дата-центры нового поколения: как искусственный интеллект меняет требования к цифровой инфраструктуре

Развитие искусственного интеллекта зависит не только от алгоритмов и программного обеспечения. За каждой нейросетью стоят вычислительные мощности, серверы, электричество, системы охлаждения и сложная инженерная инфраструктура. В Казахстане этому направлению уделяется всё больше внимания. Один из масштабных проектов в этой сфере — Sovereign AI Hub компании Freedom Holding Corp. с заявленным объёмом инвестиций около 2 млрд долларов.

Искусственный интеллект постепенно становится частью повседневной жизни, бизнеса и государственных сервисов. Нейросети помогают создавать тексты и изображения, анализировать большие массивы информации, распознавать речь, обрабатывать видео и автоматизировать рабочие процессы. Однако за привычным интерфейсом AI-сервиса скрывается сложная технологическая система, которая требует значительных вычислительных ресурсов.

По мере роста популярности искусственного интеллекта увеличивается и нагрузка на инфраструктуру, обеспечивающую его работу. Именно поэтому в мире активно развиваются дата-центры нового поколения — специализированные центры обработки данных, рассчитанные на высокопроизводительные серверы и сложные вычисления.

В Казахстане эта тема стала одной из центральных на Freedom Talk, организованном Freedom SuperApp 29 октября в Алматы. Встреча прошла под названием «Freedom AI: Inside Infrastructure». Представители компании рассказали о технических особенностях создания AI-инфраструктуры, перспективах суперкомпьютерных мощностей и планах по развитию собственных дата-центров.

Почему обычных дата-центров уже недостаточно?

Дата-центр (Data Center) — это специализированное здание, в котором размещаются серверы, системы хранения информации, сетевое оборудование и инженерные коммуникации. По сути, это технологическая основа цифровых сервисов: от банковских приложений и интернет-магазинов до государственных информационных систем.

Традиционные дата-центры проектировались прежде всего для хранения данных, работы корпоративных систем и обработки стандартных запросов. Но искусственный интеллект предъявляет к ним совершенно другие требования.

Для обучения и работы современных AI-моделей используются графические процессоры — GPU. В отличие от обычных процессоров, они способны одновременно выполнять огромное количество математических операций. Это делает их особенно эффективными при обработке больших массивов данных и обучении нейросетей.

Однако высокая производительность имеет свою цену: такие серверы потребляют значительно больше электроэнергии и выделяют большое количество тепла.

По словам CTO Freedom Holding Corp. и CEO Freedom AI Рената Туканова, традиционные дата-центры в Казахстане в основном проектировались с расчётом на нагрузку около 5–15 киловатт на одну серверную стойку.

Для сравнения: один сервер на базе NVIDIA B300 при воздушном охлаждении может потреблять около 15 киловатт. Получается, что мощный AI-сервер способен занять практически весь энергетический ресурс, который раньше предусматривался для нескольких серверов в одной стойке.

Ещё более показательны системы нового поколения. Например, серверная стойка NVIDIA GB300 с жидкостным охлаждением может потреблять порядка 130 киловатт. В следующих поколениях оборудования этот показатель может достигать 230 киловатт.

Поэтому просто установить новые серверы в существующее помещение зачастую невозможно. Необходимы другие мощности электроснабжения, специализированные системы охлаждения, вентиляция, кабельная инфраструктура и дополнительные меры безопасности.

Жидкостное охлаждение: почему оно становится необходимостью?

Одна из главных технических проблем современных AI-дата-центров — отведение тепла.

Чем интенсивнее работают графические процессоры, тем больше тепловой энергии они выделяют. Если не обеспечить эффективное охлаждение, оборудование может перегреваться, снижать производительность или выходить из строя.

В традиционных дата-центрах для охлаждения серверов используется воздушная система: холодный воздух поступает к оборудованию, забирает тепло и затем выводится из помещения или проходит через систему кондиционирования.

Но при высокой плотности вычислительных мощностей такой подход становится менее эффективным. Именно поэтому всё большее распространение получает технология прямого жидкостного охлаждения.

Её принцип заключается в том, что специальная охлаждающая жидкость отводит тепло непосредственно от наиболее нагревающихся компонентов сервера. Затем теплоноситель поступает в систему теплообмена, охлаждается и возвращается обратно в замкнутый контур.

Важно понимать, что речь не идёт об использовании обычной питьевой воды для охлаждения серверов. В подобных системах применяются специально подобранные технические теплоносители.

Преимущество технологии заключается в том, что она позволяет эффективнее отводить тепло от высокопроизводительного оборудования и поддерживать стабильную работу серверов даже при значительной вычислительной нагрузке.

Это особенно важно с учётом стоимости современных AI-систем. Высокопроизводительное оборудование обходится дорого, а его простой может приводить к существенным финансовым потерям.

Таким образом, система охлаждения становится не вспомогательной частью дата-центра, а одним из ключевых элементов всей инфраструктуры.

Строительство дата-центра: почему процесс занимает столько времени?

Создание современного дата-центра — это не просто строительство здания и закупка серверов. Проект требует одновременной подготовки нескольких инженерных и технологических направлений.

Прежде всего необходимо обеспечить достаточную электрическую мощность. Высокопроизводительные серверы потребляют много энергии, поэтому дата-центру нужны надёжные источники электроснабжения, резервные системы и соответствующая распределительная инфраструктура.

Второй вопрос — охлаждение. Система должна справляться с тепловой нагрузкой оборудования в круглосуточном режиме.

Третий фактор — телекоммуникации. Для работы AI-кластеров необходимы высокоскоростные каналы передачи данных с минимальными задержками.

Есть и проблема поставок. Спрос на серверы, графические процессоры и компоненты для дата-центров растёт во всём мире. Это влияет на сроки производства и доставки оборудования.

Во время Freedom Talk Ренат Туканов отметил, что сроки поставки отдельных систем охлаждения увеличились с 4–6 до 12–15 месяцев.

Отдельного внимания заслуживает HBM — High Bandwidth Memory, или память с высокой пропускной способностью. Она используется в современных ускорителях искусственного интеллекта и позволяет быстро передавать большие объёмы данных между памятью и вычислительными компонентами.

Производство такой памяти сосредоточено у ограниченного числа компаний. Поэтому любые ограничения в производственных цепочках могут влиять на доступность оборудования и сроки реализации проектов.

Дополнительные сложности связаны с международными экспортными ограничениями на отдельные виды высокотехнологичных чипов. В некоторых случаях для поставки такого оборудования требуется специальное разрешение.

По словам Рената Туканова, строительство самого дата-центра может занимать около года. Но фактический запуск вычислительных мощностей зависит также от готовности инженерных систем, поставки серверов и проведения необходимых испытаний.

Именно поэтому подготовка подобных проектов должна начинаться задолго до установки первого сервера.

Какие проекты Freedom развивает в Казахстане?

Одним из ключевых направлений Freedom Holding Corp. является создание Sovereign AI Hub — инфраструктуры для развития искусственного интеллекта и высокопроизводительных вычислений в Казахстане.

Заявленный объём инвестиций в проект составляет около 2 млрд долларов США.

Его задача — сформировать собственные вычислительные мощности, которые смогут использоваться для обучения AI-моделей, обработки больших данных и развития цифровых сервисов.

Важным направлением также является строительство дата-центра Freedom Cloud в городе Алатау, недалеко от Алматы.

Проект стартовал в 2025 году. Объём инвестиций оценивается примерно в 175 млрд тенге.

Согласно представленным параметрам, объект рассчитан на 480 серверных стоек. Его полезная IT-мощность составит 7,2 мегаватта, а общая потребляемая электрическая мощность — около 13 мегаватт.

Этот центр ориентирован на предоставление облачных услуг, размещение корпоративных систем и обеспечение работы цифровых сервисов.

Отдельное направление — Freedom AI Super Cluster, предназначенный для высокопроизводительных вычислений и задач искусственного интеллекта.

Согласно планам, первая очередь кластера будет построена на базе серверов NVIDIA B300. Её мощность составит около 4 мегаватт, а запуск запланирован на второй квартал 2027 года.

Кроме того, компания озвучила планы по развитию инфраструктуры в Астане: к концу 2027 года предполагается запустить мощности около 25 мегаватт. В целом планируемая вычислительная инфраструктура должна достичь порядка 50 мегаватт.

Важно отметить, что речь идёт о планах и целевых показателях, а не о полностью введённых в эксплуатацию мощностях.

Кто сможет пользоваться суперкомпьютерными ресурсами?

Создание AI-инфраструктуры важно не только для самой компании. Подобные мощности могут стать ресурсом для бизнеса, государственных организаций, научных учреждений и технологических стартапов.

Одна из моделей использования — GPU Cloud. Это облачный доступ к графическим процессорам, при котором клиенту не нужно покупать дорогостоящее оборудование и самостоятельно создавать серверную инфраструктуру.

Вместо этого компания арендует необходимые вычислительные ресурсы и платит за фактическое использование.

Например, стартап разрабатывает собственную нейросеть. Для её обучения требуется высокая вычислительная мощность, но покупка нескольких дорогих серверов может оказаться экономически нецелесообразной.

В таком случае разработчик может обратиться к облачной платформе, получить доступ к нужному количеству GPU и использовать их в течение определённого времени.

Одним из способов расчёта стоимости является GPU-час — единица измерения времени использования графического процессора.

Такая модель позволяет компаниям быстрее запускать технологические продукты, не вкладывая сразу большие средства в покупку оборудования.

По словам директора Freedom Cloud Темирлана Зиналабдина, государственные и квазигосударственные организации также заинтересованы в готовых технологических решениях. Среди возможных направлений — видеоаналитика, распознавание речи, обработка информации и автоматизация различных процессов.

По данным компании, Freedom Cloud уже обслуживает более 3400 клиентов из бизнеса и государственного сектора.

При этом доступность конкретных вычислительных мощностей для внешних клиентов будет зависеть от условий предоставления услуг и распределения ресурсов между внутренними и внешними задачами.

Почему важно, чтобы данные оставались внутри страны?

Ещё один важный аспект развития национальной AI-инфраструктуры — технологический суверенитет и безопасность данных.

Сегодня банки, государственные учреждения, телекоммуникационные компании и крупный бизнес ежедневно обрабатывают огромные объёмы информации. Это персональные данные, финансовые сведения, коммерческая информация и другие чувствительные категории данных.

Использование зарубежных облачных платформ не всегда позволяет организациям самостоятельно контролировать все аспекты хранения и обработки информации. Кроме того, для отдельных категорий данных действуют требования национального законодательства.

Наличие современных дата-центров внутри страны позволяет организациям использовать локальные вычислительные ресурсы и выстраивать процессы обработки информации с учётом требований законодательства Казахстана.

Это не означает, что само по себе размещение серверов на территории страны автоматически гарантирует полную безопасность. Необходимы также надёжные системы защиты, контроль доступа, шифрование, резервное копирование и грамотное управление инфраструктурой.

Технологический суверенитет предполагает более широкую систему возможностей: хранение и обработку данных, управление вычислительными ресурсами, развитие собственных цифровых продуктов и снижение критической зависимости от внешних технологических платформ.

Для Казахстана это особенно актуально в условиях роста цифровой экономики и увеличения объёма информации, обрабатываемой государственными и коммерческими организациями.

Как дата-центры могут повлиять на экономику Казахстана?

Развитие инфраструктуры для искусственного интеллекта может дать импульс сразу нескольким отраслям.

Прежде всего это IT-сектор. Наличие доступных вычислительных мощностей позволит местным разработчикам экспериментировать с AI-моделями, создавать собственные продукты и предлагать технологические решения для бизнеса.

Второе направление — наука и образование. Университеты и исследовательские центры смогут использовать высокопроизводительные вычисления для сложных исследований, анализа данных и разработки новых технологий.

Третье — корпоративный сектор. Компании получат возможность автоматизировать процессы, внедрять интеллектуальную аналитику, совершенствовать клиентские сервисы и повышать эффективность работы.

Наконец, строительство и эксплуатация дата-центров создают спрос на специалистов в области энергетики, инженерии, телекоммуникаций, кибербезопасности, системного администрирования и программного обеспечения.

При этом развитие таких объектов требует решения серьёзных инфраструктурных задач. Среди них — обеспечение стабильного энергоснабжения, доступность необходимых инженерных ресурсов, подготовка квалифицированных кадров и формирование устойчивых цепочек поставок оборудования.

Поэтому инвестиции в дата-центры следует рассматривать не только как вложения в строительство технологических объектов, но и как часть более масштабного процесса развития цифровой экономики.

Искусственный интеллект начинается с инфраструктуры

На первый взгляд пользователю кажется, что искусственный интеллект — это всего лишь окно чата, в котором можно задать вопрос и получить ответ. Но за этим простым действием стоит сложная система вычислений, работающая на тысячах специализированных компонентов.

Чем больше людей и компаний используют нейросети, тем выше потребность в вычислительных ресурсах. А значит, конкуренция в сфере искусственного интеллекта будет определяться не только качеством программных продуктов, но и возможностью обеспечить их бесперебойную работу.

Для Казахстана развитие собственных дата-центров и суперкомпьютерных кластеров может стать важным шагом к формированию самостоятельной технологической экосистемы.

Однако ключевой результат будет зависеть от того, насколько эффективно эти мощности удастся интегрировать в экономику, сделать доступными для разработчиков и бизнеса, а также обеспечить необходимыми энергетическими и кадровыми ресурсами.

В эпоху искусственного интеллекта конкурентоспособность страны всё больше зависит от того, насколько хорошо развита её цифровая инфраструктура. И именно сейчас закладывается технологическая основа для следующего этапа цифрового развития Казахстана.