Пилотный проект ИИ-ready модуля, о котором рассказала рабочая группа инженеров, показал, что стандартная концепция модульного ЦОДа (МЦОД) не подходит для размещения GPU-серверов. Изначально предполагалось взять готовую платформу МЦОДа и адаптировать её под стойки с ускорителями, но первая же оценка нагрузки выявила принципиальные различия.
Главное отличие — плотность энергопотребления. Если в обычном МЦОДе нагрузка на стойку составляет 5–20 кВт, то для ИИ-ready модуля принята расчётная плотность 32–45 кВт, а базовая точка — 40–42 кВт. Это соответствует сценариям с GPU-серверами класса H100 и H200. Для сравнения также рассматривались A100/L40S (менее плотные) и B200 (перспективная более тяжёлая нагрузка). Рост плотности ведёт к увеличению тепловыделения, ужесточению требований к ИБП, росту токовых нагрузок и изменению номиналов распределительного оборудования.
| Что сравниваем | Стандартный МЦОД | AI-ready модуль |
|---|---|---|
| Логика проектирования | 1) ИТ-ёмкость и стойки; 2) мощность; 3) охлаждение; 4) мониторинг | 1) тепло GPU; 2) отвод тепла; 3) резервирование; 4) сценарии отказа; 5) обслуживание |
| Нагрузка на стойку | 5–20 кВт | 32–45 кВт (базовая 40–42 кВт) |
| Питание стоек | 1–2 ввода 0,4 кВ; распределение через НКУ/ИБП/PDU; резервирование опционально | Обязательно A/B до стойки; 2N-резервирование; отдельная проверка питания охлаждения |
| Охлаждение | Воздушное: In-Row, холодный/горячий коридор | Гибридное: жидкостное In-Rack/D2C + воздушное для инженерных систем |
| Компоновка | Типовые модули с машзалом и электропомещением | Инженерная среда с трубопроводами, подпольем, сервисными проходами |
| Подбор АКБ | Учитывается только время автономии | Учитываются масса, температура, вентиляция, срок службы, мониторинг и доступ к замене |
| Мониторинг | Контроль базовых инженерных параметров | Связанный мониторинг энергии, холода, протечек, микроклимата, АКБ, PDU и стоек |
Второе важное отличие — логика проектирования. В МЦОДе сначала определяют ИТ-ёмкость и количество стоек, затем мощность и способ охлаждения. В ИИ-ready модуле — сначала рассчитывают тепловой баланс: сколько тепла выделяют GPU, как его отводить, как резервировать питание и охлаждение, какие сценарии при отказах и как обслуживать модуль. Это смещает фокус с размещения на инженерную среду с трубопроводами жидкостного контура, подпольем, шириной проходов и сервисными зонами.
Охлаждение в ИИ-ready модуле гибридное: основное — жидкостное (In-Rack или Direct-to-Chip), дополнительное — воздушное, как в стандартном МЦОДе, для отвода тепла от инженерных систем. Питание стоек обязательно с резервированием 2N до стойки, а также с отдельной проверкой питания охлаждения. Мониторинг становится связанным: контролируются не только базовые параметры, но и энергия, холод, протечки, микроклимат, состояние АКБ и PDU. Подбор аккумуляторных батарей теперь учитывает не только время автономной работы, но и массу, температуру, вентиляцию, срок службы и доступ к замене компонентов.
По словам одного из участников рынка, высказавшего скепсис на отраслевой конференции, проектирование инфраструктуры для ИИ во многом пересекается с обычными ЦОДами, но ни один ИИ-интегратор не возьмёт ответственность за инженерную часть. Поэтому ставка на пилот ИИ-ready может сыграть, если быстро перейти от теории к практике. Проект сейчас находится на этапе разработки: итоговая конфигурация ещё не утверждена, но базовые инженерные решения уже приняты.
