Данные требуют мегаватт: что ВЭФ-2026 показал о будущем ЦОДов на Дальнем Востоке

Холодный климат, газ и свободные территории дают Дальнему Востоку шанс стать площадкой для новой вычислительной инфраструктуры. Но мегаватты сами по себе не создают ЦОД: нужно одновременно решить вопросы генерации, связи, экономики проекта и реального спроса на вычисления.

На Восточном экономическом форуме эти вопросы обсуждали на сессии «Данные – новая нефть. Или больше?». В дискуссии участвовали председатель правительства Якутии Кирилл Бычков, основатель ГК Key Point Евгений Вирцер, генеральный директор ПСМ Андрей Медведев, управляющий директор «Русской Медиагруппы» Дмитрий Медников и директор департамента информационных технологий и цифрового развития «РусГидро» Сергей Хомяков.

Стартовые условия выглядят сильными: близость к рынкам АТР, запасы газа и гидроресурсов, холодный климат, который позволяет снижать затраты на охлаждение. При этом к 2031 году прогнозируемый дефицит мощности в ДФО оценивается в 862 МВт. Поэтому главный вопрос уже не в том, нужны ли региону ЦОДы, а в том, какие именно вычисления здесь экономически оправданы и откуда для них взять энергию.

Не все ЦОДы одинаковы

Первое важное различие — между майнингом, классическими ЦОДами и вычислительной инфраструктурой для искусственного интеллекта. С 1 марта 2026 года правила стали яснее и юридически: в России действует реестр ЦОДов, а размещение майнинговой инфраструктуры во включенных в него дата-центрах запрещено. В программе ВЭФ эта формализация была отдельно отмечена как новая база для государственно-частных моделей в отрасли. Но в рыночной дискуссии майнинг и ЦОДы по-прежнему часто смешивают, хотя у них разная экономика, требования к надежности и профиль нагрузки.

Майнинг одним из первых протестировал связку «газ — генерация — вычисления». Несколько лет назад для него особенно важна была низкая стоимость электроэнергии, поэтому появились проекты рядом с источниками газа. Один из известных примеров — сотрудничество «Газпрома» и «Крипто Энерджи»: дата-центры размещаются на производственных объектах газовой компании, а энергоснабжение может обеспечиваться за счет свободной собственной генерации или низконапорного газа зрелых месторождений.

Отдельные майнинговые проекты применяли наиболее экономичную модель поставки генерирующего оборудования: прямой импорт из Китая десятков газопоршневых установок малой и средней мощности — от 200 до 500 кВт — и их размещение на месторождении. Это давало низкий входной CAPEX, но экономика крипторынка изменилась. Такие комплексы сложно адаптировать под классические или AI-ЦОДы с другими требованиями к надежности и управлению нагрузкой. В итоге на удаленных площадках может оставаться генерация, которая плохо подходит для нового типа вычислений. По оценке Андрея Медведева, результатом части таких проектов стала избыточная генерация на удаленных площадках, которую почти невозможно напрямую переиспользовать для других видов ЦОД-нагрузки. Главный вывод этого опыта: наличие дешевого газа и набора генераторов еще не формирует универсальную энергетическую платформу для ЦОДа.

Классические ЦОДы: ближе к клиенту, но дальше от свободных мегаватт

Классические дата-центры, как прозвучало на сессии, «растут как грибы», хотя рынку хотелось бы быстрее: после бума 2023 года темпы прироста ИТ-мощности в России последние два года снизились. При этом основные заказчики, телеком-инфраструктура и специалисты по-прежнему сконцентрированы в Москве и Московской области, Санкт-Петербурге и крупнейших региональных центрах — Новосибирске, Екатеринбурге, Владивостоке. Для классического ЦОДа близость к пользователю и низкая задержка передачи данных остаются частью качества услуги.

Дефицит мощности в столичном регионе стал для отрасли особенно чувствительным. В феврале 2026 года «Ведомости» сообщили, что сетевые компании начали отказывать новым ЦОДам в подключении: доступная мощность в Москве либо уже используется, либо зарезервирована крупными игроками на 2026–2028 годы. Для девелопера это меняет логику проекта. Собственная генерация рассматривается уже не только как способ снизить стоимость киловатт-часа, но и как возможность остаться на выбранной площадке и запустить объект в требуемый срок.

Сейчас ПСМ прорабатывает четыре проекта ЦОДов на собственной газовой генерации мощностью от 20 до 130 МВт со сроками реализации в 2027–2028 годах. Рынок фактически подошел к вопросу, кто первым в России запустит крупный классический ЦОД, где газовая генерация будет работать как основной источник электроэнергии.

AI-ЦОД меняет и масштаб, и энергетику

Вычислительная инфраструктура для искусственного интеллекта — следующий уровень сложности. Здесь меняется не только размер объекта, но и профиль потребления. Первые проекты уже выходят далеко за привычный для классического ЦОДа диапазон. По словам Андрея Медведева, первый AI-ЦОД на собственной газовой генерации сегодня проектируется в Твери; в перспективе проект предусматривает возможность расширения до 1 ГВт.

Такой объект нельзя сначала спроектировать как дата-центр, а затем отдельно «подставить» к нему электростанцию. Энергосистема и вычислительная инфраструктура должны рассчитываться параллельно. Для первых очередей тверского проекта рассматриваются газопоршневые установки: их можно реализовать быстрее, чем газотурбинную генерацию, а срок запуска для инвестора становится одним из ключевых параметров.

Разница в масштабе уже меняет структуру CAPEX. Сергей Хомяков привел на сессии ориентир: для классических ЦОДов мощностью 10–20 МВт инфраструктура электроснабжения может составлять до 15% инвестиций. Для AI-ЦОДов на 200–250 МВт — уже до 60%. «РусГидро» называет такие проекты «инвестпроектами нового вида в энергетике»: компания пока строит ЦОДы для собственных задач, в том числе готовит корпоративный объект на площадке Саяно-Шушенской ГЭС, но готова рассматривать и совместные проекты с инвесторами на базе своих генерирующих объектов.

Корпоративный проект на Саяно-Шушенской ГЭС уже оформлен отдельным соглашением между «РусГидро» и правительством Хакасии. Плановый срок реализации — два года. Для рынка это показательная модель: вычисления размещаются рядом с крупным источником энергии, а генерация становится частью инвестиционной логики цифрового объекта.

Но энергетика — только часть стоимости AI-проекта. Евгений Вирцер оценил инженерную инфраструктуру условного AI-ЦОДа на 200 МВт примерно в 150 млрд рублей. С вычислительным оборудованием общая стоимость может достигать 800 млрд — 1 трлн рублей. По его оценке, для проекта такого масштаба ограничением может стать уже не столько влияние на энергосистему региона, сколько поиск капитала. При этом жизненный цикл вычислительного оборудования составляет примерно 3–5 лет. Значит, после первого инвестиционного цикла потребуются новые вложения — особенно если объект переходит от обучения моделей к массовым пользовательским AI-сервисам.

Дальний Восток: дефицит есть не везде

Общий энергодефицит ДФО не означает, что свободных мегаватт нет нигде. Сергей Хомяков отдельно отметил: внутри макрорегиона есть энергозоны с профицитом, и именно они могут стать точками размещения новых ЦОДов. Это важная оговорка: выбирать площадку нужно по реальному балансу конкретного энергорайона, а не по средней характеристике всего Дальнего Востока.

В программе ВЭФ среди действующих и развивающихся примеров были отмечены капитальный ЦОД Key Point во Владивостоке и проекты «РТК-ЦОД». Это не гипермасштабные проекты, но они показывают реальный рост региональной цифровой инфраструктуры.

Владивостокский Key Point — первый коммерческий ЦОД на Дальнем Востоке, сертифицированный по Tier III. Его ИТ-мощность составляет 4,4 МВт. По словам Евгения Вирцера, площадка уже заполнена, поэтому компания проектирует расширение. Это подтверждает наличие регионального спроса, хотя его масштаб пока заметно ниже московского.

Якутия: газ и холод дают преимущество, но не гарантируют экономику

Якутия выглядит одной из наиболее очевидных площадок для модели «газ — генерация — ЦОД». Здесь длительный холодный период: годовой перепад температуры может приближаться к 100 градусам — от -69 °C зимой до +30 °C и выше летом. Для охлаждения дата-центра это плюс. Но, как подчеркнул Кирилл Бычков, источник и стоимость электроэнергии важнее климата.

Газовая генерация в республике рассматривается как приоритетный вариант, однако возникает проблема так называемого «тупикового газа»: ресурс есть, но строительство газотранспортной инфраструктуры до площадки может оказаться сложным и дорогим. В этом случае формально дешевый газ перестает быть дешевым элементом инвестмодели.

Самый крупный региональный кейс — развитие газовой генерации для цифровой инфраструктуры с базовым масштабом 200 МВт и перспективой до 2 ГВт. На сессии Кирилл Бычков сообщил, что проект ЯТЭК и «Сахатранса» уже заполняется, а республика рассматривает второй схожий проект на базе Чаяндинского месторождения. Одновременно между Якутией, Приморьем и Хабаровским краем формируется конкуренция за будущие ЦОД-кластеры — и для рынка это скорее плюс: регионы вынуждены конкурировать не лозунгами, а готовностью инфраструктуры.

Связь может оказаться не менее жестким ограничением, чем энергия

Разместить вычисления рядом с дешевой генерацией недостаточно. Евгений Вирцер привел пример США, где ключевые дата-центровые кластеры тяготеют к коридору 41-й параллели с развитой транспортной и телекоммуникационной инфраструктурой, в том числе в направлении Европы. В России расстояния работают против такой модели. На сессии Евгений Вирцер привел оценку задержки передачи сигнала Владивосток — Москва около 106 мс; для сервисов, чувствительных к отклику, это уже критично. Дополнительные магистрали, включая проекты вроде TEA NEXT, повышают резервирование и связанность, но не отменяют физику расстояния.

Отсюда следует более точная логика размещения. Классические ЦОДы и пользовательские сервисы тяготеют к крупным рынкам потребления. Для AI-ЦОДов, где выполняются обучение моделей и часть инференс-нагрузок, близость к конечному пользователю на первом этапе может быть менее критична — такие вычисления логично переносить ближе к источникам доступной энергии. Но жизненный цикл объекта меняется: после завершения обучения и перехода к массовым пользовательским сервисам требования к задержке и близости к аудитории могут снова вырасти.

Пользователю нужен не ЦОД — ему нужны вычисления

Эту дискуссию полезно перевести из языка мегаватт в язык конечного клиента. Дмитрий Медников сформулировал позицию пользователя просто: ему не принципиально, где физически расположен дата-центр, пока услуга дает нужные цену и качество. География начинает иметь значение тогда, когда влияет на стоимость, доступность или задержку.

Сегодня операторы ЦОДов и пользователи вычислений часто говорят на разных языках. Для создателей медиаконтента, например, доступ к зарубежным AI-сервисам остается одновременно технически и финансово сложным. Если сопоставимые сервисы будут доступны внутри России проще и дешевле, спрос на них будет. Поэтому отрасли важно не только строить стойки и мегаватты, но и объяснять рынку, какие вычислительные продукты на этой инфраструктуре можно получить и по какой модели ими пользоваться.

Что в итоге определит масштаб рынка

ВЭФ показал, что спор о ЦОДах на Дальнем Востоке нельзя свести к формуле «есть газ и холод — значит, надо строить». Для разных вычислений нужна разная архитектура. Майнинговая модель не переносится автоматически на классический ЦОД. Классический ЦОД зависит от близости к пользователю и сетевой связности. AI-инфраструктура дает больше свободы в географии, но требует гораздо большего CAPEX, другого профиля энергоснабжения и регулярного обновления вычислительного оборудования.

Масштабирование, напрмер, от 200 МВт к 2 ГВт должно идти не только вслед за возможностью построить генерацию. Нужны подтвержденный спрос, магистральная связь, площадки, газовая и электрическая инфраструктура и понятная экономика каждого следующего этапа. Иначе энергетический проект может появиться раньше вычислительного рынка, который должен его загрузить.

Для ПСМ главный вывод практический. В новой волне ЦОДов энергетика перестает быть отдельной инженерной системой, которую можно добавить в конце проекта. Генерацию, распределение мощности, резервирование, связь и саму вычислительную нагрузку нужно проектировать как единый комплекс. Именно такой подход позволяет использовать сильные стороны Дальнего Востока — газ, гидроресурсы, климат и территорию как работающую инфраструктурную модель.