McKinsey: сценарий прогнозирует рост спроса дата-центров на электроэнергию на 24% в год до 2030 года
Публикация источника: 2026-09-30 · Редакционный анализ опубликован: 2026-10-07
Отчёт Global Energy Perspective от 30 сентября получил новое освещение на этой неделе. Оценка относится к сценарию Continued Momentum; готовность электросетей остаётся отдельным ограничением.
Анализ и практические выводы
В этом разделе — наш анализ и условные расчёты, отдельно от сообщения источника.
Недавно проверенный отчет с сохраненной исходной датой.
«Глобальная энергетическая перспектива 2026» McKinsey датирована 30 сентября. Согласно ее проектам сценария «Продолжение динамики», годовой рост спроса на электроэнергию в центрах обработки данных составит 24% до 2030 года. Мы рассмотрели первоначальный интерактивный отчет после того, как на него обратили внимание в свежем октябрьском обзоре. В статье сохраняется фактическая дата отчета; Это не утверждение, что McKinsey опубликовала сегодня второй отчет. Прогноз касается определенного сценария и не устанавливает, что конкретный центр обработки данных получил электроэнергию или что каждый запланированный кампус будет построен.
Наш анализ начинается с разницы между спросом на энергетические услуги и доступной инфраструктурой для их предоставления. Прогноз может описать, сколько электроэнергии потребуется предприятиям, занимающимся компьютерными технологиями, в то время как взаимосвязь и готовность оборудования определяют, что фактически может быть потреблено на объекте. Эти количества соблюдаются только тогда, когда проекты получают полезную мощность и начинают работать. Рассмотрение прогноза спроса как подсчета потребляемых мегаватт пропускает эту последовательность и может сделать процесс разработки более полным, чем подтверждают фактические данные.
Сложный рост не является фиксированным приращением каждый год.
Совокупный годовой темп роста применяется к уровню предыдущего года, а не добавляет одну и ту же абсолютную сумму каждый год. Чтобы проиллюстрировать сообщаемый уровень независимо, индекс, начинающийся со 100 и увеличивающийся на 24% ежегодно, станет 124 через один год и примерно 153,8 через два. Через четыре года это будет около 236,4. Это безразмерная арифметическая иллюстрация, а не указанная в отчете стартовая потребность или оценка потребления электроэнергии названной компанией.
Этот пример важен, поскольку процент можно скопировать в бюджет, как если бы это был фиксированный годовой прирост. Добавление 24 единиц индекса каждый год приведет к траектории, отличной от начисления сложных процентов. Также важно сохранить видимость базового года: применение одних и тех же темпов роста в течение разного количества лет меняет результат. Наши репортажи не придумывают абсолютное количество энергии из заголовка. Абсолютный прогноз требует исходного начального уровня, временного интервала, географического охвата и предположений сценария в дополнение к процентному значению.
Использование энергии и доступная мощность требуют разных единиц измерения.
Мощность — это скорость, с которой используется электричество; энергия – это накопленное количество с течением времени. Гипотетический объект, потребляющий постоянную мощность 1 МВт в течение суток, потребляет 24 МВтч. Это не означает, что каждый объект с подключением мощностью 1 МВт ежедневно потребляет это количество. Загрузка, простои и изменения в рабочей нагрузке меняют общий результат. Наш анализ использует этот независимый пример, чтобы показать, почему прогноз спроса на электроэнергию нельзя случайно сравнивать с максимальным рейтингом подключения кампуса.
При сравнении проектов следует учитывать оба аспекта: полезную электроэнергию на соответствующей границе и ожидаемое потребление за выбранный период. Конструкция оборудования и системы охлаждения определяют, какие нагрузки могут поместиться в пределах доступной мощности. Часы работы определяют накопленную энергию и большую часть счета. Прогноз может служить основой для долгосрочного планирования, не устанавливая ни одной цифры для отдельного проекта. Это различие также важно, когда в объявлении об инфраструктуре сообщается о генерирующей мощности, мощности кампуса или ИТ-нагрузке с использованием разных границ измерения.
Готовность сети – это отдельная пуско-наладочная проверка.
В докладе готовность инфраструктуры определяется как ограничение развития энергетической системы. Наша интерпретация для операторов вычислений практична: низкие затраты на выработку электроэнергии не предусматривают завершенное подключение, поставку трансформатора или введенную в эксплуатацию распределительную сеть. Это отдельные вехи проекта. Объявление о кампусе может зарезервировать землю и описать предполагаемый спрос, в то время как важные части линии электропередачи остаются незавершенными. Поэтому при рассмотрении проекта следует задать вопрос о том, какая мощность заключена в контракте, какая физически установлена и какая доступна для рассматриваемой рабочей нагрузки.
Полезные доказательства включают утвержденную точку подключения, график поставки оборудования, испытания установки и дату, когда клиент может принять согласованную нагрузку. Это не означает, что каждый проект сталкивается с одним и тем же узким местом или что отчет доказывает задержку на конкретном объекте. Наш анализ заключается в том, что оператору следует отслеживать готовность напрямую, а не делать выводы из прогноза регионального спроса. Электрическая трасса может быть ограничивающим фактором даже при наличии финансирования, компьютерного оборудования и потребительского спроса.
Сценарий – это инструмент планирования, а не гарантия.
В оригинальном отчете представлены различные варианты будущего энергетики. Оценка его роста должна оставаться привязанной к сценарию, в котором он появляется, с различием между экстраполированными тенденциями и наблюдаемым операционным результатом. Мы считаем, что анализ сценариев полезен, когда он делает видимыми зависимости решений. Это менее полезно, когда одно главное значение становится гарантированным прогнозом продаж, универсальным прогнозом цен на электроэнергию или причиной предположить, что все конкурирующие рабочие нагрузки будут расширяться одинаковыми темпами.
Компьютерный бизнес может тестировать различные результаты, не заявляя, что какой-то из них должен произойти. Один и тот же заказ на оборудование может выглядеть приемлемым при одном сочетании цены на электроэнергию и ее использования, но не работать при другом. Контракт на разработку также может оставить мощности доступными позже, чем предполагает модель спроса. Это независимые соображения при принятии решений. Они не добавляют в отчет McKinsey новых числовых прогнозов. Наличие нескольких операционных сценариев помогает читателю понять неопределенность, а не прятать ее за одним сложным процентом.
ASIC-майнинг и ИИ-вычисления требуют разных операционных сравнений.
Прогноз спроса на электроэнергию для центров обработки данных не позволяет напрямую предсказать хэш-цену Биткойна или доход от майнинговой машины. Сервисы майнинга SHA-256 и искусственного интеллекта получают доход на разных рынках и используют разное оборудование. Их общая зависимость от электрической инфраструктуры делает отчет актуальным для майнеров, но не делает их показатели доходов взаимозаменяемыми. Наш анализ заключается в том, что операторы, рассматривающие возможность изменения рабочей нагрузки, должны сравнить полные требования обоих видов деятельности, включая охлаждение, работу в сети, обязательства перед клиентами и контроль перебоев.
Площадка, на которой может разместиться горнодобывающий парк, не готова автоматически к каждой установке ИИ. И наоборот, требование проекта ИИ не устанавливает, что существующие майнеры будут перемещены в определенное место. Для правильного сравнения используется фактическая планировка объекта и договорное распределение. Таким образом, в этой статье не назначается цена аренды графического процессора, доход ASIC или окупаемость конверсий на основе темпов роста отчета. Эти результаты требуют отдельных доказательств об устройствах, клиентах и связанных с ними эксплуатационных расходах.
Покупка оборудования до того, как будет использована его мощность, создает временные риски.
Гипотетический автопарк, приобретенный за несколько месяцев до того, как его подключение будет готово, может повлечь за собой затраты на хранение и финансирование, не производя при этом полезной работы. Подключение, завершенное до прибытия оборудования, может оставить контрактную мощность неиспользованной. Это общие временные воздействия, а не измеренные результаты из отчета. Наша интерпретация заключается в том, что сценарий спроса на электроэнергию должен побудить покупателей изучить последовательность своих собственных обязательств: депозиты, поставки, установка, тестирование, подача питания и первый период оплачиваемой или принятой вычислительной работы.
Решение заключается не просто в том, высок ли долгосрочный спрос. Вопрос в том, может ли конкретный актив быть введен в эксплуатацию и использоваться в соответствии с собственным графиком и затратами. Ожидаемую дату поставки поставщика следует отделить от гарантированной даты и от даты, когда оператор может фактически приступить к работе. Сохранение этих вех в одной записи проекта делает прогноз более полезным. Это также не позволит заголовку о росте спроса скрыть краткосрочное несоответствие между заказанным оборудованием и доступной электрической мощностью для его эксплуатации.
Доказательства, на которые стоит обратить внимание после прогноза
Информативным сопровождением является измерение потребления, введенной мощности и документирование изменений в графиках проекта. Они могут показать, как фактическое развертывание соотносится со сценарием, не делая вид, что одно-единственное объявление определяет долгосрочную траекторию. Оригинальный интерактивный отчет связан с его предположениями и контекстом. Мы сохраняем дату сентября и описываем текущую статью как свежий обзор этого источника, чтобы время публикации не путалось со временем самого исследования.
Для майнеров полезный урок — сравнивать контракты и измерения на совпадающих границах. Ватты устройства, мегаватты объекта и мегаватт-часы за год описывают связанные, но разные величины. Региональный сценарий может служить основой для поиска мощностей, в то время как фактическое соглашение о коммунальных услугах и запись о вводе в эксплуатацию определяют, может ли ферма работать. Наш анализ делает эти связи явными с помощью арифметических примеров с независимыми пометками и архивных иллюстраций, которые не претендуют на изображение проектов McKinsey или новых центров обработки данных.
Источник: McKinsey & Company ↗
Калькулятор майнинга ↗
