Почему казахстанец из Google Cloud считает дата-центры «новыми лопатами» - Forbes.kz

Как индустрия гиперскейл-центров формирует глобальную гонку технологий — взгляд изнутри Google

В мире, где «облако» стало инфраструктурой для всего — от переписки и хранения фото до обучения гигантских языковых моделей, фундаментом служат дата-центры. Это, по сути, огромные «компьютерные мозги»: тысячи серверов в длинных рядах стоек, системы охлаждения, резервное электропитание, километры оптоволокна. В индустрии есть и сверхкрупные площадки — гиперскейлы: «города компьютеров» на десятки тысяч серверов, потребляющие 50–100 МВт и более — как небольшой город. Их строят техногиганты, и именно там размещаются поисковики, соцсети, стриминг, искусственный интеллект и облачные сервисы.

Наурызхан Дилдабеков родился и учился в Казахстане, затем продолжил получать дополнительное высшее образование в США. Сегодня он живет и работает в Сиэтле, штат Вашингтон, в команде Google Cloud на позиции supply chain program manager, отвечая за закупки и координацию электрического оборудования для дата-центров компании по всему миру.

«Мы смотрим на несколько лет вперёд и синхронизируем планы строительства с реальными поставками, — говорит Наурызхан. — В этой гонке выигрывает тот, кто умеет видеть риски заранее».

В настоящее время рынок развивается лавинообразно, ведь каждую новую волну ИИ-моделей обслуживают именно дата-центры. Сегодня в мировой отрасли вводится около 120–140 новых гиперскейл-центров в год. По словам Наурызхана Дилдабекова, точные показатели внутри компании закрыты, но важно понимать «форматы» площадок: Owned & Operated, где Google владеет землёй, зданиями и полностью контролирует инфраструктуру; colocation, когда арендуется объект у оператора, а оборудование своё; гибридные варианты и интеграции в крупные телеком-узлы.

«Дата-центр может быть и гигантским кампусом, и частью этажа в узле связи, — поясняет он. — Масштаб разный, логика одна: должна быть надёжная электроэнергия, сеть и доступ к клиентам».

Отличия подхода Google заметны в энергоэффективности и инженерии. Средний PUE компании — 1,09, при отраслевом около 1,56: то есть на каждый киловатт вычислений приходится лишь ~0,1 кВт на охлаждение и прочие нужды. Компания ежегодно закупает объёмы зелёной энергии (ветер, солнце, геотермальная), почти сопоставимые с потреблением, а для снижения нагрузки на природу активно использует естественное охлаждение — морскую воду, холодный воздух северных регионов, замкнутые водяные циклы и переработанную воду.

«Чем ближе PUE к единице — тем эффективнее центр. Это не только про экономию, это и про масштабируемость ИИ-нагрузок», — отмечает Наурызхан.

«Чем ближе PUE к единице — тем эффективнее центр. Это не только про экономию, это и про масштабируемость ИИ-нагрузок», — отмечает Наурызхан.

Сильной стороной компании также является собственное оборудование и кастомизация. Google проектирует TPU — чипы для машинного обучения и строит серверные решения «под себя», сохраняя базовую совместимость со стандартами, но закрывая доступ к ключевым технологиям: TPU доступны через Google Cloud, а не как товар «с полки». Это значительно снижает зависимость от дефицитных GPU и повышает эффективность.

«Архитектура — это не только чип, — говорит он. — Мы кастомизируем стойки, питание, хранение, охлаждение — весь контур под конкретные сервисы и алгоритмы».

География дата-центров Google отражает стратегию компании по охвату мирового рынка: США (Айова, Огайо, Орегон, Аризона), Европа (Ирландия, Нидерланды, Бельгия, Финляндия), Азия (Сингапур, Тайвань), Латинская Америка и Австралия. Выбор локации — это пазл: дешевая и устойчивая энергия, мощная волоконно-оптическая сеть, близость к клиентам ради низкой задержки и политико-регуляторная предсказуемость для миллиардных инвестиций.

Крупный дата-центр потребляет 50-100 МВт — это уровень небольшого города, используются традиционные, атомные и возобновляемые источники. Отсюда и цена: от миллиарда долларов за кампус. К примеру, площадка 120 тыс. кв. м в Индиане обошлась Google примерно в $2 млрд. Интересный нюанс: даже техногиганту нередко приходится ждать трансформаторы и генераторы для своих центров по 1–2 года с момента заказа.

«Мы живём в реальности длинных очередей на электрооборудование. Время стало главным ресурсом», — подчёркивает спикер.

Дефицит повсюду — от GPU до чиллеров. Компании отвечают диверсификацией цепочек и долгосрочными контрактами на годы вперёд, распределяя заказы между регионами и порой инвестируя в мощности партнёров. Ключ — прозрачность цепочки поставок (supply chain visibility): цифровые платформы класса Kinaxis, SAP IBP и собственные ИИ-решения дают видимость на горизонте 12–24 месяцев и позволяют закладывать буферы.

«Supply chain перестал быть бэк-офисом. Это фактор технологической безопасности и темпа ИИ-инноваций», — говорит Наурызхан Дилдабеков.

Дата-центры Google обслуживают как внутренние продукты (поиск, YouTube, Gmail), так и миллионы внешних клиентов Google Cloud — от PayPal и Uber до Mercedes-Benz и Walmart. По данным компании, более 60% стартапов в генеративном ИИ выбирают её платформу. Безопасность строится по принципу «защиты в глубину»: периметры, пропуска и биометрия, отдельная охрана серверных этажей, уничтожение дисков после списания, фрагментация и шифрование данных, распределённое хранение.

«Даже у сотрудника Google нет автоматического доступа на площадки. За два года я один раз был на строящемся объекте — и то по специальному допуску», — рассказывает наш соотечественник.

Стратегическое преимущество компаний, которые контролируют и модели, и инфраструктуру, очевидно: они оптимизируют архитектуру под собственные алгоритмы, снижают себестоимость вычислений, быстрее выпускают версии и минимизируют риски передачи данных третьим сторонам. Именно узкие места дата-центров сегодня тормозят ИИ: электроэнергия уровня целого города, очереди на чипы и трансформаторы, циклы строительства 2–3 года при экспоненциальном росте спроса.

«Это новая золотая лихорадка, где лопатами стали дата-центры и чипы», — уверен Наурызхан.

«Это новая золотая лихорадка, где лопатами стали дата-центры и чипы», — уверен Наурызхан.

Стоит отметить, что индустрия при этом остаётся конкурентной. Долгое время OpenAI обучала модели исключительно в Microsoft Azure, но в 2025-м компания объявила о диверсификации — соглашения с Google Cloud и Oracle снизили зависимость от одного провайдера. Возникает «коллаборативное соперничество»: Google Gemini конкурирует с ChatGPT, но параллельно компании заключают контракты на мощности.

На рынке облачной инфраструктуры, по данным CRN, в первой половине 2025 года распределение было примерно таким: AWS — около 29%, Microsoft Azure — 22%, Google Cloud — 12%, все оставшееся приходится на многочисленных игроков отрасли, в том числе Alibaba и Oracle. Новые игроки — нишевые провайдеры GPU-мощностей вроде CoreWeave и Lambda — растут, но до гиперскейл-масштабов им далеко, а китайские компании сталкиваются с экспортными ограничениями.

Говоря о потенциале региона Центральной Азии и, в частности, Казахстана, следует вспомнить слова президента РК: «Страна должна в полной мере использовать потенциал искусственного интеллекта и стать цифровым государством». Правительство Казахстана уже подписало соглашение с сингапурской GK Hyperscale Ltd по двум гиперскейл-центрам суммарно на 200 МВт: Tier III 100 МВт под Астаной и резервный 100 МВт в Темиртау. Общий объём инвестиций составит $2,7 млрд, из них в $1,5 млрд обойдется сам дата-центр. Также известны планы по проекту Tier IV в Астане с China Mobile.

Однако, по словам Наурызхана Дилдабекова, чтобы Казахстан стал полноценным AI-хабом, нужны независимые магистральные оптоволоконные кабели с прямым выходом в международные сети. Сегодня же наша страна фактически завязана на российские маршруты, что повышает стоимость, увеличивает задержки и добавляет риски, неприемлемые для BigTech. Решением, по его мнению, должен стать транскаспийский подводный кабель в рамках Digital Silk Way (около 400 км, ~$50,6 млн, завершение к концу 2026 года). Параллельно — источники дешёвой зелёной энергии (включая планы АЭС) и инженерные условия для эффективного охлаждения. Показателен пример Саудовской Аравии: вложения порядка $600 млрд в цифровую, облачную и ИИ-инфраструктуру сделали страну привлекательной для мировых лидеров BigTech-индустрии и позволили прокладывать собственные кабели, а также строить умные города.