OpenAI представила программу Grid Protectors, которая позволит её дата-центрам автоматически сокращать потребление электроэнергии во время пиковых нагрузок на местные сети. Компания рассчитывает высвобождать мощность для домохозяйств и других потребителей, а также упростить подключение новых вычислительных комплексов.

Пилотный проект будет реализован на объекте в округе Эффингем, штат Джорджия. По данным OpenAI, соглашение с местной энергетической компанией Georgia Power предусматривает общую мощность 3,2 ГВт и возможность при необходимости ограничивать потребление до 1000 МВт.

OpenAI сравнивает этот объём с энергопотреблением примерно 700 000 домохозяйств. Такой масштаб показывает, какую роль крупный дата-центр может играть в балансировке электросети.

Компания планирует закладывать возможность регулирования энергопотребления уже на этапе проектирования будущих объектов. Для каждого комплекса будут отдельно согласовываться с местными энергоснабжающими организациями допустимый объём снижения нагрузки, скорость реакции и продолжительность ограничения.

Эти параметры будут зависеть от особенностей конкретной сети и потребностей региона. В частности, регулирование может использоваться в периоды повышенного спроса на отопление зимой или охлаждение летом.

Принцип управления потреблением применяется уже несколько десятилетий. Во время пиковых нагрузок крупные промышленные предприятия временно сокращают расход электроэнергии, помогая поддерживать стабильную работу энергосистемы.

Ранее для этого операторам часто приходилось связываться с предприятиями и вручную координировать их действия. Современная автоматизация позволяет запускать процесс значительно быстрее: дата-центры OpenAI смогут снижать потребляемую мощность менее чем за минуту.

OpenAI рассчитывает сделать такую возможность постоянной частью эксплуатации своих вычислительных комплексов и ресурсом, на который энергетические операторы смогут рассчитывать при необходимости.

Аналогичные решения уже тестируют и другие компании. Например, Nvidia проводила испытания такой системы в Великобритании. Подход может помочь эффективнее использовать существующую инфраструктуру на фоне роста спроса на электроэнергию для работы систем искусственного интеллекта.