Роман Олегович Самсонов — доктор технических наук, профессор, научный руководитель лаборатории организационно-технологических систем использования искусственного интеллекта в строительстве (ОТС)
129337, г. Москва, Ярославское шоссе, д. 26
Roman O. Samsonov — Doctor of Technical Sciences, Professor, Scientific Director of the Laboratory of Organizational and Technological Systems for the Use of Artificial Intelligence in Construction (OTS)
26 Yaroslavskoe shosse, Moscow, 129337
Виктор Станиславович Лоткин — аспирант
129337, г. Москва, Ярославское шоссе, д. 26
Victor S. Lotkin — postgraduate student
26 Yaroslavskoe shosse, Moscow, 129337
Введение. Быстрый рост обработки нагрузок искусственного интеллекта (ИИ-нагрузки) сместил ключевые ограничения центров обработки данных (ЦОД) с площади и воздушного охлаждения к доступной мощности присоединения, теплосъему и водной инфраструктуре. AI-ready становится свойством строительного проекта: решения о жидкостных/иммерсионных схемах, утилизации тепла, резервировании и программе пусконаладки должны приниматься на ранних стадиях и быть формализованы в проектных параметрах и допусках.
Материалы и методы. Выполнен целенаправленный обзор публикаций с включением рецензируемых статей и профильных стандартов (EN 50600, рекомендации ASHRAE TC 9.9, серия ISO/IEC 30134). Источники проходили тематическое кодирование по темам «охлаждение/теплосъем», «электроснабжение», «вода и экология», «площадка и компоновка», «регламенты и KPI». Анализ осуществлялся как проекция «требование ИИ → строительное решение → → проверяемый параметр» с построением матрицы соответствия и схемы «риск → мероприятие → KPI → метод приемки», что позволило увязать литературные данные с практическими инженерными допусками и процедурами испытаний.
Результаты. Целевая архитектура высокоплотных ИИ-кластеров требует принятия жидкостных контуров охлаждения с подготовкой к иммерсии, подтвержденной устойчивости электроснабжения к переходным процессам, постановки водных KPI (WUE) наравне с PUE, а также проектирования интерфейсов утилизации низкопотенциального тепла. Эффективность повышают модульность и блоки заводского производства, каскадный ввод мощностей и применение цифровых двойников. Предложены интегрированная карта рисков и матрица нормативного соответствия, связывающие регламенты с проектными параметрами и приемочными процедурами.
Выводы. «Готовность к ИИ» формируется как результат согласованных организационно-технологических решений строительства. Управленческая рамка, включающая KPI-бюджеты на этапе проектирования, матрицу соответствия требованиям и программу stress-испытаний, обеспечивает воспроизводимость целевых показателей (PUE/WUE/ERE/ERF), управляемость сроков и стоимости и ускоряет достижение проектной вычислительной мощности.
Introduction. The rapid growth of AI workloads has shifted the key constraints of data centres from floor space and air cooling to available connection power, heat removal capacity, and water infrastructure. AI-ready is becoming an inherent property of building design: decisions regarding liquid/immersion cooling schemes, heat recovery, redundancy, and commissioning programs must be made at early stages and formalized within design specifications and tolerances.
Materials and methods. A targeted review of publications was conducted, incorporating peer-reviewed papers and relevant standards (EN 50600, ASHRAE TC 9.9 guidelines, ISO/IEC 30134 series). Sources were thematically coded under the categories: “cooling/heat removal”, “power supply”, “water and ecology”, “site layout and configuration”, and “regulations and KPI”. Analysis was performed as a mapping of “AI requirement → building solution → measurable parameter”, resulting in a correspondence matrix and a risk-mitigation framework structured as “risk → mitigation measure → KPI → acceptance method”. This approach effectively linked academic literature with practical engineering tolerances and testing procedures.
Results. The target architecture for high-density AI clusters requires implementation of liquid cooling circuits with readiness for immersion cooling, validated resilience of power supply against transient loads, establishment of water usage effectiveness (WUE) KPI on par with PUE, and design of interfaces for low-grade heat recovery. Efficiency is enhanced through modularity and factory-built modules, staged power ramp-up, and digital twin technologies. An integrated risk map and a regulatory compliance matrix are proposed, explicitly linking standards to design parameters and acceptance procedures.
Conclusions. “AI-readiness” emerges as the outcome of coordinated organizational and technological construction decisions. A management framework encompassing KPI budgets during design phase, a requirements-compliance matrix, and a stress-testing program ensures reproducibility of target metrics (PUE/WUE/ERE/ERF), control over schedule and cost, and accelerated achievement of designed computational capacity.
The authors declare that there are no conflicts of interest present.