Организационно-технологические решения строительства центров обработки данных под нагрузки искусственного интеллекта: требования, риски, регламенты

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.

1. Azarifar M., Arik M., Chang J.Y. Liquid cooling of data centers: A necessity facing challenges. Applied Thermal Engineering. 2024; 247:123112. DOI: 10.1016/j.applthermaleng.2024.123112

2. Kong R., Zhang H., Tang M., Zou H., Tian C., Ding T. Enhancing data center cooling efficiency and ability: A comprehensive review of direct liquid cooling technologies. Energy. 2024; 308:132846. DOI: 10.1016/j.energy.2024.132846

3. Mohammed N.M., El-Maghlany W.M., Elhelw M., Abdelaziz A.H. Performance improvement of high-density data center via two-phase liquid immersion cooling. Journal of Thermal Analysis and Calorimetry. 2025; 150:6. DOI: 10.1007/s10973-025-14006-0

4. Zhang Y., Fan C., Li G. Discussions of Cold Plate Liquid Cooling Technology and Its Applications in Data Center Thermal Management. Frontiers in Energy Research. 2022; 10. DOI: 10.3389/fenrg.2022.954718

5. Chen H., Li D. Current Status and Challenges for Liquid-Cooled Data Centers. Frontiers in Energy Research. 2022; 10. DOI: 10.3389/fenrg.2022.952680

6. Haghshenas K., Setz B., Blosch Y., Aiello M. Enough hot air: the role of immersion cooling. Energy Informatics. 2023; 6(1). DOI: 10.1186/s42162-023-00269-0

7. Stahlhut M., Sekulla M., Großöhme P., Auweter A., Urbaneck T. Data Centers With Direct Liquid-Cooled Servers: Experimental Analysis and Modeling. Energy Science & Engineering. 2025; 13(7):3605-3619. DOI: 10.1002/ese3.70116

8. Lu Z., Di Y., Di H., Li X., Chen Z., Zhao C. et al. Optimization of data center thermal management performance under failure mode of rack-level heat pipe backplane system. Building Simulation. 2025; 18(6):1377-1392. DOI: 10.1007/s12273-025-1271-5

9. Mytton D. Data centre water consumption. Npj Clean Water. 2021; 4(1). DOI: 10.1038/s41545-021-00101-w

10. Karimi L., Yacuel L., Johnson J.D., Ashby J., Green M., Renner M. et al. Water-energy tradeoffs in data centers: A case study in hot-arid climates. Resources, Conservation and Recycling. 2022; 181:106194. DOI: 10.1016/j.resconrec.2022.106194

11. Lei N., Lu J., Shehabi A., Masanet E. The water use of data center workloads: A review and assessment of key determinants. Resources, Conservation and Recycling. 2025; 219:108310. DOI: 10.1016/j.resconrec.2025.108310

12. Karimi L., Shinh R., Laisure-Pool C., Green M., Yacuel L., Ashby J. et al. Energy and water dynamics in data center cooling: Insights from a modeling study in hot-arid climates. Applied Thermal Engineering. 2025; 276:126802. DOI: 10.1016/j.applthermaleng.2025.126802

13. Pärssinen M., Wahlroos M., Manner J., Syri S. Waste heat from data centers: An investment analysis. Sustainable Cities and Society. 2019; 44:428-444. DOI: 10.1016/j.scs.2018.10.023

14. Antal M., Cioara T., Anghel I., Gorzenski R., Januszewski R., Oleksiak A. et al. Reuse of Data Center Waste Heat in Nearby Neighborhoods: A Neural Networks-Based Prediction Model. Energies. 2019; 12(5):814. DOI: 10.3390/en12050814

15. Sun J., Wang S., Wang J., Tolbert L.M. Dynamic Model and Converter-Based Emulator of a Data Center Power Distribution System. IEEE Transactions on Power Electronics. 2022; 37(7):8420-8432. DOI: 10.1109/TPEL.2022.3146354

16. Yuan X., Liang Y., Hu X., Xu Y., Chen Y., Kosonen R. Waste heat recoveries in data centers : a review. Renewable and Sustainable Energy Reviews. 2023; 188:113777. DOI: 10.1016/j.rser.2023.113777

17. Khalid R., Wemhoff A.P., Khuc M., Nayar A.J., Schon S. Data Center Waste Heat Reuse: An Investment Analysis. ASME Journal of Engineering for Sustainable Buildings and Cities. 2025; 6(1). DOI: 10.1115/1.4067444

18. Gazzola V., Menoni S., Ghignatti P., Marini A., Mauri R., Oldani G. Analysis of Territorial Risks and Protection Factors for the Business Continuity of Data Centers. Sustainability. 2023; 15(7):6005. DOI: 10.3390/su15076005

19. Turek D., Radgen P. Optimized data center site selection — mesoclimatic effects on data center energy consumption and costs. Energy Efficiency. 2021; 14(3). DOI: 10.1007/s12053-021-09947-y

20. Radovanovic A., Chen B., Talukdar S., Roy B., Duarte A., Shahbazi M. Power Modeling for Effective Datacenter Planning and Compute Management. IEEE Transactions on Smart Grid. 2022; 13(2):1611-1621. DOI: 10.1109/TSG.2021.3125275

21. Corigliano O., Algieri A., Fragiacomo P. Turning Data Center Waste Heat into Energy: A Guide to Organic Rankine Cycle System Design and Performance Evaluation. Applied Sciences. 2024; 14(14):6046. DOI: 10.3390/app14146046

22. Arzumanyan M., Calzado E.R., Lin N., Bahadur V., Das J., Ko T.L. et al. Geospatial suitability analysis for data center placement: A case study in Texas, USA. Sustainable Cities and Society. 2025; 131:106687. DOI: 10.1016/j.scs.2025.106687

23. Chang Q., Huang Y., Liu K., Xu X., Zhao Y., Pan S. Optimization Control Strategies and Evaluation Metrics of Cooling Systems in Data Centers : a Review. Sustainability. 2024; 16(16):7222. DOI: 10.3390/su16167222