Бурный рост мощностей искусственного интеллекта столкнулся с физическими ограничениями традиционной электрораспределительной инфраструктуры. Поскольку строительство новых генерирующих мощностей требует лет, операторы дата-центров вынуждены искать способы снижения потерь при доставке энергии внутри зданий. Единственным технологическим решением, способным кардинально уменьшить потери, становится использование высокотемпературной сверхпроводимости (HTS).

При передаче электроэнергии по обычным медным кабелям теряется не менее 5% мощности, что в масштабах крупного ЦОД эквивалентно десяткам мегаватт бесполезно рассеянного тепла. Кроме того, медные кабели нагреваются, требуют громоздких подстанций и занимают значительные площади — нередко сопоставимые с самими вычислительными залами. Сверхпроводники на основе редкоземельного барий-медного оксида (REBCO) при охлаждении жидким азотом (до –196 °C) полностью теряют электрическое сопротивление, что позволяет передавать огромную мощность практически без потерь, в компактном формате и без падения напряжения.

Технология использует замкнутый цикл рециркуляции азота, что делает её промышленно применимой и относительно безопасной. Уже созданы прототипы серверных стоек с питанием по сверхпроводящим кабелям. В это направление активно инвестирует Microsoft, вложившая 75 миллионов долларов в компанию Veir, разрабатывающую HTS-кабели.

Применение сверхпроводников в дата-центрах даёт ряд преимуществ: резкое снижение энергопотерь, уменьшение занимаемой площади под энергохозяйство, повышение устойчивости сетей и снижение воздействия на окружающую среду. Основными барьерами остаются высокая начальная стоимость материалов и криогенных систем, а также необходимость точной инженерной интеграции.

Однако по мере роста производства REBCO-лент и отработки стандартов развёртывания стоимость будет снижаться. Эксперты Microsoft и Veir полагают, что сверхпроводники не заменят медь повсеместно, но для энергоёмких ИИ-вычислений, где ограничения по пространству и мощности наиболее критичны, они станут технологией выбора. Это позволит отрасли справиться с экспоненциальным ростом потребления энергии в эпоху ИИ без необходимости немедленного расширения внешней генерации.