[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"$fOKi8hRXxmjfkmzrQz-aDRKL3RlICWYyeONowE_9O0n4":3},{"article":4,"related":20},{"title":5,"slug":6,"dek":7,"body":8,"cover":9,"type":10,"reading_minutes":11,"published_at":12,"category":13,"author":15},"Тепло становится барьером для развития искусственного интеллекта","teplo-stanovitsya-barerom-dlya-razvitiya-iskusstvennogo-intellekta-97043","Перегрев микросхем ограничивает рост производительности ИИ-систем.","Полупроводниковые микросхемы в системах [искусственного интеллекта](\u002Farticle\u002Fteplo-ostaetsya-glavnym-barerom-v-razvitii-ii-93433) сталкиваются с проблемой перегрева. Это одна из ключевых причин, замедляющих прогресс в области ИИ. Тепло — неизбежный побочный эффект работы чипов, но существующие методы его отвода остаются недостаточно эффективными.  \n\nСовременные процессоры для обучения нейросетей потребляют до 400 ватт на чип. В серверных стойках с плотной компоновкой выделяемое тепло достигает 30 киловатт на квадратный метр. Жидкостное охлаждение частично решает проблему, но увеличивает стоимость инфраструктуры на 15–20%.  \n\nПроизводители исследуют новые материалы. Графен и алмазные подложки повышают теплопроводность, но их широкое применение сдерживает высокая стоимость. Кремний по-прежнему остаётся основным материалом, несмотря на известные ограничения.  \n\nДругой подход — изменение архитектуры чипов. Google и Nvidia тестируют системы с распределёнными вычислениями, где нагрузка распределяется между множеством менее мощных [процессоров](\u002Farticle\u002Fxiaomi-predstavila-eksperimentalnyj-mini-pk-ai-cube-s-tremya-sobstvenn-87232). Это снижает локальный нагрев, но требует адаптации программного обеспечения.  \n\nПока инженеры ищут решения, компании вынуждены ограничивать масштабы ИИ-кластеров. Один дата-центр для обучения крупной модели потребляет до 10 мегаватт — столько же, сколько небольшой город. Без прорыва в охлаждении дальнейший рост производительности ИИ упрётся в физические ограничения.  \n\nПроблема не только в финансах. Энергопотребление ИИ уже составляет 0,5% от мирового. Если тенденция сохранится, к 2025 году этот показатель может удвоиться. Тепло — не просто техническая сложность, а фундаментальное препятствие для развития технологии.","https:\u002F\u002Fasiclub.ru\u002Fimg\u002Fd7d7c8c1-1224-4e2f-b2f1-5ad3c784da66","news",2,"2026-08-25T22:30:43.000Z",{"name":14},"Железо",{"name":16,"slug":17,"role":18,"bio":19},"Кирилл Иванцов","kirill-ivancov","редактор","Отвечает за инфраструктуру, железо и безопасность ИИ. Объясняет, почему модель в лаборатории и модель в проде ведут себя по-разному.",[21,27,33],{"title":22,"slug":23,"cover":24,"reading_minutes":11,"published_at":25,"category":26},"Google разбирает старые серверы ради DDR4 для новых ИИ-систем","google-razbiraet-starye-servery-radi-ddr4-dlya-novyh-ii-sistem-65640","https:\u002F\u002Fasiclub.ru\u002Fimg\u002F697ec8db-6fb3-4fb4-b53f-77ddbd6dc939","2026-09-03T20:00:40.000Z",{"name":14},{"title":28,"slug":29,"cover":30,"reading_minutes":11,"published_at":31,"category":32},"Google извлекает память из старых серверов для ИИ-систем","google-izvlekaet-pamyat-iz-staryh-serverov-dlya-ii-sistem-63840","https:\u002F\u002Fasiclub.ru\u002Fimg\u002F58a80c9b-7a13-41b6-b004-8fa7725d2537","2026-09-03T19:30:40.000Z",{"name":14},{"title":34,"slug":35,"cover":36,"reading_minutes":11,"published_at":37,"category":38},"Глава Epic Games предупредил о кризисе игровой индустрии из-за ИИ","glava-epic-games-predupredil-o-krizise-igrovoj-industrii-iz-za-ii-56638","https:\u002F\u002Fasiclub.ru\u002Fimg\u002F760f8197-5579-4a7e-aee5-f1afe81965f3","2026-09-03T17:30:38.000Z",{"name":14}]