Стартапы ищут возможности на фоне негативной реакции на быстрый рост центров обработки данных, разрабатывая мини-центры обработки данных, которые можно устанавливать в домах и малых предприятиях. Компании заявляют, что такие системы могут снизить финансовую нагрузку на жителей и иметь меньший экологический след, чем крупные центры обработки данных складского типа.

Калифорнийская Span, работая в партнерстве с Nvidia, развернула прототипы «узлов» центров обработки данных в Северной Калифорнии. Устройства размером со шкаф, получившие название XFRA, крепятся на внешних стенах домов и малых предприятий. Поскольку устройствам не требуются вентиляторы, технология работает тихо, устраняя один из источников шумового загрязнения, который вызывал жалобы людей, живущих рядом с крупными проектами центров обработки данных.

Ryan Harris, директор Span по выручке, сказал, что, по оценкам компании, XFRA сможет генерировать около одного-двух мегаватт вычислительной мощности позднее в этом году. Начиная со следующего года Span рассчитывает масштабироваться по США до более чем 1 гигаватта годовой мощности. PulteGroup, один из крупнейших застройщиков жилья в США, тестирует систему. Nvidia поставит для платформы жидкостно охлаждаемые GPU RTX PRO 6000 Blackwell Server Edition.

«We do see a path to being able to contribute on an annual basis hundreds of megawatts, if not gigawatts, of scale compute capacity, while doing so in a deflationary-to-energy-price way», — сказал Harris в интервью Fortune.

Этот проект развивается на фоне усиления напряженности между гиперскейлерами и местными жителями из-за стоимости и экологического воздействия инфраструктуры искусственного интеллекта. По всей стране строятся центры обработки данных, занимающие площади, сопоставимые с десятками футбольных полей, и жители протестуют против новых проектов AI-инфраструктуры. McKinsey в апреле 2025 года прогнозировала, что капитальные затраты, связанные с такой инфраструктурой, могут достичь $7 trillion к 2030 году.

Крупные объекты, построенные для хранения и обработки огромных объемов данных, также усилили давление на уже перегруженную энергосеть США. Согласно исследованию Goldman Sachs, рост центров обработки данных потенциально может повысить счета за электроэнергию на 6% в течение следующего года. Именно это давление на сеть лежит в основе привлекательности распределенных систем: вместо концентрации новой нагрузки на одном крупном кампусе, которому могут потребоваться масштабные модернизации коммунальной инфраструктуры, стартапы пытаются распределить меньшие объемы вычислительного спроса между существующими зданиями.

Использование воды стало еще одной проблемой, поскольку многие центры обработки данных полагаются на воду для охлаждения. Два проекта центров обработки данных, один в Arizona и один в Georgia, использовали общественную воду без разрешения, а недавнее исследование Houston Advanced Research Center прогнозировало, что центры обработки данных могут использовать до 399 billion gallons воды только в Texas к 2030 году.

«We know what a big project this is, and what a nuisance it’s going to be, and what environmental impact it’s going to have on this area», — недавно сказала Fortune Kathryn Haushalter, 42-летняя бывшая военнослужащая U.S. Marine, живущая в Saline Township, Mich., напротив будущей площадки центра обработки данных. «I’m just so nervous for everybody else that doesn’t realize.»

Как компании размещают центры обработки данных в домах

Устройства XFRA от Span разработаны как часть более широкой распределенной сети AI-инфраструктуры. Система использует недозагруженную электрическую мощность в домах, создавая нечто похожее на облако вычислительных ресурсов, которое может предоставляться поставщикам услуг. Span утверждает, что может устанавливать узлы в шесть раз быстрее, чем централизованные центры обработки данных мощностью 100 мегаватт, и примерно за одну пятую стоимости строительства.

Компания взимает фиксированную ежемесячную плату около $150. Взамен она фактически оплачивает счета хозяина за электроэнергию и интернет. Вычислительная мощность, производимая узлами, распределяется клиентам, таким как гиперскейлеры и AI-компании. По данным Span, XFRA не предназначена для замены коммерческих центров обработки данных, а должна снизить нагрузку на энергосеть. Эта модель также переносит ближе к домовладельцу практические вопросы, которые обычно решаются внутри специализированных объектов, — такие как бесперебойность работы оборудования, интеграция в домохозяйство, подключение к интернету и готовность клиентов принять технологию.

Heata, стартап из U.K., также устанавливает серверы, которые функционируют как «виртуальный центр обработки данных», обрабатывая нагрузки облачных вычислений. Его модель добавляет компонент отопления: теплопроводники переносят тепло от компьютерных процессоров в цилиндры, заполненные водой, обеспечивая горячую воду для бытовых нужд отопления.

Heata установила устройства примерно в 100 домах и заявляет, что сэкономила около 1 гигаватт-часа энергии. Компания говорит, что около 70% экономии энергии приходится на снижение потребности в бытовых газовых или электрических системах отопления, а оставшиеся 30% — на сокращение необходимости охлаждать процессоры центров обработки данных.

Представитель Heata сообщил Fortune, что компания произвела 8 million liters горячей воды и сэкономила домохозяйствам около $55,000 на счетах за энергию.

Вопросы о преимуществах домашних центров обработки данных

Хотя эти стартапы утверждают, что их системы могут экономить отходящее тепло и деньги, профессор физики Utah State University Robert Davies предупредил, что попытки умеренно снизить экологический вред от энергопотребления центров обработки данных и нагрузки на сеть в конечном итоге могут усугубить проблему.

В предварительном анализе Davies подсчитал, что только 30% to 40% домов могут быть пригодны для мини-центров обработки данных или серверов из-за ограничений интеграции, необходимости стабильного интернет-сервиса и готовности участников установить такую технологию у себя дома.

Отдельно он оценил, что только 2% to 3% домов могут реалистично отапливаться с помощью альтернативных технологий использования энергии из-за ограничений по объему отходящего тепла, которое можно собрать. Во многих регионах спрос на отопление носит сезонный характер, а значит часть тепловой энергии может остаться неиспользованной.

Davies сказал, что эти технологии действительно полезны и все еще могут принести пользу миллионам домохозяйств. Но он предупредил, что представление расширения центров обработки данных как процесса, который можно сделать более эффективным, может быть рискованным с учетом более широкого экологического воздействия AI-инфраструктуры.

«These projects tend to be heavy on the benefit analysis and very light on the cost analysis», — сказал Davies в интервью Fortune. «And you don’t actually get a full sense of the cost until you do a whole systems analysis. These are multi-generational challenges, and are they solving problems that we really need solved?»

Davies сказал, что опасается: более высокая эффективность повторного использования отходов центров обработки данных может стимулировать еще большее расширение таких объектов, оказывая дополнительное давление на окружающую среду. Он сослался на парадокс Джевонса — теорию 160-летней давности, согласно которой, когда ресурс становится более эффективным в использовании, потребление этого ресурса может увеличиваться, а не снижаться. Теория основана на наблюдении английского экономиста William Stanley Jevons о том, что более эффективные паровые двигатели сделали уголь дешевле, что затем увеличило общее потребление угля.

«We now need about 45% less energy to do the same thing that we needed 35 years ago. So that seems awesome», — сказал Davies. «Are we using 45% less energy than we were 30 years ago? The answer is, no. Turns out, we’re using about 70% more energy.»

Представитель Heata сказал, что подход компании предполагает замещение, а не только рост эффективности, поскольку дома нужно отапливать независимо от того, установлен ли в них один из ее серверов. По данным компании, если спрос на вычисления продолжит расти, создание интегрированной энергетической системы, помогающей удовлетворять потребность в отоплении, станет более важным.

Однако Davies по-прежнему обеспокоен тем, что спрос на вычисления может значительно превысить возможности повторного использования отходящего тепла. По его словам, это может привести к строительству новых центров обработки данных, что еще сильнее нагрузит экологическую емкость, а не расширит ее.

«The strategy that I see the sector applying here is seductive», — сказал он. «It seems useful, we want it to be useful. But in a whole systems analysis, it’s really not.»

Версия этой статьи была опубликована на Fortune.com 15 мая 2026 года. Изначально эта статья была размещена на Fortune.com.