От вычислительных узлов к «фабрикам ИИ»
По данным, опубликованным Vietnam.vn, долгое время центры обработки данных оценивались по привычным показателям: количество стоек, объём хранилища, пропускная способность и время безотказной работы. ИИ меняет эту картину. Современные центры обработки данных рассматриваются уже не как «вычислительные узлы», а как «фабрики ИИ» — места, где обрабатываются данные, запускаются модели и распределяются рабочие нагрузки.
Это смещение меняет и критерии оценки инфраструктуры. На первый план выходят пропускная способность, задержки, плотность энергопотребления и эффективность охлаждения. Согласно отчёту Gartner, на который ссылается издание, в мире насчитывается около 11 000 центров обработки данных. При этом на центры, ориентированные на ИИ, приходится менее 1% от общего числа, но примерно 25% от общего потребления электроэнергии. Иными образом, влияние ИИ на инфраструктуру определяется не количеством объектов, а вычислительной интенсивностью и сложностью эксплуатации.
В Азиатско-Тихоокеанском регионе, по данным Cushman & Wakefield, к 2025 году прогнозируется строительство центров обработки данных общей мощностью около 19,4 ГВт, из которых 3,7 ГВт находятся в стадии строительства. Движущей силой называют растущий спрос на гипермасштабируемые решения, облачные технологии и рабочие нагрузки в области ИИ.
Когда ИИ работает на атакующего
Параллельно с ростом инфраструктурных потребностей ИИ создаёт новые риски в сфере безопасности. Издание 24 Канал описало случай, когда злоумышленник без технических навыков смог атаковать 14 компаний и получить доступ к их конфиденциальным данным. Исследователи из OALABS установили, что основную техническую работу — сканирование уязвимых сервисов, написание эксплойтов, сбор данных — выполняли ИИ-агенты Claude Code от Anthropic и Codex от OpenAI.
Главным навыком хакера стало умение правильно формулировать запросы нейросетям. Он использовал арендованный сервер, владелец которого заметил подозрительную активность и передал данные аналитикам. Специалисты OALABS изучили более тысячи сессий и обнаружили, что злоумышленник легко обходил защитные барьеры с помощью ИИ. При этом похищенные данные не были проданы или использованы для шантажа — для атакующего это, по всей видимости, был эксперимент.
Издание также отмечает, что разведывательный альянс «Пять глаз» предупреждал о скором появлении следующего поколения моделей ИИ, способных увеличить скорость и сложность кибератак. В ходе тестирования программы Project Glasswing с участием 150 организаций, в том числе Cloudflare, выяснилось, что продвинутые модели хорошо находят сложные цепочки уязвимостей, но их защитные механизмы остаются нестабильными.
Что это значит на практике
Оба материала, при всей разнице в фокусе, указывают на одну проблему: инфраструктура многих компаний не готова к масштабу перемен, которые несёт ИИ. С одной стороны, бизнесу необходимо оценивать, способны ли существующие центры обработки данных обеспечить гибкость, безопасность и энергоэффективность для ИИ-нагрузок. С другой — автоматизация кибератак через ИИ-агенты превращается из теоретической угрозы в зафиксированную практику.
Для специалистов по цифровым сервисам и инфраструктуре стоит отслеживать несколько направлений: как будут развиваться стандарты энергоэффективности ИИ-центров, как изменятся подходы к защите в условиях, когда атакующий инструментарий становится доступен людям без технического бэкграунда, и как регуляторы отреагируют на появление моделей, которые, по опубликованным данным, демонстрируют значительный наступательный потенциал.