Amazon строит газовую станцию на 7,65 ГВт для ИИ-кампуса в Техасе — она может стать крупнейшим источником выбросов в США
Amazon подтвердила, что финансирует частную газовую электростанцию в Западном Техасе, которая будет питать её первый офф-грид ИИ-дата-центр. Станция GW Ranch в округе Пекос рассчитана на 7,65 ГВт и 35 турбин — это больше, чем у любой действующей электростанции в США.
Кампус станет первым ИИ-дата-центром Amazon, полностью отключённым от техасской электросети. Такой шаг позволяет обойти многолетние очереди на подключение к сети, которые тормозят большинство проектов. Первую мощность компания ожидает уже к первому кварталу 2027 года. Разработчиком станции выступает Pacifico Energy.
Главное противоречие — в климате. Разрешение на выбросы, выданное Техасом ещё в январе, позволяет станции выбрасывать до 33 млн тонн CO₂ в год. По оценкам, это сделает GW Ranch крупнейшим отдельным источником парниковых газов в США — больше, чем у любой действующей электростанции страны.
При этом Amazon публично подтвердила своё климатическое обещание достичь net-zero к 2040 году и заявила, что офф-грид кампус не поднимет счета за электричество для жителей Техаса. Компания настаивает, что собственные газовые мощности — это способ ускорить ИИ-развитие, не перегружая общую сеть.
Для обычного читателя эта история — самый наглядный пример того, что ИИ-бум имеет физическую цену. Энергопотребление дата-центров растёт быстрее, чем успевают строиться «чистые» мощности, и крупные игроки всё чаще выбирают газ как самое быстрое решение. Вопрос не только в том, сколько энергии потребляет ИИ, но и в том, кто и как её производит — и что это значит для климатических обязательств, которые компании давали ещё несколько лет назад.
Техас уже стал главной площадкой для таких сделок: помимо Amazon, свои гигаваттные ИИ-кампусы здесь развивают Microsoft и другие игроки. GW Ranch — не исключение, а сигнал: пока возобновляемая энергетика не догоняет спрос, газовые станции под ИИ будут появляться и дальше. Для тех, кто следит за ИИ, это повод задуматься не только о возможностях моделей, но и о том, какой инфраструктурой и выбросами оплачивается их работа.
