OpenAI построит дата-центр на $30 млрд в Джорджии: разбор проекта Camellia | AI Радар
Инфраструктура

OpenAI построит дата-центр на $30 млрд в Джорджии — свой первый самостоятельный кампус

📅 25 июля 2026 ✍️ Александр Григорьев 🏷 OpenAI · Инфраструктура · Дата-центры
OpenAI объявила о проекте Camellia — дата-центре в округе Эффингем (штат Джорджия) мощностью 3,2 гигаватта, этого хватит на энергоснабжение около 2,4 млн американских домов. Это первый ЦОД, который компания проектирует и строит самостоятельно, с инвестициями свыше $30 млрд и запуском первых мощностей в 2028 году.
$30 млрд+
Инвестиции
в полном масштабе
3,2 ГВт
Мощность —
2,4 млн домов США
2028
Запуск первых
мощностей

Что известно о проекте Camellia

OpenAI объявила о строительстве дата-центра под кодовым названием Camellia в округе Эффингем, штат Джорджия, недалеко от Саванны — на площадке индустриального хаба Savannah Gateway. Компания заключила с Georgia Power контракт на 3,2 гигаватта электроэнергии — для сравнения, этого достаточно, чтобы обеспечить электричеством около 2,4 млн среднестатистических американских домов. Первоначальная оценка стоимости проекта — $20 млрд, но, по данным Bloomberg, при выходе на полную мощность инвестиции могут превысить $30 млрд, что делает Camellia одним из крупнейших отдельных инфраструктурных проектов OpenAI.

Принципиальное отличие Camellia от предыдущих проектов OpenAI (включая нашумевший Stargate) — компания впервые самостоятельно проектирует и строит дата-центр, а не арендует мощности у партнёров вроде Microsoft, Oracle или CoreWeave. Несколько сотен мегаватт должны заработать уже в 2028 году, а полное развёртывание растянется до 2032-го. Финансирование и строительство компания ищет вместе с партнёрами — сумма настолько велика, что закрыть её из собственных средств OpenAI не может.

Локальная политика и цена присутствия

Строительство дата-центра такого масштаба почти всегда сопровождается сопротивлением местных жителей — рост энергопотребления и нагрузка на сети электроснабжения переносятся на обычных потребителей региона. Чтобы снизить накал, OpenAI объявила о выделении $80 млн на локальные приоритеты — школы, общественную безопасность, здравоохранение, профессиональное обучение и жильё, а также о предоставлении до $71 млн в виде кредитов на Codex AI каждому студенту колледжей Джорджии. Это часть более широкой стратегии компании — покупать себе социальную лицензию на строительство инфраструктуры такого масштаба заранее, а не разбираться с протестами постфактум.

AI Радар — Аналитический дашборд
Полная картина рынка ИИ России и мира
520 млрд ₽рынок ИИ России
+24%рост г/г
800+AI-компаний
$3.68 трлнпрогноз мир к 2030
На главную

Гонка вычислений, в которой Россия не участвует

Camellia — лишь одна точка на карте глобальной гонки инвестиций в ИИ-инфраструктуру, которая в июле 2026 года идёт с рекордной интенсивностью: только Alphabet подняла годовой прогноз расходов на ИИ-инфраструктуру до $205 млрд, а глобальные стартапы за первое полугодие привлекли рекордные $510 млрд, большая часть которых уходит именно в вычислительные мощности, дата-центры и энергетику, а не в сами модели. Масштаб таких проектов — гигаватты энергии, десятки миллиардов долларов, горизонты планирования в 5–7 лет — недоступен ни одной российской компании: даже крупнейшие объявленные инвестиции Сбера в ИИ (порядка 600 млрд рублей, то есть около $7 млрд, за 2024–2026 годы) на порядок меньше одного проекта OpenAI.

Причина разрыва — не только объём капитала, но и доступ к чипам. Экспортные ограничения на поставки передовых ускорителей NVIDIA и AMD в Россию делают невозможным строительство сопоставимых по мощности вычислительных кластеров даже при наличии финансирования: российские дата-центры для ИИ вынуждены полагаться на Huawei Ascend и параллельный импорт, тогда как OpenAI планирует Camellia вокруг новейших чипов NVIDIA и собственных ускорителей.

Практический вывод для российского рынка — конкурировать в гонке «сырых» вычислительных мощностей бессмысленно, и Сбер с Яндексом уже фактически выбрали другую стратегию: не гнаться за масштабом инфраструктуры, а специализироваться на эффективности моделей под русскоязычные задачи и на регуляторных преимуществах локализации данных, где крупные американские игроки объективно проигрывают из-за требований 152-ФЗ и КИИ.

Почему масштаб проекта важен даже без прямого сравнения

Есть и косвенный эффект, который касается любой страны, включая Россию: чем больше вычислительных мощностей строят OpenAI, Google, Meta и xAI, тем ниже в перспективе может стать цена доступа к их API, поскольку компании закладывают в такие дата-центры расчёт на кратный рост числа запросов и себестоимость инференса на годы вперёд. Одновременно растёт зависимость всей мировой AI-индустрии, включая российских разработчиков, использующих зарубежные модели через посредников, от нескольких десятков конкретных дата-центров и энергосетей в США. Любой сбой, регуляторное ограничение или политическое решение, затрагивающее такую инфраструктуру, транслируется в задержки и рост цен по всей цепочке — вплоть до конечного пользователя в Москве или Новосибирске, который просто хочет получить ответ от чат-бота на пару секунд быстрее.

📎 Первоисточник: Data Center Dynamics · Июль 2026 ↗