Пока электромобили заряжаются, их владельцы могут и не подозревать, что под капотом парковочного места разворачивается цифровая революция. Американский стартап Xeal представил платформу Laitent, которая обещает превратить обычные зарядные станции в полноценные центры обработки данных. Цель амбициозна: развернуть до 100 000 графических процессоров Nvidia, создав новую инфраструктуру для ИИ-инференса прямо под открытым небом.
Энергия, которую мы не используем: от зарядки к вычислениям
Парадокс современной зарядной инфраструктуры в её неэффективности. Xeal, управляющая сетью из 1600 площадок в 500 городах США, с общей разрешённой мощностью более 200 МВт, отмечает: зарядные станции обычно используют менее 10% от доступного лимита. Оставшиеся 90% мощности простаивают без дела.
Именно эту неиспользованную энергию Xeal решила направить в русло искусственного интеллекта. Решение — Laitent Pods. Это компактные вычислительные модули, размером с одно парковочное место, способные вместить до 48 графических процессоров Nvidia архитектуры Hopper или Blackwell. В условиях, когда Nvidia поднимает цены на свои профессиональные решения, максимальная утилизация каждого ватта становится критически важной для рентабельности ИИ-проектов.
Xeal запускает Laitent Pods с Nvidia GPU. Источник: Xeal
Децентрализованный ИИ: инференс вместо гигантских дата-центров
Ключевая особенность Laitent Pods – их автономность. Они не требуют сложной инфраструктуры водоснабжения для охлаждения, что открывает возможность размещения в местах, где строительство традиционного дата-центра было бы нерентабельным или технически сложным. Программное обеспечение платформы Laitent динамически управляет вычислительной нагрузкой, адаптируясь к доступной мощности после зарядки электромобилей. Система может задействовать часть одного GPU или гибко объединять ресурсы нескольких модулей в пределах города.
Xeal фокусируется на ИИ-инференсе — то есть на запуске и выполнении уже обученных моделей искусственного интеллекта. Это стратегически обоснованное решение, поскольку для обучения ИИ-моделей необходимы стабильные гигаватты мощности, тогда как для работы чат-ботов, аналитики или других ИИ-сервисов идеально подходит распределённая вычислительная сеть. Это подтверждает и недавняя интеграция SteamOS с графическими процессорами Nvidia, демонстрирующая широкое проникновение «зелёных» чипов.
Развёртывание сети Laitent стартовало в сентябре 2026 года, а первый реальный вычислительный модуль компания планирует установить уже к концу текущего года. Такой подход позволяет вводить новые вычислительные мощности в эксплуатацию за месяцы, а не годы, благодаря отсутствию необходимости получения новых разрешений на электроподключение для каждой новой точки.
Парковка с вычислительными модулями Xeal. Иллюстрация: Xeal
Новая экономика парковочных пространств
Для владельцев парковочных площадок предложение Xeal выглядит крайне привлекательно. По предварительным оценкам, установка вычислительных модулей может увеличить стоимость объекта примерно на 1 миллион долларов США (45 миллионов гривен) при минимальных или даже нулевых инвестициях со стороны владельца.
Идея использования парковок для ИИ-вычислений не нова, но Xeal выводит её на новый уровень. Ранее, в марте 2026 года, компания Auddia анонсировала планы по развёртыванию солнечных ИИ-микродатацентров на парковках медицинских центров. Бельгийский стартап Tonomia также работает над созданием распределённой инфраструктуры под солнечными навесами. Эти инициативы указывают на чёткий тренд: будущее искусственного интеллекта будет формироваться не только в гигантских централизованных дата-центрах, но и на децентрализованных, распределённых площадках, таких как обычные парковки, превращая их в ключевые узлы новой вычислительной сети.