гигаватта (ГВт). База рассчитана на параллельную работу до одного миллиона вычислительных карт и вычисления на уровне петафлопс. По мере того как ИИ-кластеры масштабируются от десятков тысяч до миллиона карт, энергопотребление возрастает от мегаватт (МВт) до гигаватт, что делает электроснабжение критическим узким местом. Улан-Цаб был выбран благодаря богатым ветровым и солнечным ресурсам региона — 67% электроэнергии здесь вырабатывается из «зелёных» источников. Envision использует собственную погодную модель «Tianji» для прогнозирования, энергетическую модель «Tianshu» для планирования нагрузки и операционную систему интернета вещей (IoT) EnOS для управления процессами, формируя контур обратной связи в реальном времени, который преобразует нестабильную возобновляемую энергию в стабильное электропитание. Объект использует систему электропитания постоянного тока (DC) напряжением 800 В в сочетании с твердотельными трансформаторами (SST) и системами накопления энергии на аккумуляторах (BESS) для снижения потерь при преобразовании энергии, а также комбинирует решения воздушного и жидкостного охлаждения. По заявлению Envision, такая система обеспечивает в десять раз более высокую вычислительную производительность на единицу площади по сравнению с традиционными центрами обработки данных. К 2030 году Envision планирует построить в пустынных регионах мира «зелёные» ИИ-вычислительные центры общей мощностью 5 ГВт, при этом база в Синхэ станет первым шагом в реализации этой стратегии. Проект смещает фокус конкурентной борьбы в сторону системной эффективности — в области энергоснабжения, охлаждения и инфраструктуры в целом.