Tesla готовит модульные дата-центры для ИИ: что скрывается за брендом Megapod

Tesla подала в Патентное ведомство США заявку на регистрацию товарного знака Megapod (номер 99893717). Это так называемая заявка о намерении использовать товарный знак — компания резервирует название для продукта, который пока не выпущен на рынок. Описание будущего продукта оказалось необычайно подробным для подобных документов.

Под брендом Megapod Tesla планирует предлагать модульные аппаратные комплексы для центров обработки данных, предназначенные для вычислений в области ИИ, серверное оборудование, системы обработки данных для ИИ, сетевую инфраструктуру, блоки распределения электропитания и системы охлаждения. Кроме того, заявка охватывает автономные вычислительные комплексы для ИИ-нагрузок, поставляемые как единое решение. По сути, речь идет о готовом модуле, объединяющем вычислительные ресурсы, электропитание и охлаждение в одном корпусе. Также предусмотрено программное обеспечение для мониторинга, управления и оптимизации работы таких систем.

Конкуренция с лидером рынка

Однако у этой идеи есть серьезная проблема: рынок модульных вычислительных комплексов для ИИ уже имеет безоговорочного лидера. Сегодня эталоном в этой сфере считается система NVIDIA GB200 NVL72 от Nvidia — стоечный вычислительный комплекс с жидкостным охлаждением, включающий 72 графических процессора Blackwell и 36 процессоров Grace, которые функционируют как единая гигантская вычислительная система. На основе этих решений Nvidia строит кластеры DGX SuperPOD, способные масштабироваться до более чем 9000 графических процессоров. Аналогичные платформы предлагают также Dell Technologies и Supermicro.

Именно в эту конкурентную среду придется войти Megapod — рынок, где уже давно доминирует компания, чьи процессоры фактически обеспечивают работу большей части мировой ИИ-инфраструктуры. При этом у Tesla отсутствует собственный бизнес по продаже вычислительного оборудования. Крупнейший ИИ-кластер компании — Cortex на заводе Gigafactory Texas — использует около 67 тысяч графических процессоров уровня Nvidia H100. Иными словами, Tesla является одним из крупнейших клиентов Nvidia, а не конкурентом, предлагающим альтернативные вычислительные решения.

Проблемы с собственными разработками

Не слишком убедительно выглядит и опыт компании в разработке собственных ИИ-систем. В августе 2025 года Tesla закрыла проект суперкомпьютера Dojo. Тогда генеральный директор компании Илон Маск назвал архитектуру Dojo 2 «эволюционным тупиком» после того, как значительная часть команды покинула проект. После этого Tesla переключилась на разработку чипов AI5 и AI6. Однако AI5 вышел почти на два года позже первоначального графика, а выпуск AI6 также задерживается примерно на полгода из-за проблем с освоением 2-нм техпроцесса у Samsung Electronics. В результате массовое производство может начаться лишь ближе к концу 2027 года.

Если Tesla и обладает реальным бизнесом в сфере ИИ-дата-центров, то это не вычисления, а энергетическая инфраструктура. Продукты компании — системы накопления энергии Megapack и новое решение Megablock — уже активно используются в дата-центрах искусственного интеллекта в качестве буферных энергетических мощностей. Показательно, что компания xAI, также принадлежащая Илону Маску, закупила Megapack примерно на один миллиард долларов для обеспечения энергией своих вычислительных кластеров.

Именно этот энергетический опыт выглядит наиболее логичным основанием для проекта Megapod. Если новый продукт будет представлять собой комплекс, объединяющий силовую электронику Tesla, системы терморегулирования и инфраструктурную оболочку для вычислительного оборудования, то он окажется близок к тому бизнесу, в котором компания действительно обладает серьезной экспертизой. Иными словами, наиболее реалистичный сценарий для Megapod — не конкуренция с Nvidia в производстве вычислительных систем, а создание инфраструктуры вокруг этих систем: электропитания, охлаждения и готовых модульных площадок для размещения ИИ-оборудования.