Триллион на ЦОДы под ИИ
Аналитики Dell'Oro Group утверждают, что уже в этом году расходы на строительство и расширение уже имеющихся ЦОДов будет потрачено больше триллиона долларов. Основную долю этих расходов возьмут на себя Amazon, Google, Microsoft и корпорация Цукерберга, но причина остается единой – ИИ требует все больше производительности. При этом построить ЦОД – это не коробку в поле возвести и принести туда стойки с оборудованием. Хотя оборудование – главная статья расходов, но есть и другие проблемы, которые просто деньгами не закрыть.
Главная проблема – электроэнергия. ЦОДы прожорливы, и если Microsoft мечтает о мини-АЭС, то реальностью становится строительство новых газовых электростанций. Энергия солнца не спасет, тем более там, где солнца много, возникает вторая проблема – охлаждение. В Японии вот предлагают ЦОДы превращать в котельные и вообще думать о том, как перейти на новые технологии охлаждения.
В ближайшие годы затраты на строительство ЦОДов будут только расти. По оценке Moody’s пиком станет 2029 год, но есть и мнение, что пиком станет момент кассового разрыва между затратами на создание инфраструктуру и возвратностью этих инвестиций. Уже сейчас становится понятно, что ИИ не генерирует достаточно выручки, чтобы покрывать затраты на создание новой инфраструктуры, и крупнейшие ИИ-компании де-факто уперлись в потолок. Дальше либо увеличивать стоимость сервиса, либо сознательно деградировать его качество и эффективность, либо каким-то образом производить революционные изменения в работе ИИ, которые в корне поменяют парадигму энергопотребления и требования к вычислительным мощностям.
Страшнее всего выглядят цифры: OpenAI и Anthropic за 2025 год получили совокупную выручку около 29 миллиардов долларов, тогда как на инфраструктуру ушло 400 миллиардов долларов. Самые смелые прогнозы OpenAI и Anthropic на 2026 год – совокупная выручка в 145-150 миллиардов долларов), что на фоне триллиона в процентном соотношении может и выглядит, как сокращение разрыва, но в силу величины цифр так долго продолжаться не может.
В итоге игра ИИ-бигтеха напоминает «стратегию Казановы» на рулетке: удваивать ставку после каждого проигрыша. Действительно, на длинной дистанции такая «стратегия» может сработать, но ее проблема в том, что ради выигрыша самой первой – мизерной ставки – приходится ставить на кон в два раза больше каждый раз, когда ставка не сыграла. В какой-то момент деньги просто кончатся.