Goldman Sachs: инвестиции в ИИ смещаются в сторону дата-центров

Инвестиции в искусственный интеллект переходят в фазу жесткого отбора: компании и инвесторы смотрят мимо первоначального хайпа и фокусируются на инфраструктуре дата-центров, необходимой для запуска ИИ-систем.

Аналитики Goldman Sachs отмечают, что рынок движется к тому, что они называют «полетом к качеству» (flight to quality). На практике инвесторы пристальнее присматриваются к компаниям, владеющим и управляющим крупными дата-центрами и вычислительной инфраструктурой. Разработчики узкоспециализированных ИИ-инструментов и экспериментального софта остаются менее в центре внимания.

Goldman Sachs ожидает быстрого роста расходов на ИИ-инфраструктуру по мере расширения компаниями вычислительных мощностей для обучения и развертывания моделей. Hyperscale-провайдеры (крупнейшие облачные операторы) вкладывают десятки миллиардов долларов в год в новые дата-центры и вычислительное железо. Сетевые системы также масштабируются, чтобы поддерживать этот рост.

Спрос на ИИ перестраивает рынок дата-центров

По оценкам Goldman Sachs Research, в ближайшие два года на ИИ-нагрузки будет приходиться около 30% от общей мощности дата-центров. Спрос на вычислительные ресурсы растет как в облачных сервисах, так и в корпоративном сегменте. Это отражает фундаментальную разницу между ИИ-задачами и традиционными облачными нагрузками. Обучение крупных моделей требует параллельной работы тысяч чипов на протяжении длительного времени. Inference (вывод) — процесс генерации ответов или прогнозов — также требует стабильной вычислительной мощности при обслуживании пользователей.

Облачные провайдеры и ИИ-разработчики сейчас наращивают мощности дата-центров темпами, не наблюдавшимися в предыдущих фазах развития облачных вычислений. Спрос на инфраструктуру выходит за рамки вычислительного железа. Энергоснабжение становится центральной проблемой в ИИ-гонке.

Исследователи Goldman Sachs оценивают, что к 2030 году глобальное потребление энергии дата-центрами вырастет примерно на 175% по сравнению с уровнем 2023 года. В первую очередь это будет обусловлено ИИ-нагрузками. По их подсчетам, это увеличение примерно равно добавлению в мировую энергосистему еще одной страны из топ-10 по потреблению электроэнергии. Растущий спрос на энергию заставляет энергетические компании и правительства задуматься о новых инвестициях в энергетическую инфраструктуру.

Инфраструктурные ограничения формируют ИИ-стратегии

Растущие потребности в электропитании и охлаждении влияют на выбор мест для строительства новых ИИ-дата-центров. Высокие требования к площади тоже ограничивают выбор. Крупные объекты часто размещаются вблизи стабильных источников энергии и магистральных волоконно-оптических сетей. Некоторые компании строят ИИ-кластеры для обучения моделей в удаленных районах, где проще обеспечить землю и электричество. Локация дата-центров напрямую влияет и на экологичность: академические исследования показывают, что системы охлаждения и географическое положение влияют на потребление энергии и воды не меньше, чем энергоэффективность самого железа.

Эти ограничения начинают сказываться на том, как технологические компании планируют свои ИИ-стратегии. Разработка новых моделей или софта — это лишь часть задачи. Компании должны гарантировать наличие инфраструктуры для надежной работы этих систем, а на ее строительство уходят годы.

Строительство крупных дата-центров затрагивает сложные цепочки поставок. Проектам требуются закупка земельных участков и подключение к электросетям. Многие из них зависят от долгосрочных договоров на энергоснабжение. Дефицит электрооборудования и задержки в расширении сетей могут тормозить новые проекты. Эти ограничения объясняют, почему инвесторы все больше внимания уделяют компаниям, уже контролирующим крупные сети дата-центров.

Избирательная фаза ИИ-рынка

Во время первой волны внедрения генеративного ИИ многие компании росли в капитализации просто за счет ассоциации с этим трендом. Сейчас эта фаза меняется: инвесторы пересматривают то, где именно будет происходить реальный рост ИИ.

Инвесторы изучают, какие компании обладают инфраструктурой и бизнес-моделями, необходимыми для долгосрочного развертывания ИИ. Операторы дата-центров и производители чипов находятся у самого основания этой экосистемы. Их услуги нужны независимо от того, какие ИИ-приложения в итоге станут популярными.

Во время предыдущих волн роста вычислительных мощностей компании, строившие базовую инфраструктуру, часто получали стабильный доход. Софтовые платформы, напротив, взлетали и падали гораздо быстрее. Похожая динамика сейчас формируется и в ИИ-секторе.

Масштабирование инфраструктуры поднимает и новые вопросы. Потребление энергии и пропускная способность сетей становятся ключевыми проблемами для правительств и отраслевых планировщиков. Экологическое воздействие также привлекает все более пристальное внимание.

В ближайшие годы ИИ-экономика будет зависеть от электростанций и систем охлаждения не меньше, чем от алгоритмов и софта. Эта реальность формирует следующий этап ИИ-гонки.

(Photo by Lightsaber Collection)