Globālais AI infrastruktūras uzplaukums virzās uz satriecošu pavērsienu. Saskaņā ar jauno Bank of America Global Research prognozi datu centru izdevumi 2026. gadā pārsniegs 1 triljonu USD, bet pēc tam vairāk nekā divas reizes līdz 2,1 triljonam USD līdz 2028. gadam. Pieaugums atspoguļo milzīgās izmaksas par skaitļošanas infrastruktūras izveidi, kas nepieciešama, lai apmācītu un vadītu arvien sarežģītākas mākslīgā intelekta sistēmas.
Prognoze, kas publicēta piektdien, 23. oktobrī, zīmē nozari, kas iepludina nepieredzētas naudas summas serveros, tīkla iekārtās, elektroenerģijas infrastruktūrā un dzesēšanas sistēmās. Tas, kas sākās kā sacensība par progresīvu AI mikroshēmu nodrošināšanu, ir izaugusi par vairāku triljonu dolāru būvniecības un infrastruktūras izdevumu bumu, radot jaunas iespējas uzņēmumiem tālu ārpus Silīcija ielejas.
Globālais datu centru tirgus, kura vērtība 2022. gadā bija 275 miljardi ASV dolāru, līdz 2030. gadam varētu sasniegt 2,93 triljonus ASV dolāru. Banka paredz, ka AI pieprasījums no 2025. līdz 2030. gadam veicinās salikto gada pieauguma tempu par 37%, atsaucoties uz Bank of America pētījumu, ziņo Reuters.
Skaitļi parāda, cik dārgi kļūst AI sacīkstes. Lai izveidotu lielākus modeļus un apkalpotu miljonus lietotāju, ir nepieciešamas lielas skaitļošanas jaudas, liekot tehnoloģiju uzņēmumiem veikt lielus ieguldījumus jaunās iekārtās un tajās esošajās iekārtās.
Investoriem šie skaitļi liecina, ka infrastruktūras izdevumu cikls, kas atbalsta mākslīgo intelektu, varētu pārsniegt pašreizējo ieguldījumu vilni AI mikroshēmās.
AI Gold Rush līdz 2028. gadam palielinās datu centra tēriņus vairāk nekā 2 triljonu dolāru apmērā
Mikroshēmu ražotāji un serveru ražotāji ir pievērsuši lielu uzmanību AI tēriņu uzplaukumam, īpaši Amerikas Savienotajās Valstīs. Nvidia ir kļuvusi par centrālo piegādātāju procesoriem, ko izmanto, lai apmācītu progresīvus mākslīgā intelekta modeļus, un pieprasījums pēc augstas veiktspējas skaitļošanas aprīkojuma turpina veidot investīciju lēmumus tehnoloģiju nozarē.
Tomēr Bank of America aplēses atklāj, cik daudz naudas ieplūst plašākā infrastruktūrā, kas nepieciešama, lai šīs iekārtas darbotos.
Banka lēš, ka datu centru izstrāde izmaksā aptuveni 49 miljonus ASV dolāru uz vienu megavatu jaudas, un informācijas tehnoloģiju iekārtas veido 78% no kopējiem izdevumiem.
Serveri veido lielākos izdevumus, kas maksā aptuveni 31,4 miljonus USD par megavatu. Tīkla aprīkojuma cena ir 4,8 miljoni USD par megavatu.
Iekārtām, kas vērstas uz mākslīgo intelektu, ko bieži sauc par neokloudiem, ir vēl augstāka cena. Bank of America lēš, ka to izmaksas ir aptuveni 57 miljoni USD par megavatu, atspoguļojot specializēto aparatūru un infrastruktūru, kas nepieciešama intensīvas AI darba slodzes atbalstam. Šīs iekārtas var darboties ar mazāku fizisko nospiedumu nekā parastie datu centri.
Izdevumi pārsniedz procesorus un serverus.
Uzņēmumi, kas ražo elektriskās sadales iekārtas, ģeneratorus, rezerves elektroenerģijas sistēmas, dzesētājus un dzesēšanas iekārtas, kļūst par arvien nozīmīgākiem AI nozares piegādātājiem. Bank of America lēš, ka atsevišķi infrastruktūras komponenti šajās kategorijās maksā no 100 000 līdz 1,1 miljonam USD par megavatu.
Tas rada ievērojamu iespēju rūpnieciskajiem ražotājiem, inženieru firmām un būvniecības uzņēmumiem, kuru uzņēmumiem vēsturiski ir bijusi maza tieša saskarsme ar tehnoloģiju sektoru.
Izdevumu prognozes ir saistītas ar ievērojamiem riskiem. Datu centru attīstītāji saskaras ar arvien lielākiem izaicinājumiem nodrošināt elektrību, saņemt būvatļaujas un jaunu objektu pieslēgšanu elektrotīkliem. Izmaksu kāpums un vietējo pretestība liela mēroga attīstībai var palēnināt projektus vai padarīt tos dārgākus.
Atliek arī finanšu jautājums. Tehnoloģiju uzņēmumi iegulda milzīgas summas AI infrastruktūrai, taču ilgtermiņa atdeve būs atkarīga no tā, vai ieņēmumi no AI produktiem un pakalpojumiem var attaisnot ieguldījumu.
Bank of America prognoze ir prognoze, nevis garantija. Tēriņu temps būs atkarīgs no mākslīgā intelekta ieviešanas, finansēšanas nosacījumiem un nozares spējas nodrošināt jaunu jaudu tiešsaistē.
Tomēr prognožu mērogs liecina par būtiskām pārmaiņām, kur virzās investīcijas tehnoloģijās.
AI uzplaukuma nākamo fāzi var izmērīt tikpat daudz megavatos, betonā un dzesēšanas jaudā, kā mikroshēmās un algoritmos.
