בניית תשתית הבינה המלאכותית בעולם תדרוש השקעה של 31.6 טריליון דולר מעכשיו ל-2050, על פי מודל שהזמינה PwC מ-Oxford Economics ב-46 מדינות. התחזית, שפורסמה השבוע, מעמידה את הוצאות ההון השנתיות על המסלול לכמעט פי שניים מכ-800 מיליארד דולר השנה ל-1.8 טריליון דולר עד אמצע המאה.
הדמות נוחתת על רקע ויכוח סוער בשאלה האם הוצאות מרכז נתונים בינה מלאכותית דומות לבנייה פרודוקטיבית או לבועה ספקולטיבית. המספרים של PwC אינם מיישבים את הטיעון הזה, אבל הם מכמתים את קנה המידה שלו בדיוק יוצא דופן - והם מצביעים על שינוי מבני במה שהוא למעשה מרכז נתונים כנכס פיננסי. For more context on this story, see our ongoing latest AI developments.
ארה"ב שולטת במפת ההוצאות
ארה"ב מהווה 15.1 טריליון דולר מהסך החזוי, או 48% מההוצאות העולמיות על פני 24 שנים. אסיה פסיפיק אחריה עם 8.2 טריליון דולר, בראשות סין והודו, ואילו אירופה והמזרח התיכון מהוות את היתרה.
משמעות הריכוזיות הזו היא שכמעט מחצית מההשקעות בעולם בתשתיות בינה מלאכותית זורמות למדינה אחת - עובדה שלא תאבד על קובעי המדיניות האירופיים, שצפו באסטרטגיות ריבוניות של בינה מלאכותית נאבקות לתרגם שאפתנות ליכולת מועברת.
PwC מתארת את אירופה כאזור שבו אסטרטגיות בינה מלאכותית מניעות השקעות צומחות, אם כי זו טענה צנועה הרבה יותר ממה שמשתמע מניית ארה"ב. תוכנית ה-gigafactory של היבשת של 30 מיליארד אירו, התגובה המתואמת הגדולה ביותר שלה עד כה, נתקלה בעיכובים.
ציוד, לא מבנים, הוא לאן הולך הכסף
אולי המספר הנובע יותר בדוח אינו סך הכותרות. ציוד מייצג כיום כ-70% מההוצאות ההון במרכזי נתונים, ופרויקטים של PwC שחלקם יגדלו ל-93% עד 2050.
השינוי הזה משנה איך מרכז נתונים נראה כנכס. בניין יכול לרדת בעשרות שנים ולהיות ממומן באמצעות חוב ארוך טווח בריבית נמוכה. מתלה של מאיצי בינה מלאכותית יכולה להתיישן תוך שנים ספורות ויש לממן באמצעות תזרים מזומנים או חוב המתומחרים מול אופקים קצרים בהרבה.
ההבחנה משנה גם כיצד יש להשוות את ההוצאה הציבורית והפרטית. תקציבי בינה מלאכותית ריבונית נועדו בדרך כלל ליצור קיבולת למחקר, הגנה ומינהל ציבורי ולא לשירותי ענן מסחריים, מה שאומר שהם לא יכולים פשוט להיות מוערמים על גבי השקעות גדולות יותר בעת ספירת מירוצי השקעות לאומיים.
PwC מתארת מרכזי נתונים כ"נכסים היברידיים" - הכרה בכך שהם אינם מתאימים יותר לקטגוריות רכוש או ציוד מסורתיות. קרנות תשתית, שבדרך כלל רוכשות נכסים ארוכי טווח עם תזרימי מזומנים צפויים, עשויות לגלות שמתקן הזקוק לציוד מחדש מהותי כל חמש שנים אינו מתאים למנדט שלהם בצורה נקייה כמו מגדל משרדים או כביש אגרה.
"תשתית AI הופכת לאחד מאתגרי הקצאת ההון המגדירים של הדור הבא", אמרה קלרה קאטג'ר, מובילת התשתיות העולמית של PwC Australia, בדו"ח.
ייתכן שצוואר הבקבוק אינו כסף כלל
התחזית מגיעה לצד בדיקת מציאות נפרדת: המגבלה על בניית בינה מלאכותית היא פיזית יותר ויותר מאשר פיננסית. זמני אספקת שנאי נמדדים בשנים. תורי חיבור לרשת בטקסס ודנמרק נמתחים הרחק אל העתיד. ציוד קירור ואישורי תכנון נעים כולם לאט יותר מהון.
כפי שנאמר בניתוח הדו"ח של The Next Web, לתעשייה יש הרבה כסף - היא מחכה לתשתית הפיזית שתדביק את הפער. אף אחד מאותם צווארי בקבוק לא ניתן לפתור על ידי הגדלת תחזית השקעה.
נתוני PwC עולים בקנה אחד עם הערכות אחרות. מקינזי חזתה בנפרד כמעט 7 טריליון דולר בהשקעה במרכזי נתונים עד שנת 2030, מספר שמתאים למסלול של PwC בהתחשב באופק הזמן השונים המעורבים.
קראו תחזיות לאופק ארוך בזהירות
מודל של 24 שנים להוצאה הונית על טכנולוגיה שקיימת מסחרית רק שנים ספורות נשען על הנחות לגבי ביקוש, מחירי שבבים והמשך מחזור ההשקעות הנוכחי - שאף אחת מהן לא יכולה להיות ידועה בביטחון רב.
יש גם גילוי שכדאי לשים לב אליו: PwC, כמו חברות ייעוץ אחרות המייצרות מחקר תשתיות, מייעצת לחברות ומשקיעים על עצם העסקאות והפרויקטים המכוסים במחקר זה. זה לא צופה חסר עניין.
ובכל זאת, כדאי להחזיק בשני מספרים מהדוח. הראשון הוא 800 מיליארד דולר - בערך מה שהעולם כבר מוציא על תשתית AI בשנה, נתון שמבסס את התחזית במציאות נצפית ולא בספקולציות. השני הוא 48 אחוז, חלק ההוצאות של רבע המאה הקרובה למדינה אחת.
המספר הראשון מתאר תעשייה שכבר נבנתה. השני מתאר את הצורה הגיאופוליטית של כל מה שעוד עתיד לבוא - וסביר להניח שזו תהיה הדמות הקשה יותר עבור קובעי מדיניות מחוץ לארצות הברית לעיכול.
אם הציוד יגיע ל-93% מההוצאה ההונית של מרכז הנתונים עד 2050, כפי ש-PwC מתכנן, מודלי המימון מאחורי תנופת הבינה המלאכותית יצטרכו להשתנות יחד איתו. ניתן לממן מבנים במשך 30 שנה. צ'יפס לא יכול.
---
Stay Ahead of AIGet the latest AI news, analysis, and breakthroughs — all in one place.
Read more AI news →
