การสร้างโครงสร้างพื้นฐาน AI ของโลกจะต้องใช้เงินลงทุน 31.6 ล้านล้านดอลลาร์ระหว่างปัจจุบันถึงปี 2593 ตามแบบจำลองที่ได้รับมอบหมายจาก PwC จาก Oxford Economics ใน 46 ประเทศ การคาดการณ์ซึ่งเผยแพร่ในสัปดาห์นี้ ทำให้รายจ่ายฝ่ายทุนต่อปีมีแนวโน้มเพิ่มขึ้นเกือบสองเท่าจากประมาณ 800 พันล้านดอลลาร์ในปีนี้เป็น 1.8 ล้านล้านดอลลาร์ในช่วงกลางศตวรรษ

ตัวเลขดังกล่าวเกิดขึ้นท่ามกลางการถกเถียงกันอย่างเผ็ดร้อนว่าการใช้จ่ายของศูนย์ข้อมูล AI มีลักษณะคล้ายกับการสร้างผลผลิตหรือฟองสบู่เก็งกำไรหรือไม่ ตัวเลขของ PwC ไม่ได้ยุติข้อโต้แย้งดังกล่าว แต่พวกเขาวัดปริมาณด้วยความแม่นยำที่ไม่ธรรมดา และชี้ไปที่การเปลี่ยนแปลงเชิงโครงสร้างว่าศูนย์ข้อมูลจริงๆ แล้วเป็นสินทรัพย์ทางการเงินอย่างไร For more context on this story, see our ongoing artificial intelligence updates.

สหรัฐฯ ครองแผนที่การใช้จ่าย

สหรัฐอเมริกามีมูลค่า 15.1 ล้านล้านดอลลาร์ของมูลค่าทั้งหมดที่คาดการณ์ไว้ หรือคิดเป็น 48 เปอร์เซ็นต์ของการใช้จ่ายทั่วโลกตลอดระยะเวลา 24 ปี ตามมาด้วยเอเชียแปซิฟิกที่มีมูลค่า 8.2 ล้านล้านดอลลาร์ นำโดยจีนและอินเดีย ในขณะที่ยุโรปและตะวันออกกลางคิดเป็นส่วนที่เหลือ

การกระจุกตัวดังกล่าวหมายถึงการลงทุนด้านโครงสร้างพื้นฐาน AI เกือบครึ่งหนึ่งของโลกไหลเข้ามาในประเทศเดียว ซึ่งเป็นข้อเท็จจริงที่จะไม่สูญหายไปสำหรับผู้กำหนดนโยบายของยุโรป ที่ได้เฝ้าดูกลยุทธ์อธิปไตยของ AI พยายามที่จะแปลความทะเยอทะยานให้เป็นขีดความสามารถที่ส่งมอบ

PwC อธิบายว่ายุโรปเป็นภูมิภาคที่กลยุทธ์ AI อธิปไตยกำลังผลักดันการลงทุนที่เพิ่มขึ้น แม้ว่านั่นจะเป็นการกล่าวอ้างที่เจียมเนื้อเจียมตัวมากกว่าที่สหรัฐฯ บอกเป็นนัยก็ตาม โครงการ gigafactory มูลค่า 30 พันล้านยูโรของทวีป ซึ่งเป็นการตอบรับการประสานงานที่ใหญ่ที่สุดจนถึงตอนนี้ ประสบปัญหาความล่าช้า

อุปกรณ์ ไม่ใช่อาคาร คือที่ที่เงินไป

บางทีตัวเลขที่เป็นผลสืบเนื่องมากกว่าในรายงานอาจไม่ใช่ผลรวมพาดหัว ปัจจุบันอุปกรณ์คิดเป็นประมาณร้อยละ 70 ของรายจ่ายฝ่ายทุนของศูนย์ข้อมูล และโครงการของ PwC ที่มีส่วนแบ่งจะเพิ่มขึ้นเป็นร้อยละ 93 ภายในปี 2593

การเปลี่ยนแปลงดังกล่าวจะเปลี่ยนรูปลักษณ์ของศูนย์ข้อมูลในฐานะสินทรัพย์ อาคารอาจเสื่อมค่าลงได้เป็นเวลาหลายทศวรรษและได้รับการสนับสนุนทางการเงินจากหนี้ดอกเบี้ยต่ำที่มีอายุยาวนาน แร็คตัวเร่งความเร็ว AI อาจล้าสมัยได้ภายในไม่กี่ปี และจะต้องได้รับเงินทุนผ่านกระแสเงินสดหรือการกำหนดราคาหนี้ในขอบเขตที่สั้นกว่ามาก

ความแตกต่างยังมีความสำคัญต่อการเปรียบเทียบการใช้จ่ายภาครัฐและเอกชนด้วย โดยทั่วไป งบประมาณ Sovereign AI มีวัตถุประสงค์เพื่อสร้างขีดความสามารถสำหรับการวิจัย การป้องกัน และการบริหารสาธารณะ มากกว่าบริการคลาวด์เชิงพาณิชย์ ซึ่งหมายความว่างบประมาณเหล่านี้ไม่สามารถซ้อนทับกับรายจ่ายลงทุนแบบ Hyperscaler เมื่อนับการแข่งขันการลงทุนระดับชาติได้

PwC เรียกศูนย์ข้อมูลว่าเป็น "สินทรัพย์แบบไฮบริด" ซึ่งเป็นการยอมรับว่าศูนย์ข้อมูลเหล่านี้ไม่เหมาะกับทรัพย์สินหรืออุปกรณ์แบบเดิมๆ อีกต่อไป กองทุนโครงสร้างพื้นฐานซึ่งโดยทั่วไปจะซื้อสินทรัพย์ที่มีอายุยืนยาวและมีกระแสเงินสดที่คาดการณ์ได้ อาจพบว่าสิ่งอำนวยความสะดวกที่จำเป็นต้องมีอุปกรณ์ใหม่จำนวนมากทุก ๆ ห้าปีไม่สอดคล้องกับคำสั่งของพวกเขาอย่างหมดจดเหมือนกับอาคารสำนักงานหรือทางด่วน

"โครงสร้างพื้นฐาน AI กำลังกลายเป็นหนึ่งในความท้าทายในการจัดสรรเงินทุนของคนรุ่นต่อไป" Clara Cutajar ผู้นำด้านโครงสร้างพื้นฐานระดับโลกของ PwC Australia กล่าวในรายงาน

คอขวดอาจไม่ใช่เงินเลย

การฉายภาพมาพร้อมกับการตรวจสอบความเป็นจริงที่แยกจากกัน: ข้อจำกัดในการสร้าง AI นั้นมีความสำคัญทางกายภาพมากกว่าทางการเงิน ระยะเวลารอคอยของหม้อแปลงไฟฟ้ามีหน่วยเป็นปี คิวการเชื่อมต่อกริดในเท็กซัสและเดนมาร์กขยายออกไปไกลถึงอนาคต อุปกรณ์ทำความเย็นและการอนุมัติการวางแผนล้วนเคลื่อนไหวช้ากว่าเงินทุน

ดังที่การวิเคราะห์รายงานของ The Next Web กล่าวไว้ อุตสาหกรรมนี้มีเงินมากมาย — กำลังรอให้โครงสร้างพื้นฐานทางกายภาพตามทัน ปัญหาคอขวดเหล่านี้ไม่สามารถแก้ไขได้ด้วยการเพิ่มการคาดการณ์รายจ่ายฝ่ายทุน

ตัวเลขของ PwC มีความสอดคล้องกับประมาณการอื่นๆ อย่างกว้างขวาง McKinsey ได้คาดการณ์การลงทุนด้านศูนย์ข้อมูลไว้เกือบ 7 ล้านล้านดอลลาร์ภายในปี 2573 ซึ่งเป็นตัวเลขที่สอดคล้องกับทิศทางของ PwC เมื่อพิจารณาถึงขอบเขตเวลาที่แตกต่างกัน

อ่านการฉายภาพขอบฟ้าแบบยาวด้วยความระมัดระวัง

รูปแบบการใช้จ่ายด้านทุนในระยะเวลา 24 ปีสำหรับเทคโนโลยีที่มีอยู่ในเชิงพาณิชย์เพียงไม่กี่ปีนั้น ขึ้นอยู่กับสมมติฐานเกี่ยวกับอุปสงค์ ราคาชิป และความต่อเนื่องของวงจรการลงทุนในปัจจุบัน ซึ่งไม่สามารถทราบได้อย่างมั่นใจมากนัก

นอกจากนี้ยังมีการเปิดเผยข้อมูลที่น่าสังเกตอีกด้วย: PwC เช่นเดียวกับที่ปรึกษาอื่นๆ ที่ผลิตการวิจัยโครงสร้างพื้นฐาน ให้คำแนะนำแก่บริษัทและนักลงทุนเกี่ยวกับธุรกรรมและโครงการที่ครอบคลุมโดยการวิจัยนั้น ไม่ใช่ผู้สังเกตการณ์ที่ไม่สนใจ

ถึงกระนั้น ตัวเลขสองตัวจากรายงานก็คุ้มค่าที่จะเก็บไว้ ประการแรกคือ 800 พันล้านดอลลาร์ ซึ่งเป็นจำนวนโดยประมาณที่โลกใช้จ่ายไปกับโครงสร้างพื้นฐาน AI ต่อปี ซึ่งเป็นตัวเลขที่มีพื้นฐานการฉายภาพในความเป็นจริงที่สังเกตได้มากกว่าการเก็งกำไร ประการที่สองคือร้อยละ 48 ซึ่งเป็นส่วนแบ่งของการใช้จ่ายในช่วงไตรมาสศตวรรษหน้าไปยังประเทศหนึ่ง

ตัวเลขแรกอธิบายถึงอุตสาหกรรมที่ถูกสร้างขึ้นแล้ว ประการที่สองอธิบายถึงรูปร่างทางภูมิรัฐศาสตร์ของทุกสิ่งที่จะเกิดขึ้นในอนาคต และมีแนวโน้มว่าจะเป็นตัวเลขที่ยากสำหรับผู้กำหนดนโยบายนอกสหรัฐอเมริกาในการแยกแยะ

หากอุปกรณ์มีค่าใช้จ่ายถึง 93 เปอร์เซ็นต์ของรายจ่ายฝ่ายทุนของศูนย์ข้อมูลภายในปี 2593 ตามที่ PwC วางแผนไว้ โมเดลทางการเงินที่อยู่เบื้องหลังการเติบโตของ AI จะต้องเปลี่ยนแปลงตามไปด้วย อาคารสามารถจัดไฟแนนซ์ได้นานกว่า 30 ปี ชิปไม่สามารถ

---

Stay Ahead of AI

Get the latest AI news, analysis, and breakthroughs — all in one place.

Read more AI news →