Розбудова світової інфраструктури штучного інтелекту потребуватиме інвестицій у розмірі 31,6 трильйона доларів США до 2050 року, згідно з моделюванням, проведеним на замовлення PwC від Oxford Economics у 46 країнах. Прогноз, опублікований цього тижня, передбачає, що річні капітальні витрати зростуть майже вдвічі з приблизно 800 мільярдів доларів цього року до 1,8 трильйона доларів до середини століття.
Ця цифра з’явилася на тлі бурхливих дебатів про те, чи нагадують витрати на центр обробки даних ШІ продуктивне будівництво чи спекулятивну бульбашку. Цифри PwC не підтверджують цей аргумент, але вони кількісно визначають його масштаби з незвичайною точністю — і вони вказують на структурну зміну того, що центр обробки даних насправді є фінансовим активом. For more context on this story, see our ongoing AI news.
США домінують на карті витрат
На Сполучені Штати припадає 15,1 трильйона доларів від прогнозованої загальної суми, або 48 відсотків світових витрат протягом 24 років. Далі йде Азіатсько-Тихоокеанський регіон з 8,2 трильйонами доларів США на чолі з Китаєм та Індією, а Європа та Близький Схід складають решту.
Ця концентрація означає, що майже половина світових інвестицій в інфраструктуру штучного інтелекту спрямовується в одну країну — факт, який не втратить для європейських політиків, які спостерігали, як суверенні стратегії штучного інтелекту намагаються перетворити амбіції на досягнуті можливості.
PwC описує Європу як регіон, де суверенні стратегії штучного інтелекту стимулюють зростання інвестицій, хоча це значно скромніше твердження, ніж передбачає частка США. Програма гігафабрик на континенті вартістю 30 мільярдів євро, найбільша скоординована відповідь на цей час, затримується.
Гроші йдуть на обладнання, а не на будівлі
Можливо, більш значуще число у звіті не є підсумковим заголовком. Зараз на обладнання припадає близько 70 відсотків капітальних витрат центрів обробки даних, а до 2050 року частка проектів PwC зросте до 93 відсотків.
Ця зміна змінює те, як центр обробки даних виглядає як актив. Будівля може знецінюватися протягом десятиліть і фінансуватися за рахунок довгострокових боргів під низькі відсотки. Стійка прискорювачів штучного інтелекту може застаріти протягом кількох років і повинна фінансуватися за рахунок грошових потоків або боргів, оцінених на набагато коротші горизонти.
Розрізнення також має значення для порівняння державних і приватних витрат. Суверенні бюджети штучного інтелекту, як правило, призначені для створення потенціалу для досліджень, оборони та державного управління, а не для комерційних хмарних сервісів, що означає, що вони не можуть бути просто складені поверх капітальних витрат гіпермасштабування під час підрахунку національних гонок інвестицій.
PwC описує центри обробки даних як «гібридні активи» — це підтвердження того, що вони більше не вписуються в традиційні категорії власності чи обладнання. Інфраструктурні фонди, які зазвичай купують довгострокові активи з передбачуваними грошовими потоками, можуть виявити, що об’єкт, який потребує суттєвого переобладнання кожні п’ять років, не відповідає їх мандату так само, як офісна вежа чи платна дорога.
«Інфраструктура штучного інтелекту стає одним із визначальних викликів розподілу капіталу наступного покоління», — зазначила у звіті Клара Кутаджар, лідер глобальної інфраструктури PwC в Австралії.
Вузьким місцем можуть бути зовсім не гроші
Прогноз надходить разом із окремою перевіркою реальності: обмеження на створення штучного інтелекту все більше є фізичними, а не фінансовими. Термін виконання трансформаторів вимірюється роками. Черги на підключення до мережі в Техасі та Данії тягнуться далеко в майбутнє. Холодильне обладнання та схвалення планування рухаються повільніше, ніж капітал.
Як показало аналіз звіту The Next Web, галузь має багато грошей — вона чекає, поки фізична інфраструктура наздожене згаяне. Жодне з цих вузьких місць не можна вирішити шляхом збільшення прогнозу капіталовкладень.
Цифри PwC загалом узгоджуються з іншими оцінками. McKinsey окремо спрогнозувала майже 7 трильйонів доларів США в інвестиції в центри обробки даних до 2030 року, цифра, яка відповідає траєкторії PwC, враховуючи різні часові горизонти.
Уважно читайте довгострокові прогнози
24-річна модель капітальних витрат на технологію, яка комерційно існувала лише кілька років, базується на припущеннях щодо попиту, цін на мікросхеми та продовження поточного інвестиційного циклу — жодне з яких не може бути впевнено відоме.
Є також інформація, яку варто відзначити: PwC, як і інші консалтингові компанії, які займаються дослідженнями інфраструктури, консультує компанії та інвесторів щодо самих угод і проектів, охоплених цим дослідженням. Це не незацікавлений спостерігач.
І все ж варто втриматися двох цифр зі звіту. Перший становить 800 мільярдів доларів — приблизно стільки, скільки світ уже витрачає на інфраструктуру штучного інтелекту на рік, ця цифра ґрунтується на реальності, що спостерігається, а не на спекуляціях. Другий – 48 відсотків, частка витрат наступної чверті століття, спрямована на одну країну.
Перше число описує галузь, яка вже була побудована. Другий описує геополітичну форму всього, що ще має відбутися — і, ймовірно, це буде важча цифра для політиків за межами Сполучених Штатів.
Якщо обладнання досягне 93 відсотків капітальних витрат центру обробки даних до 2050 року, згідно з прогнозами PwC, моделі фінансування, що стоять за бумом ШІ, повинні будуть змінитися разом із цим. Будівлі можна фінансувати протягом 30 років. Чіпси не можуть.
---
Stay Ahead of AIGet the latest AI news, analysis, and breakthroughs — all in one place.
Read more AI news →
