8 февраля 2025 The Economist
Никто не сказал Марку Цукербергу, что поток инвестиций в центры обработки данных вот-вот замедлится. 29 января, во время телефонной конференции по результатам года, босс Meta (признана в России экстремистской организацией и запрещена) похвастался, что гигант социальных сетей планирует построить центр обработки данных (ЦОД) с искусственным интеллектом (ИИ), "настолько большой, что он охватил бы значительную часть Манхэттена, если бы был размещен там".
Он выбрал подходящий момент. Всего два дня назад цены на акции компаний от Nvidia, производителя чипов, до Dell, производителя серверов, используемых в ЦОД, резко упали в ответ на премьеру новой модели ИИ, созданной китайским стартапом DeepSeek. Расходы на ее обучение были в разы меньше, чем на аналогичные мощные западные модели, что поднимает вопросы о том, сколько вычислительной мощности — и инвестиций — необходимо для разработки ИИ.
Хотя многие из акции IT-гигантов с тех пор восстановились, этот эпизод привлек повышенное внимание к огромным суммам денег, которые тратятся на ЦОДы. Meta (признана в России экстремистской организацией и запрещена) и три крупнейших поставщика облачных услуг Америки — Alphabet, Amazon и Microsoft — вложили в прошлом году в инфраструктуру ЦОД в общей сложности $180 млрд. Добавьте расходы небольших технологических фирм, поставщиков телекоммуникационных услуг, крупных предприятий и операторов центров обработки данных, таких как Digital Realty и Equinix, и эта цифра возрастет до примерно $465 млрд. Земля, здания и периферийная аппаратура, такая как электрооборудование, составляют около 30% от этой суммы, а чипы, серверные стойки, сетевое оборудование и тому подобное составляют остальную часть. Накопившие деньги частные инвестиционные компании, такие как Blackstone, были привлечены ИИ-бумом, заключив рекордные сделки по центрам обработки данных на сумму $70 млрд в прошлом году.
По одной из оценок, от северной Вирджинии до Джохор-Бару в Малайзии в настоящее время насчитывается около 11 000 центров обработки данных по всему миру. Они в совокупности потребляют около 55 гигаватт (ГВт) электроэнергии (примерно столько же, сколько генерирующая мощность Нидерландов) и занимают около 300 м² площади (более 4500 футбольных полей). На Америку приходится чуть более 50% мощности, измеряемой по потреблению электроэнергии, на Азию приходится чуть менее 30%, а на Европу, Ближний Восток и Африку — оставшиеся 20% (см. карту).
Расходы, похоже, будут только расти. 4 февраля Сундар Пичаи, руководитель Alphabet, заявил во время телефонного звонка с инвесторами, что капитальные затраты его компании составят $75 млрд в этом году, в основном на ЦОД, что больше, чем $53 млрд в прошлом году, и больше, чем ожидали аналитики. По данным исследовательской компании Omdia, в течение следующих нескольких лет планируется ввести в эксплуатацию еще как минимум 63 ГВт центров обработки данных.
Однако те, кто беспокоится, что миру грозит избыток мощностей ЦОД, могут не беспокоиться по двум причинам. Первая связана с предложением, которого в настоящее время слишком мало. По данным CBRE, фирмы по недвижимости, всего 2,8% площадей дата-центров в Северной Америке не заняты; мощности часто «предварительно сдаются в аренду» еще до их строительства, как правило, на 10-15 лет.
Alphabet, Amazon и Microsoft объясняли более медленный, чем ожидалось, рост своих облачных подразделений в 4 квартале нехваткой производственных мощностей. Чтобы не отставать от спроса, облачные гиганты арендовали мощности у операторов ЦОД. Но им тоже было трудно достаточно быстро расширять предложение. Джон Лин, руководитель Equinix, отмечает, что теперь на строительство ЦОД может уйти три года, тогда как не так давно на это уходило 12-18 месяцев.
Частью проблемы являются цепочки поставок. CBRE отмечает, что все большее число проектов находится «на стадии строительства в течение длительных периодов» из-за нехватки электроэнергии. Ожидание трансформаторов, критически важного электрического компонента для ЦОД, может длиться годами.
Правительства по всему миру также тормозят развитие. В Малайзии, которая стала региональным дата-центром, чиновники отклонили заявки на новые объекты для экономии воды и электроэнергии. В прошлом году Дублин закрыл дата-центр, запланированный Alphabet; другие города ввели временные моратории на новые объекты. В Вирджинии, где находится четверть мощностей дата-центров Америки, местные власти ужесточают правила зонирования, чтобы ограничить места, где можно строить дата-центры.
Вторая причина, по которой не стоит ожидать перенасыщения центров обработки данных, связана со спросом, который в ближайшие годы все еще будет высоким. По данным Goldman Sachs, в конце 2024 года ИИ поглотил лишь около десятой части мощностей дата-центров. До шумихи вокруг DeepSeek инвестиционный банк предсказывал, что использование дата-центров ИИ утроится к концу 2026 года. Тем не менее, оно все равно составило бы лишь около четверти от общего объема.
Спрос на центры обработки данных растет и по другим причинам. Многие компании все еще находятся в процессе оцифровки своих операций и перемещения их в облако. Использование Интернета продолжает расти, поскольку потребители в бедных странах получают доступ, а потребители в богатых странах поглощают видеоконтент. Устройства от холодильников и автомобилей до промышленного оборудования теперь также генерируют уйму данных.
Даже если спрос на искусственный интеллект снизится из-за того, что для обучения моделей требуется меньше вычислительной мощности, операторы центров обработки данных говорят, что их оборудование можно было бы перепрофилировать для других приложений. Самое большое различие между ИИ и обычными центрами обработки данных заключается в том, сколько энергии они потребляют на квадратный фут: запуск крутых чипов ИИ, в частности, требует гораздо больше энергии. Это означает, что необходимо модернизировать системы охлаждения, но не более того. Переключение между вариантами использования «довольно бесшовное», говорит руководитель одного оператора ЦОД.
Более того, многие технари с оптимизмом смотрят на то, что удешевление ИИ увеличит спрос на эту технологию. Некоторые также отмечают, что новые модели "рассуждения" используют больше вычислительной мощности при ответе на запросы, чтобы генерировать более качественные ответы. Пока неясно, будет ли этого достаточно, чтобы компенсировать снижение производительности, необходимой для обучения моделей. Тем временем, работа центров обработки данных продолжается.
http://www.economist.com/ Источник
Не является индивидуальной инвестиционной рекомендацией | При копировании ссылка обязательна | Нашли ошибку - выделить и нажать Ctrl+Enter | Жалоба