Почему крупные технологические компании не смогут оправдать свои инвестиции в AI на сумму $630 млрд

• Компании

• Alphabet Inc

  Подписаться

• Amazon.com Inc

  Подписаться

• Bp Plc

  Подписаться

Показать больше компаний

ЛОНДОН, 26 марта (Reuters Breakingviews) - Несмотря на все терзания финансовых рынков из‑за искусственного интеллектового «пузыря», инвесторы, возможно, сосредотачиваются на неверном риске. Господствующий страх в том, что технологические гиганты потратят сотни миллиардов долларов на инфраструктуру ИИ, но при этом спрос окажется недостаточным. Однако более насущная проблема в том, что технологическим компаниям будет трудно освоить гигантские бюджеты на 2026 год так, чтобы это приводило к работающим дата-центрам.

Масштаб амбиций Кремниевой долины уже сталкивается с физической реальностью. Ожидается, что уже четыре компании — Amazon.com (AMZN.O), открыть новую вкладку, Microsoft (MSFT.O), открыть новую вкладку, Alphabet (GOOGL.O), открыть новую вкладку и Meta Platforms (META.O), открыть новую вкладку — потратят в 2026 году одни лишь на дата-центры и ИИ‑чипы около $630 млрд, оценивает Morgan Stanley. Это больше чем в четыре раза по сравнению с показателем 2023 года и эквивалентно примерно 2,2% ВВП США. Если расширить рамки, включив в число 11 крупнейших провайдеров облачных вычислений и инфраструктуры — например, Oracle (ORCL.N), открыть новую вкладку, и CoreWeave (CRWV.O), открыть новую вкладку, — то совокупные капитальные затраты должны составить $811 млрд.

Бюллетень Reuters Iran Briefing будет держать вас в курсе последних событий и анализа войны в Иране. Подпишитесь здесь.

Даже для крупнейших в мире компаний это расширение впечатляет. Согласно данным S&P Global Energy Horizons, сейчас четыре технологических гиганта располагают примерно 600 объектами дата-центров по всему миру, а еще 544 находятся в планировании или строятся. Превращение этого конвейера разработки в реальные вычислительные мощности может оказаться более сложной задачей, чем мобилизация необходимого капитала.

На бумаге экономика выглядит простой. Современный ИИ‑дата‑центр мощностью 100 мегаватт может стоить более $4 млрд, включая чипы. Около 70% расходов приходится на серверы и графические процессоры; большая часть связана с наиболее востребованными чипами, разработанными Nvidia (NVDA.O), открыть новую вкладку. Земля обычно занимает до 6% этого бюджета в зависимости от локации. Остальное делится между зданиями, электрическим оборудованием, сетями, системами безопасности и охлаждения, необходимыми для работы плотных ИИ‑нагрузок. Суть в том, что главные узкие места отрасли — не обязательно в полупроводниках, но ⁠в физической инфраструктуре и местных разрешениях, требуемых для ее установки.

Электроэнергия — одно из ключевых ограничений. Обеспечение подключения к общественной электросети в крупных хабах вроде Лондона теперь может занять до десяти лет. Чтобы уйти от этого «чистилища», операторы продвигаются в сельские ​локации, например в части Техаса. Но хотя в удаленных местах разрешения получить легче, найти квалифицированную рабочую силу сложнее. В некоторых случаях компаниям приходится создавать поддерживающие сообщества, чтобы укомплектовать свои объекты. Даже в этом случае такой обход имеет пределы: спрос на дата-центры смещается с обучения ​больших языковых моделей на инференс — процесс запуска обученной ИИ‑модели для генерации выходных данных для реального применения. Чтобы обеспечивать быстрые ответы клиентам, дата-центры для инференса должны располагаться ближе к населенным районам.

Операторы пытаются обойти электросетку полностью, строя «островные» дата-центры, питаемые газовыми турбинами на площадке. Около трети объектов в США, находящихся сейчас в строительстве, опираются на генерацию электроэнергии на месте, отмечает Diego Hernandez Diaz из McKinsey. Но этот обход создал собственное узкое место: новые подходящие газовые турбины фактически распроданы до 2029 года, из‑за чего разработчики ищут альтернативы, говорит Thomas Bumberger из Boston Consulting Group. Геополитика добавляет еще слой хрупкости. Большинство ​дата‑центров полагаются на дизельные резервные генераторы, которые включаются, если основной источник питания выходит из строя, по данным McKinsey. Эти агрегаты тестируют ежедневно, поэтому бум ИИ остается уязвимым к потенциальным дефицитам рафинированного топлива, вызванным конфликтом на Ближнем Востоке.

Широкая промышленная производственная ​цепочка тоже испытывает трудности, чтобы успевать за ошеломляющим спросом. Процесс изготовления комплектующих вроде подстанций, трансформаторов и систем охлаждения не синхронизирован с циклом технологической индустрии. Срок поставки трансформаторов от таких групп, как Schneider Electric (SCHN.PA), открыть новую вкладку, Eaton (ETN.N), открыть новую вкладку и Hitachi Energy, в Европе теперь доходит до 100 недель, тогда как генераторы в США могут ехать около 50 недель до прибытия, по данным BCG. Почти 60% проектов дата-центров были отложены более чем на три месяца в прошлом году. Около 88% проектов сталкиваются с задержками просто при укладке бетонных оснований, а 78% — во время монтажа систем охлаждения и пожарной сигнализации, согласно данным фирмы nPlan, занимающейся прогнозированием проектов дата-центров.

Быстрое внедрение инноваций усиливает очередь ожидания. Новейшие чипы Nvidia Blackwell — и ее предстоящая архитектура Rubin — выделяют гораздо больше тепла, чем предыдущие версии. Из‑за этого дата-центрам пришлось уходить от воздушного охлаждения к более сложным жидкостным системам, требующим новой инженерной разводки и инфраструктуры для очистки воды. Между тем стойки серверов следующего поколения будут потреблять так много энергии, что традиционные способы распределения электричества больше не будут работать эффективно. Чтобы справиться, операторы дата-центров переходят на более продвинутые твердотельные трансформаторы (SSTs), которые также ​позволяют быструю зарядку электромобилей. В результате технологические компании ​соревнуются с автопроизводителями за компоненты.

Некоторые операторы, например Amazon Web ⁠Services, используют обходные пути, например проектируя собственное оборудование. Другие, например Microsoft, арендуют мощности у гибких операторов «неооблака» — таких как CoreWeave и Nebius (NBIS.O), открыть новую вкладку. Многие из этих компаний, которые часто владеют переоборудованными бывшими объектами для майнинга биткоина, нередко уже заполучили ценные земельные участки, электроснабжение и разрешения.

История дает жесткое предупреждение о рисках разовых инвестиционных всплесков. Взять сырьевой бум конца 2000‑х: тогда крупные нефтяные группы, включая Exxon Mobil (XOM.N), открыть новую вкладку, Shell (SHEL.L), открыть новую вкладку, BP (BP.L), открыть новую вкладку и ​Chevron (CVX.N), открыть новую вкладку, резко увеличили капитальные расходы, чтобы воспользоваться рекордными ценами на нефть. Глобальные инвестиции в поиск, бурение и добычу нефти и газа почти утроились, открывать новую вкладку с примерно $250 млрд в 2000 году до почти $700 млрд к 2013 году. Но дефицит рабочей силы, специализированного оборудования ⁠и ограничения по получению разрешений сказались. В целом объем производства почти не изменился, а расходы стремительно росли. Прибыльность рухнула, чему способствовало резкое падение цен на нефть — с $147 за баррель в середине 2008 года до ниже $60 спустя несколько месяцев.

Рост строительных затрат и задержки — тоже угроза для доходности технологических гигантов. Дата‑центр, изначально заложенный в бюджет на $1 млрд, легко может раздуться до $1,3 млрд или более, оценивает nPlan. Тем временем облачные провайдеры монетизируют дата‑центр только после того, как он подключен и сдан клиентам в аренду. Если компания потратит $10 млрд на передовые ИИ‑чипы, но не сможет заполучить трансформаторы для их питания, эти полупроводники станут ⁠«обесцененным капиталом», быстро амортизируя ⁠и не принося ни цента выручки.

Все это сожмет маржу прибыли и потянет вниз доходность технологических гигантов от их инвестиций. Ожидается, что рентабельность Alphabet по инвестированному капиталу после ​налогов снизится с 51% в прошлом году примерно до 36% к 2030 году, согласно прогнозам, собранным Visible Alpha. У Microsoft, как ожидается, падение будет еще более резким — с 95% в 2020 году до 36% к 2030 году.

Искусственный интеллект может оказаться более преобразующей технологией, чем нефть, но если Кремниевая долина полагает, что деньги способны гнуть законы ​физики, ее разовый инвестиционный всплеск может оказаться недостаточным.

Следите за Karen Kwok в LinkedIn, открыть новую вкладку и X, открыть новую вкладку.

Чтобы получить больше инсайтов вроде этих, нажмите здесь, открыть новую вкладку, чтобы бесплатно попробовать Breakingviews.

Редактирование Peter Thal Larsen; Производство Pranav Kiran

• Рекомендуемые темы:
• Breakingviews
• Разведка и добыча
• Переработка

Breakingviews
Reuters Breakingviews — ведущий в мире источник финансовых материалов, формирующих повестку дня. Как бренд Reuters для финансовых комментариев, мы разбираем крупные бизнес‑ и экономические истории по мере того, как они разворачиваются вокруг мира каждый день. Глобальная команда примерно из 30 корреспондентов в Нью‑Йорке, Лондоне, Гонконге и других крупных городах обеспечивает экспертный анализ в реальном времени.

Подпишитесь на бесплатный пробный период нашей полной услуги по и следуйте за нами в X @Breakingviews и на www.breakingviews.com. Все высказанные мнения — это мнения авторов.

• X

• Facebook

• Linkedin

• Email

• Link

Покупка лицензий

Karen Kwok

Thomson Reuters

Karen — обозреватель, фокусирующаяся на глобальных технологических секторах и секторах венчурного капитала; она пишет сюжеты об искусственном интеллекте, финтехе и компаниях‑разработчиках полупроводников. Она также освещает сделки в регионе Ближнего Востока и в глобальном секторе добычи металлов. До Breakingviews она была европейским репортером по газу и электроэнергии в S&P Global Platts в Лондоне и освещала фонды и акции в Morningstar UK. Karen также ненадолго работала в Bloomberg. Родилась и выросла в Гонконге; свободно говорит на мандаринском и кантонском диалектах.

• Email

• X

• Instagram

• Linkedin