torygreen

.@nvidia розміщує 170 000 GPU на острові в Індонезії. Кампус оголосили 2 тижні тому, і він має запрацювати у Q1 2027 — таймлайн, який наразі практично неможливий у США.
GPU не є тим, що стримує, Nvidia роздає 170 000 із них за моделлю розподілу доходів. В дефіциті те, куди їх під’єднати в потрібні строки.
Черги на взаємоз’єднання в США тривають 5+ років у багатьох регіонах. Газова турбіна за межами лічильника — 18 місяців. Цей розрив тепер є всією грою в підбір локації.
І додається ще більше тертя на стороні США. Приблизно $130B потужності заблоковано або відкладено лише в Q1. Вірджинія, на

$130B у проєктах дата-центру заблоковано або відкладено в Q1. Це відповідає всьому 2025 році лише за один квартал цього року.
75 проєктів. Опозиційні групи подвоїлися з 396 до 833 упродовж трьох місяців у 49 штатах. 300+ законопроєктів подано в перші шість тижнів року, пропозиції про мораторій у 14 штатах, а законодавчі збори Нью-Йорка щойно ухвалили однорічну паузу щодо будь-чого понад 20 МВт. За даними Gallup, 71% американців виступають проти розміщення дата-центру поруч із їхнім домом, що більше, ніж приблизно пів року тому.
Тим часом гіперскейлери планують витратити $690B на capex лише цьо

Найдорожча нерухомість у сфері ШІ зараз — це закритий алюмінієвий завод у Кентуккі.
@AnthropicAI підписав 19-мільярдну 20-річну оренду на 401 мегават у кампусі TeraWulf у Хоусвіллі — колишньому плавильному майданчику з орієнтовно 480 мегаватів успадкованого підключення до мережі. TeraWulf заробив близько $1B inторік; цей єдиний контракт коштує майже двадцять років такого доходу.
Актив — це підключення до електромережі. Ви можете виробляти більше чипів. Ви не можете створити мегавати за ніч.
Кожен майнер біткоїна, який сидить на ізольованій енергії, перетворюється на орендодавця ШІ:
> Hut 8 має

Інвестиції в ШІ перевищують дохід від ШІ на 46%. Під час краху телекомунікацій у 2001 році цей розрив становив 32%. Ми вже минули територію краху телекомунікацій і продовжуємо прискорюватися до $1T in річних капітальних витрат до 2027 року.
Ціни на токени розповідають іншу історію. Індекс витрат на токени LLM Silicon Data досяг піку в $2,06 на мільйон токенів у травні. Зараз він становить $1,62. Падіння на 20% за шість тижнів. Падіння більш ніж на 90% з 2023 року.
Загальні витрати на токени приблизно подвоїлися порівняно з минулим роком. Дешевші токени розширюють ринок, а не знищують його. Про

.@nvidia більше не просто гравець у виробництві чіпів. Він позиціонує себе як безпосередній учасник економіки інфраструктури ШІ.
З нещодавніх оголошень видно, що вони фінансують центри обробки даних і отримують частку доходу від хмарних послуг, які ті генерують.
Два нещодавні партнерства ідеально ілюструють цю зміну:
210 000 графічних процесорів пов'язані з $25–30 млрд гарантованого викупу протягом шести років
> Sharon AI $SHAZ розгортає 40 000 GB300 в Австралії
> Firmus масштабується до 170 000 прискорювачів на 360 МВт у Батамі
Водночас Nvidia та партнери представили XFRA — рідинні системи ох

70% компаній кажуть, що використовують ШІ. Менше ніж 1 з 10 мають реального агента, що працює у виробництві.
Цей розрив закладено в Індексі ШІ Стенфорда, найбільш цитованому, найменш упередженому наборі даних про ШІ, який існує, не опублікованому лабораторією, зацікавленою в результаті.
Тільки Google витратив понад 150 мільярдів доларів на інфраструктуру ШІ минулого року. Дохід лабораторій-передовиків зростає історичними темпами, а витрати на обчислення зростають разом із ним, не зменшуючись як частка доходу, як це зазвичай робить інфраструктура після масштабування.
Впровадження ніколи не було

Обмеження штучного інтелекту у 2026 році — не якість моделі. Це потужність мережі.
PJM щойно зафіксувала стрибок цін на потужність у Вірджинії на 833%. Цей штат тепер надсилає близько 40% своєї електроенергії до центрів обробки даних та імпортує більше енергії, ніж Каліфорнія. Дублін споживає майже 80% національної мережі Ірландії. Франкфурт — 42% регіонального постачання.
МЕА вважає, що попит центрів обробки даних до 2030 року приблизно подвоїться, а половина проєктів США, що розробляються, зосереджені в місцях, які вже перевантажують мережу.
Ми стаємо кращими у витисканні джоулів на токен, і

Провів час з цифрами інференції, і один показник постійно повертається.
70% інференції ШІ у 2026 році виконується на краю. Не в гіпермасштабному центрі обробки даних. Не на AWS. На промислових системах, автономному обладнанні та підключених пристроях, де обхід до хмарного сервера — це не проблема затримки, а режим відмови.
Ринок інференції обсягом 106 мільярдів доларів зростає не тому, що люди надсилають більше запитів у стилі "чат" до свого ШІ. Він зростає, тому що ШІ вбудовується у фізичну інфраструктуру, яка працює безперервно, функціонує в середовищах без надійної мережі та не може дозволи

Очевидно, близькість до фізичної технології має дуже мало спільного з її фактичним впровадженням.
Каліфорнія є домом для всіх передових лабораторій ШІ, які мають значення. Нью-Йорк має більше компаній зі списку Fortune 500, ніж будь-який інший штат. Обидва були обігнані Колорадо, який досяг 23.2% впровадження ШІ в бізнесі, тоді як Нью-Йорк зміг лише 13.8%.
Те, що мають Колорадо та Аризона, — це не краща інфраструктура чи таланти. Це готовність діяти до того, як галузь подасть сигнал, що це безпечно. Штати, найближчі до технології, часто найповільніше її впроваджують, оскільки вони найбільше ін

На папері витрати на ШІ вже мали б впасти.
Те саме завдання frontier-рівня, яке коштувало $30 за мільйон токенів на момент запуску GPT-4 у 2023 році, сьогодні коштує $1,25 з GPT-5. Падіння в 96 разів за три роки, якщо брати названі моделі з опублікованими цінами.
За будь-якими звичайними правилами, корпоративні витрати на ШІ мали б руйнуватися. Натомість середні бюджети на ШІ в компаніях зі списку Fortune-500 зросли з $7M у 2024 році до $19M у 2026. Майже в 3 рази за два бюджетні цикли.
Причина: дешеві токени не зберігають — їх озброюють. Чат-бот запускає токени один раз і зупиняється. Агент,

Дещо тихо перевернулося в обчисленнях ШІ цього року, і це змінює те, для чого насправді призначена розбудова.
У 2023 році 2/3 обчислень ШІ йшли на тренування, власне роботу зі створення моделі. Інша, менша частина йшла на інференс, роботу з її безпосереднього запуску після створення. Але це співвідношення почало тихо змінюватися.
Інференс зараз становить 2/3 і все ще зростає, за даними Deloitte, а чипи, створені для його виконання, перетнули $50B цього року.
Основна причина, чому цей переворот важливий (і це не у відсотках): тренування та інференс — це різні речі. Тренування відбувається сплес

Ось розкол в обчисленнях ШІ, який мало хто читає правильно.
Фронтальне навчання концентрується дедалі сильніше з кожним кварталом — тисячі GPU, які мають сидіти в одному місці, з'єднані докупи. Але навчання складає лише 30% попиту в 2026 році. Інші 70% — це інференс, і його запуск на гіперскейлері означає платити за інфраструктуру, створену для найважчого навантаження, щоб виконувати найлегше.
На розподілених мережах той самий інференс може бути на 45-75% дешевшим, і для будь-кого, хто складає бюджет на інфраструктуру ШІ, цей розрив і є всією історією.
Навчання централізується з необхідності.

95% потужності корпоративних GPU зараз просто без діла.
Це число взято з Cast AI, який виміряв 23 000 реальних виробничих кластерів, а не з загального опитування.
Середнє використання становило 5%, і це трапляється саме в той момент, коли Nvidia підвищила ціну H200 на 15%, перше підвищення за 20 років. Апаратура, яку всі вважають дефіцитною, здебільшого нічого не робить.
Якщо ви намагаєтеся зрозуміти, чому обчислювальні ресурси здаються майже недосяжними, ось чому. Ніхто не повертає виділення, на яке чекали місяцями. Тому флот залишається на рівні 5%, оплачуючися за годину, і дефіцит сам себе