Чому так багато залежить від буму центрів обробки даних

Підприємці Кремнієвої долини воліють говорити про можливості, а не про перешкоди, та про величезні можливості для отримання доходу, які можна отримати лише силою волі. Цей непохитний оптимізм зараз стикається з остаточним випробуванням, оскільки великі технологічні компанії витрачають сотні мільярдів доларів на штучний інтелект, вірячи, що він виведе людську діяльність на новий рівень, зробивши нас усіх розумнішими, креативнішими та продуктивнішими.

Видимими проявами цієї революції, що триває, є величезні будівлі без вікон, що з'являються по всьому світу для обробки робочих навантажень штучного інтелекту. Там, де колись «великий» центр обробки даних був розміром приблизно з футбольне поле, деякі з нових центрів штучного інтелекту займатимуть площу, порівнянну з Центральним парком на Мангеттені. Необхідні інвестиції настільки великі, що вони дають значний поштовх економіці.

Однак, безладна реальність вже кидає тінь на ці процеси, оскільки стає зрозуміло, скільки енергії та інших ресурсів споживатимуть ці обчислення на стероїдах. Очікується, що найбільші центри обробки даних зі штучним інтелектом споживатимуть щонайменше гігават електроенергії, чого достатньо для живлення приблизно 750 000 будинків. Якби центри обробки даних були країною, то до 2035 року вони були б четвертим за величиною споживачем електроенергії після США, Китаю та Індії, згідно з оцінками BloombergNEF.

Цей бум не лише змінює ландшафти та громади, але й створює навантаження на енергомережі, обмежені екологічні ресурси та, потенційно, фінансові ринки. На кону сотні мільярдів доларів, вкладених інвесторами в технологію, бізнес-модель якої все ще перебуває в розробці.

Чим відрізняються центри обробки даних зі штучним інтелектом від звичайних центрів обробки даних?

У центрах обробки даних розміщені стійки із серверами, з’єднаними щільною кабельною системою, системами охолодження, що запобігають перегріву, та генераторами, що забезпечують подачу електроенергії у разі збою в електромережі. Ці споруди містять системи очищення води, градирні, електричні підстанції та акумуляторні кімнати, а також захищені парканами, камерами відеоспостереження та часто охоронцями. Усередині температура, потік повітря та потужність відстежуються датчиками та точно налаштовуються програмним забезпеченням, щоб спробувати обмежити споживання енергії та води.

Те саме стосується і об'єктів штучного інтелекту, тільки вони, як правило, набагато більші та обробляють набагато більше даних на квадратний метр. Це тому, що вони використовують «прискорювальні» чіпи, які обробляють дані паралельно, а не послідовно, що дозволяє їм швидко виконувати завдання навчання моделей та логічного висновку, які є фундаментальними для ШІ. Керівники технологічних компаній роблять ставку на підхід «чим більше, тим краще», розміщуючи тисячі чіпів у дедалі більших центрах обробки даних з метою створення складніших систем ШІ.

Наскільки масштабним є бум штучного інтелекту?

Ці цифри важко осягнути. Bloomberg Intelligence оцінює, що генеративний ШІ може принести 2 трильйони доларів доходу до 2032 року. Компанії щосили прагнуть скористатися цією можливістю, усвідомлюючи, що будь-які вузькі місця, які уповільнюють темпи навчання та впровадження ШІ, можуть дати конкурентам перевагу. Allianz Global Investors заявила, що ажіотаж навколо ШІ може зрештою зрівнятися з бумом залізниць США у 19 столітті за своїм внеском у економічне виробництво США.

Гігавати замінили мегавати як показник для найбільших кампусів центрів обробки даних. Сем Альтман, головний виконавчий директор OpenAI, розробника ChatGPT, заявив, що компанія очікує витратити «трильйони» на інфраструктуру. Її проект Stargate у партнерстві з Oracle Corp. та Softbank Group Corp. має на меті до 10 ГВт обчислювальної потужності штучного інтелекту та витрати в США до 500 мільярдів доларів. Альтман сказав, що сподівається зрештою додавати 1 ГВт обчислювальної потужності щотижня. Meta Platforms Inc. будує величезний об'єкт у Луїзіані, який, за словами генерального директора Марка Цукерберга, зрештою зросте до 5 ГВт. Компанія стверджує, що її платформи штучного інтелекту «відчувають нестачу обчислювальних ресурсів», і вона очікує інвестувати до 72 мільярдів доларів цього року та ще більші суми у 2026 році.

Де це все відбувається?

Донедавна центри обробки даних найчастіше розташовувалися поблизу великих населених пунктів, щоб зменшити «затримку» – час, необхідний серверу для відповіді на клацання миші користувача або торкання екрана.

Штучний інтелект змінює цю карту. Оскільки затримка не така важлива під час навчання моделей ШІ, обладнання, яке виконує цю роботу, не обов'язково має бути поблизу міст. Компанії розміщують багато об'єктів в ізольованих сільських районах, де земля та ресурси дешевші, та з'єднують їх з міськими центрами за допомогою високопродуктивних волоконно-оптичних кабелів. OpenAI Stargate створює об'єкти в Техасі, Нью-Мексико, Вісконсині та Огайо. Компанія планує створити аналогічні об'єкти у віддалених регіонах за кордоном, включаючи «Stargate Norway» поблизу Нарвіка, за Полярним колом, та ще один в аргентинській Патагонії.

Затримка знову починає мати значення, як тільки моделі навчені, і споживачі починають їх використовувати, окремий процес, відомий як висновок. Тож сервіси штучного інтелекту, такі як ChatGPT та Gemini від Google, як правило, направляють запити користувачів до центрів обробки даних ближче до міст. Зі зростанням впровадження штучного інтелекту в найближчі роки компанії можуть спрямувати більше ресурсів на логічний висновок і знову побудувати більше об'єктів ближче до місць проживання більшості людей.

Бум центрів обробки даних поширюється далеко за межі США, оскільки політичні лідери рекламують штучний інтелект як ключ до незалежного економічного та технологічного майбутнього. Китай скористався розгалуженою мережею центрів обробки даних, які все більше працюють на відновлюваній енергії. Країна також додала 429 ГВт нових потужностей для генерації лише у 2024 році.

Хто веде за собою?

Дві групи є рушійною силою цього буму: «гіперскейлери», такі як Amazon Web Services, Microsoft, Google та Meta, а також постачальники послуг «колокації», які здають в оренду простір та обчислювальну потужність кільком клієнтам. Гіперскейлери як будують, так і володіють багатьма своїми кампусами, а також орендують цілі будівлі або апартаменти у компаній, що займаються колокацією, коли їм потрібна присутність на нових ринках. В угодах про колокацію постачальник володіє землею, будівлею та її системами живлення та охолодження на місці, тоді як клієнт володіє та контролює «ІТ-стек», включаючи прискорювачі штучного інтелекту, сервери та зазвичай стійки.

За даними Synergy Research, на кінець 2024 року у світі налічувалося 1136 великих центрів обробки даних, що вдвічі більше, ніж п'ять років тому. Equinix Inc. та Digital Realty Trust Inc. домінують на ринку колокації. Equinix керує понад 270 центрами обробки даних по всьому світу, включаючи понад 70 у США. Digital Realty керує понад 300 об'єктами у понад 50 мегаполісах по всьому світу. Приватні інвестиційні компанії контролюють кількох великих операторів колокації: QTS ( Blackstone Inc. ), CyrusOne ( KKR & Co. Inc. ) та Switch ( DigitalBridge Group Inc. ). Інвестиційна група на чолі з Global Infrastructure Partners компанії BlackRock Inc. нещодавно погодилася купити Aligned Data Centers LLC за 40 мільярдів доларів.

Також на ринку з'являється більш ризикований сегмент, оскільки все більше молодих, неприбуткових стартапів прагнуть будувати або спільно розробляти власні центри обробки даних. OpenAI, який не очікує позитивного грошового потоку до кінця десятиліття, є ключовим якорем багатьох інфраструктурних проектів, що викликає питання про те, як він оплачуватиме їх будівництво. Anthropic PBC, ще один провідний розробник штучного інтелекту, заявив у листопаді, що планує витратити 50 мільярдів доларів на центри обробки даних у США. А Poolside AI, дворічний стартап у сфері штучного інтелекту, співпрацює з CoreWeave Inc. щодо запланованого 2-гігаватного центру обробки даних у Західному Техасі.

Тим часом, так звані неохмарні оператори, такі як CoreWeave, Nebius та Nscale, здають в оренду потужності прискорювальних чипів, щоб клієнти могли навчати та запускати свої моделі штучного інтелекту, а також інвестують мільярди доларів у будівництво та експлуатацію кампусів центрів обробки даних. Деякі з них раніше зосереджувалися на майнінгу криптовалют, бізнесі, відомому своєю нестабільністю.

Звідки беруться гроші?

Великі технологічні компанії вдаються до складного поєднання готівки, боргів та деяких складних фінансових домовленостей з постачальниками обладнання. Угоди щодо блокбастерів щодо інфраструктури, укладені OpenAI, критикували за циклічний характер: Nvidia Corp., яка домінує на ринку чипів штучного інтелекту, погодилася інвестувати до 100 мільярдів доларів в OpenAI, щоб допомогти фінансувати будівництво своїх центрів обробки даних. OpenAI, у свою чергу, зобов'язалася заповнити ці об'єкти мільйонами чипів Nvidia. Через кілька тижнів OpenAI уклала партнерство з конкурентом Nvidia, Advanced Micro Devices Inc., щоб розгорнути свої чипи на десятки мільярдів доларів і потенційно стати одним з найбільших акціонерів AMD.

Все більше фірм звертаються до боргових зобов'язань. Навіть OpenAI розглядає це, незважаючи на те, що до отримання прибутку ще роки. У деяких випадках технологічні компанії вживають заходів, щоб частина боргу не відображалася в їхніх балансах. Morgan Stanley структурував для Meta угоду на 30 мільярдів доларів, де борг знаходився б у спеціальному цільовому фонді, пов'язаному з Blue Owl Capital Inc. Це полегшило Meta залучення ще 30 мільярдів доларів звичайним способом, на ринку корпоративних облігацій.

Хоча ці угоди можуть здаватися незначними для технологічних компаній з відомими великими запасами готівки, сума готова зрости. Morgan Stanley оцінює, що до 2028 року технологічним компаніям та іншим компаніям знадобиться до 800 мільярдів доларів приватних кредитів в угодах, пов'язаних з конкретними активами.

Який вплив на клімат?

У травні 2024 року Microsoft заявила, що її викиди у 2023 році були приблизно на 29% вищими, ніж у 2020 році, посилаючись на зростання центрів обробки даних, зумовлене штучним інтелектом. У липні 2024 року Google повідомила, що її викиди у 2023 році були на 48% вищими, ніж у 2019 році.

Щоб підтримувати роботу центрів обробки даних, оператори використовують будь-які можливі джерела енергії — вітрову та сонячну енергетику, природний газ і навіть відновлені ядерні проекти. Але величезний попит на енергію, у поєднанні з тиском на швидкі дії, змусив деякі фірми запускати брудні газові турбіни та старіючі вугільні електростанції.

У деяких країнах, включаючи Саудівську Аравію, Ірландію та Малайзію, кількість енергії, необхідної для роботи всіх центрів обробки даних, які вони планують побудувати, на повну потужність, перевищує доступні запаси відновлюваної енергії. Міжнародне енергетичне агентство прогнозує, що споживання електроенергії центрами обробки даних зросте більш ніж удвічі між 2024 і 2030 роками. Зараз на центри обробки даних припадає близько п'ятої частини споживання електроенергії в Ірландії — 21% у 2023 році та 22% у 2024 році — і МЕА очікує, що ця частка досягне майже однієї третини вже у 2026 році.

За оцінками BNEF, протягом наступних десяти років світові викиди вуглекислого газу зростуть на 3,5 гігатонни через додаткове виробництво енергії з викопного палива, необхідне центрам обробки даних. Це еквівалентно 10% від загального обсягу світових викидів сьогодні.