Почему так многое зависит от бума центров обработки данных

Предприниматели Кремниевой долины предпочитают говорить о возможностях, а не о препятствиях, и об огромных возможностях для получения дохода, которые можно получить только силой воли. Этот непоколебимый оптимизм сейчас сталкивается с окончательным испытанием, поскольку крупные технологические компании тратят сотни миллиардов долларов на искусственный интеллект, веря, что он выведет человеческую деятельность на новый уровень, сделав нас всех умнее, креативнее и продуктивнее.

Видимыми проявлениями этой продолжающейся революции являются огромные здания без окон, появляющиеся по всему миру для обработки рабочих нагрузок искусственного интеллекта. Там, где когда-то «большой» центр обработки данных был размером примерно с футбольное поле, некоторые из новых центров искусственного интеллекта будут занимать площадь, сопоставимую с Центральным парком на Манхэттене. Необходимые инвестиции настолько велики, что они дают значительный толчок экономике.

Однако беспорядочная реальность уже бросает тень на эти процессы, поскольку становится понятно, сколько энергии и других ресурсов будут потреблять эти вычисления на стероидах. Ожидается, что крупнейшие центры обработки данных с искусственным интеллектом будут потреблять не менее гигаватта электроэнергии, чего достаточно для питания примерно 750 000 домов. Если бы центры обработки данных были страной, то к 2035 году они были бы четвертым по величине потребителем электроэнергии после США, Китая и Индии, согласно оценкам BloombergNEF.

Этот бум не только меняет ландшафты и сообщества, но и создает нагрузку на энергосети, ограниченные экологические ресурсы и, потенциально, финансовые рынки. На кону стоят сотни миллиардов долларов, вложенных инвесторами в технологию, бизнес-модель которой все еще находится в разработке.

Чем отличаются центры обработки данных с искусственным интеллектом от обычных центров обработки данных?

В центрах обработки данных размещены стойки с серверами, соединенными плотной кабельной системой, системами охлаждения, предотвращающими перегрев, и генераторами, обеспечивающими подачу электроэнергии в случае сбоя в электросети. Эти сооружения содержат системы очистки воды, градирни, электрические подстанции и аккумуляторные комнаты, а также защищены заборами, камерами видеонаблюдения и часто охранниками. Внутри температура, поток воздуха и мощность отслеживаются датчиками и точно настраиваются программным обеспечением, чтобы попытаться ограничить потребление энергии и воды.

То же самое касается и объектов искусственного интеллекта, только они, как правило, намного больше и обрабатывают гораздо больше данных на квадратный метр. Это потому, что они используют «ускоряющие» чипы, которые обрабатывают данные параллельно, а не последовательно, что позволяет им быстро выполнять задачи обучения моделей и логического вывода, которые являются фундаментальными для ИИ. Руководители технологических компаний делают ставку на подход «чем больше, тем лучше», размещая тысячи чипов во все более крупных центрах обработки данных с целью создания более сложных систем ИИ.

Насколько масштабным является бум искусственного интеллекта?

Эти цифры трудно осознать. Bloomberg Intelligence оценивает, что генеративный ИИ может принести 2 триллиона долларов дохода к 2032 году. Компании изо всех сил стремятся воспользоваться этой возможностью, осознавая, что любые узкие места, которые замедляют темпы обучения и внедрения ИИ, могут дать конкурентам преимущество. Allianz Global Investors заявила, что ажиотаж вокруг ИИ может в конечном итоге сравниться с бумом железных дорог США в 19 веке по своему вкладу в экономическое производство США.

Гигаватты заменили мегаватты в качестве показателя для крупнейших кампусов центров обработки данных. Сэм Альтман, главный исполнительный директор OpenAI, разработчика ChatGPT, заявил, что компания ожидает потратить «триллионы» на инфраструктуру. Ее проект Stargate в партнерстве с Oracle Corp. и Softbank Group Corp. нацелен на 10 ГВт вычислительной мощности искусственного интеллекта и расходы в США до 500 миллиардов долларов. Альтман сказал, что надеется в конечном итоге добавлять 1 ГВт вычислительной мощности каждую неделю. Meta Platforms Inc. строит огромный объект в Луизиане, который, по словам генерального директора Марка Цукерберга, в конечном итоге вырастет до 5 ГВт. Компания утверждает, что ее платформы искусственного интеллекта «испытывают нехватку вычислительных ресурсов», и она планирует инвестировать до 72 миллиардов долларов в этом году и еще больше в 2026 году.

Где все это происходит?

До недавнего времени центры обработки данных чаще всего располагались вблизи крупных населенных пунктов, чтобы уменьшить «задержку» — время, необходимое серверу для ответа на щелчок мыши пользователя или прикосновение к экрану.

Искусственный интеллект меняет эту карту. Поскольку задержка не так важна при обучении моделей ИИ, оборудование, которое выполняет эту работу, не обязательно должно находиться вблизи городов. Компании размещают много объектов в изолированных сельских районах, где земля и ресурсы дешевле, и соединяют их с городскими центрами с помощью высокопроизводительных волоконно-оптических кабелей. OpenAI Stargate создает объекты в Техасе, Нью-Мексико, Висконсине и Огайо. Компания планирует создать аналогичные объекты в отдаленных регионах за рубежом, включая «Stargate Norway» вблизи Нарвика, за Полярным кругом, и еще один в аргентинской Патагонии.

Задержка снова начинает иметь значение, как только модели обучены, и потребители начинают их использовать, отдельный процесс, известный как вывод. Поэтому сервисы искусственного интеллекта, такие как ChatGPT и Gemini от Google, как правило, направляют запросы пользователей в центры обработки данных, расположенные ближе к городам. С ростом внедрения искусственного интеллекта в ближайшие годы компании могут направить больше ресурсов на логический вывод и снова построить больше объектов ближе к местам проживания большинства людей.

Бум центров обработки данных распространяется далеко за пределы США, поскольку политические лидеры рекламируют искусственный интеллект как ключ к независимому экономическому и технологическому будущему. Китай воспользовался разветвленной сетью центров обработки данных, которые все больше работают на возобновляемой энергии. Страна также добавила 429 ГВт новых мощностей для генерации только в 2024 году.

Кто ведет за собой?

Две группы являются движущей силой этого бума: «гиперскейлеры», такие как Amazon Web Services, Microsoft, Google и Meta, а также поставщики услуг «колокации», которые сдают в аренду пространство и вычислительную мощность нескольким клиентам. Гиперскейлеры как строят, так и владеют многими своими кампусами, а также арендуют целые здания или апартаменты у компаний, занимающихся колокацией, когда им нужно присутствие на новых рынках. В соглашениях о колокации поставщик владеет землей, зданием и его системами питания и охлаждения на месте, тогда как клиент владеет и контролирует «ИТ-стек», включая ускорители искусственного интеллекта, серверы и обычно стойки.

По данным Synergy Research, на конец 2024 года в мире насчитывалось 1136 крупных центров обработки данных, что в два раза больше, чем пять лет назад. Equinix Inc. и Digital Realty Trust Inc. доминируют на рынке колокации. Equinix управляет более чем 270 центрами обработки данных по всему миру, включая более 70 в США. Digital Realty управляет более чем 300 объектами в более чем 50 мегаполисах по всему миру. Частные инвестиционные компании контролируют нескольких крупных операторов колокации: QTS ( Blackstone Inc. ), CyrusOne ( KKR & Co. Inc. ) и Switch ( DigitalBridge Group Inc. ). Инвестиционная группа во главе с Global Infrastructure Partners компании BlackRock Inc. недавно согласилась купить Aligned Data Centers LLC за 40 миллиардов долларов.

Также на рынке появляется более рискованный сегмент, поскольку все больше молодых, неприбыльных стартапов стремятся строить или совместно разрабатывать собственные центры обработки данных. OpenAI, который не ожидает положительного денежного потока до конца десятилетия, является ключевым якорем многих инфраструктурных проектов, что вызывает вопрос о том, как он будет оплачивать их строительство. Anthropic PBC, еще один ведущий разработчик искусственного интеллекта, заявил в ноябре, что планирует потратить 50 миллиардов долларов на центры обработки данных в США. А Poolside AI, двухлетний стартап в сфере искусственного интеллекта, сотрудничает с CoreWeave Inc. по поводу запланированного 2-гигаваттного центра обработки данных в Западном Техасе.

Между тем, так называемые неохмарные операторы, такие как CoreWeave, Nebius и Nscale, сдают в аренду мощности ускорительных чипов, чтобы клиенты могли обучать и запускать свои модели искусственного интеллекта, а также инвестируют миллиарды долларов в строительство и эксплуатацию кампусов центров обработки данных. Некоторые из них ранее сосредоточивались на майнинге криптовалют, бизнесе, известном своей нестабильностью.

Откуда берутся деньги?

Крупные технологические компании прибегают к сложному сочетанию наличных средств, долгов и некоторых сложных финансовых соглашений с поставщиками оборудования. Сделки по блокбастерам в отношении инфраструктуры, заключенные OpenAI, критиковали за циклический характер: Nvidia Corp., которая доминирует на рынке чипов искусственного интеллекта, согласилась инвестировать до 100 миллиардов долларов в OpenAI, чтобы помочь финансировать строительство своих центров обработки данных. OpenAI, в свою очередь, обязалась заполнить эти объекты миллионами чипов Nvidia. Через несколько недель OpenAI заключила партнерство с конкурентом Nvidia, Advanced Micro Devices Inc., чтобы развернуть свои чипы на десятки миллиардов долларов и потенциально стать одним из крупнейших акционеров AMD.

Все больше фирм обращаются к долговым обязательствам. Даже OpenAI рассматривает это, несмотря на то, что до получения прибыли еще годы. В некоторых случаях технологические компании принимают меры, чтобы часть долга не отражалась в их балансах. Morgan Stanley структурировал для Meta сделку на 30 миллиардов долларов, где долг находился бы в специальном целевом фонде, связанном с Blue Owl Capital Inc. Это облегчило Meta привлечение еще 30 миллиардов долларов обычным способом, на рынке корпоративных облигаций.

Хотя эти сделки могут казаться незначительными для технологических компаний с известными большими запасами наличности, сумма готова вырасти. Morgan Stanley оценивает, что к 2028 году технологическим компаниям и другим компаниям понадобится до 800 миллиардов долларов частных кредитов в сделках, связанных с конкретными активами.

Какое влияние на климат?

В мае 2024 года Microsoft заявила, что ее выбросы в 2023 году были примерно на 29% выше, чем в 2020 году, ссылаясь на рост центров обработки данных, обусловленный искусственным интеллектом. В июле 2024 года Google сообщила, что ее выбросы в 2023 году были на 48% выше, чем в 2019 году.

Чтобы поддерживать работу центров обработки данных, операторы используют любые возможные источники энергии — ветровую и солнечную энергетику, природный газ и даже возобновленные ядерные проекты. Но огромный спрос на энергию в сочетании с давлением на быстрые действия заставил некоторые фирмы запускать грязные газовые турбины и стареющие угольные электростанции.

В некоторых странах, включая Саудовскую Аравию, Ирландию и Малайзию, количество энергии, необходимое для работы всех центров обработки данных, которые они планируют построить, на полную мощность, превышает доступные запасы возобновляемой энергии. Международное энергетическое агентство прогнозирует, что потребление электроэнергии центрами обработки данных вырастет более чем вдвое между 2024 и 2030 годами. Сейчас на центры обработки данных приходится около пятой части потребления электроэнергии в Ирландии — 21% в 2023 году и 22% в 2024 году — и МЭА ожидает, что эта доля достигнет почти одной трети уже в 2026 году.

По оценкам BNEF, в течение следующих десяти лет мировые выбросы углекислого газа вырастут на 3,5 гигатонны из-за дополнительного производства энергии из ископаемого топлива, необходимого центрам обработки данных. Это эквивалентно 10% от общего объема мировых выбросов сегодня.