$2 трлн не спасут: индустрии ИИ грозит инфраструктурный коллапс к 2030 году
По данным нового отчёта Bain & Company, индустрия искусственного интеллекта рискует столкнуться с инфраструктурным тупиком уже к 2030 году. Чтобы поддерживать растущий спрос на вычисления, ежегодные вложения в дата-центры должны превысить $500 млрд, а для их окупаемости потребуются доходы в $2 трлн в год. Однако даже при оптимистичных оценках, дефицит капитала может составить $800 млрд.
Главная проблема — энергетическая и физическая ограниченность инфраструктуры. Рост вычислительных нагрузок давно обогнал прогресс в области эффективности чипов: тренды Moore’s Law больше не работают, и поставщики дата-центров вынуждены масштабироваться не качественно, а количественно. Bain прогнозирует, что к 2030 году энергопотребление ИИ-систем достигнет 200 ГВт, из которых половина придётся на США.
Дополнительный вызов — дефицит ключевых компонентов, включая HBM и CoWoS, на фоне роста спроса на высокоплотные GPU-системы вроде NVIDIA GB200 NVL72 и AMD MI300X. Это смещает приоритет с потребительских решений в сторону серверных платформ с максимальной отдачей на ватт и квадратный метр.
На фоне этих проблем Bain прогнозирует сдвиг части нагрузок на устройства пользователей — ноутбуки и ПК с встроенными NPU (40–60 TOPS). Это позволит удешевить и ускорить инференс, снизив зависимость от центров обработки данных.
Тем временем крупнейшие компании — Microsoft, Amazon, Meta, Google и xAI — уже инвестируют миллиарды долларов в инфраструктуру, но эти средства в основном уходят на уже запланированные поставки GPU. И, как предупреждает Bain, этого всё равно может не хватить.
