Внесок AI – 10 трлн дол.

Інновації завжди потребували інфраструктури, що дозволяла їм масштабуватися. Колись це були залізниці для парових двигунів, а сьогодні — колосальна фізична основа для штучного інтелекту (AI). Згідно з дослідженням Brookfield, це створює інвестиційну можливість вартістю понад 7 трильйонів доларів протягом наступного десятиліття, оскільки AI-автоматизація має потенціал додати понад 10 трлн дол. до річної світової економічної продуктивності, роблячи його найвпливовішою технологією в історії.

Звіт Brookfield спростовує скептицизм щодо того, що ефективніші AI-моделі можуть зменшити потребу в інфраструктурі. Це явище відоме як Парадокс Джевонса, згідно з яким підвищення ефективності використання ресурсу призводить до більшого його споживання. У звіті наведено історичний приклад: за останні 70 років реальна ціна електроенергії в США впала приблизно на 65%, тоді як загальне споживання зросло у 15 разів, що призвело до 5-кратного розширення світового ринку електроенергії до 3 трлн дол. Подібна динаміка спостерігається і в AI — за останні 18 місяців вартість обчислень для розробників, яку стягувала OpenAI, впала на 99%, що стрімко стимулює попит. Попит також посилюється тим, що AI став стратегічним суверенним пріоритетом. Уряди по всьому світу, від США до країн Європи, розглядають його як питання національної безпеки та економічної незалежності. Це призвело до значних державних інвестицій та партнерств з приватним капіталом. Приклади включають ініціативу InvestAI, що має мобілізувати до 200 млрд євро інвестицій, у тому числі на будівництво чотирьох «AI-гігафабрик» у Європі, кожна з яких вміщатиме до 100 тис. високопродуктивних AI-чипів, партнерство Brookfield з урядом Франції на 20 млрд євро, а також співпрацю зі Швецією з інвестиціями в 10 млрд дол. Згідно з дослідженням, потенційні інвестиції в AI-інфраструктуру розподіляються між чотирма основними напрямками.

Перший — це AI-фабрики, на які припадає 2 трлн дол. Це сучасні, надщільні дата-центри, що використовують передові системи рідинного охолодження, і їхня потужність, як очікується, зросте більш ніж у 10 разів до 2034 року, досягнувши 82 ГВт. Другий напрямок — обчислювальна інфраструктура з бюджетом у 4 трлн дол. Ядром цієї інфраструктури є GPU. За останні 10 років їхня продуктивність зросла у 1000 разів, випередивши закон Мура. За прогнозами, кількість встановлених GPU зросте у 7 разів — до 45 млн одиниць до 2034 року. Третій напрямок — енергетика та передача, що потребуватиме 0,5 трлн дол. Це одне з найбільших «вузьких місць», оскільки AI-чипи є у 10 разів більш енергомісткими, ніж звичайні сервери. І, нарешті, ще 0,5 трлн дол. буде інвестовано в стратегічні суміжні сектори та партнерства, такі як оптоволоконні мережі, системи охолодження та виробництво мікросхем.

Попри величезні можливості, Brookfield також зазначає ризики та виклики. Головним з них є обмеження електромереж та тривалі терміни підключення. Іншою проблемою є технологічне застарівання, оскільки AI-чипи та їхні архітектури швидко еволюціонують, що вимагає від операторів AI-хабів створювати модульні проєкти, що легко модернізуються. Нарешті, Brookfield зауважує, що 75% майбутнього попиту на обчислення припадатиме на інференс (застосування, а не навчання моделей), що також вимагатиме адаптації інфраструктури.

Стратегія охолодження ЦОД для епохи AI