Основатель SemiAnalysis: к 2028 году большая часть мировых AI вычислительных мощностей будет принадлежать только двум компаниям.

Автор | Сюй Чао

      Редактор | Жёсткий ИИ

В недавнем разговоре на известном тех-подкасте Dwarkesh Podcast, основатель и главный аналитик ведущей исследовательской компании по полупроводникам и вычислительным мощностям SemiAnalysis Dylan Patel предположил: к 2028 году лаборатории OpenAI и Anthropic смогут напрямую контролировать от 70% до 80% прироста мировых вычислительных мощностей и большую часть эффективных FLOPs.

Ещё более существенное влияние наблюдается на финансовом рынке — ведь центры обработки данных AI показывают невероятную доходность инвестиций, и жёсткая борьба техногигантов за капитал приведёт к росту дисконтных ставок и ставок по долговым бумагам во всём обществе, что грозит системным увеличением глобальной стоимости заёмных средств.

Основные тезисы

Ключевые темы интервью: крайняя централизация вычислительных мощностей, трансформация бизнес-моделей лабораторий, влияние AI-ЦОДов на стоимость заёмных средств, а также последствия для оценки традиционных активов и суверенного долга.

За последний год инфраструктура AI стала не только главным драйвером роста ВВП США, но ещё и породила беспрецедентную концентрацию вычислительных ресурсов.

По расчётам Дилана Пателя, по мере того как OpenAI и Anthropic наращивают собственные мощности, их доля в глобальном приросте вычислительных ресурсов неуклонно растёт. К 2028 году у них будет от 70% до 80% нового объёма мировых вычислительных мощностей.

Причём процесс централизации не замедляется, а ускоряется. Крупные облачные компании и другие фирмы с мощным балансом также строят вычислительную инфраструктуру, затем сдают её в аренду ведущим лабораториям.

Благодаря заметному росту энергоэффективности новых чипов владение приростом вычислительных ресурсов означает фактический контроль над большинством эффективных мировых вычислительных возможностей.

Ранее эксплуатация передовых моделей обходилась дорого, и лаборатории были убыточны. Но по мере повышения их эффективности и коммерциализации мощности значительно выросли, и теперь лаборатории могут позволить себе оплачивать более высокие цены за вычисления.

С 2024 по 2029 годы совокупные капитальные затраты в мировой индустрии AI, по прогнозам, достигнут примерно 11 триллионов долларов. Часть этих средств будет привлечена на долговом рынке. Благодаря высоким ожидаемым доходностям по AI-инфраструктуре технокорпорации готовы брать кредиты по повышенным ставкам, что поднимает стоимость капитала для всего общества.

Рост стоимости заёмных средств и безрисковой ставке приведёт к переосмыслению всей логики оценки мировых активов. Традиционные активы с упором на стабильный долгосрочный денежный поток рискуют потерять в стоимости, а высоко закредитованные страны столкнутся с удорожанием рефинансирования и угрозой дефолта.

В будущем ведущие лаборатории, вероятно, снизят долю вычислений, используемых для внешних коммерческих задач, направив больше мощностей на внутренние исследования и рекурсивное саморазвитие. Ведь долгосрочная выгода и рост потенциала от внутренних исследований может превысить текущий доход от продаж Token внешним клиентам.

В интервью также обсуждались вопросы цепочек поставок вычислений, строительства дата-центров, капитальных расходов, регуляторных ограничений, а также возможные структурные сдвиги в экономике под влиянием развития AI. Собеседники считают, что тенденция к концентрации вычислений, капитала и моделей укрепит влияние узкого круга ведущих лабораторий на рынок.