Криза інфраструктури штучного інтелекту в Америці: коли завищені очікування зустрічаються зі структурними реаліями

Дефіцит енергії в традиційних технологічних центрах та приховані витрати буму штучного інтелекту

В епіцентрі глобальної революції штучного інтелекту, Сполучених Штатах, панує гарячковий менталітет золотої лихоманки. Мільярди доларів інвестицій, новаторські технології та обіцянки нової ери продуктивності та процвітання домінують у публічному іміджі. Бізнес та уряди перевершують один одного баченням майбутнього, перетвореного штучним інтелектом. Але за цим блискучим фасадом технологічної всемогутності назріває фундаментальна криза, яка загрожує похитнути самі основи американського буму штучного інтелекту. Мрія про безмежне зростання стикається з суворою реальністю перевантаженої інфраструктури.

Прискіпливіший погляд за лаштунки виявляє каскад системних перешкод, які підсилюють одне одного. Ахіллесовою п'ятою американської стратегії штучного інтелекту є не брак блискучих алгоритмів, а нездатність задовольнити найбазовіші вимоги: енергомережа, розрахована на десятиліття стагнації, стикається з шоком попиту історичних масштабів. Водночас потреба в мільйонах спеціалістів зі штучного інтелекту стрімко зростає, і система освіти навіть не може почати виробляти таку кількість. Критично важливі ресурси, такі як вода, стають гостро конкуруючими товарами в регіонах, що вже постраждали від посухи, тоді як ланцюги постачання основних високопродуктивних чіпів стогнуть під глобальним тиском.

Тут ми аналізуємо глибоку інфраструктурну кризу в США та демонструємо, як розбіжність між завищеними очікуваннями та структурними реаліями стає екзистенційною загрозою для буму штучного інтелекту. Від дефіциту енергії та нестачі кваліфікованих працівників до зростаючого громадського опору та загрози спекулятивної бульбашки, вимальовується картина галузі, яка знаходиться на межі краху через власні незадоволені потреби. Питання вже не в тому, чи відбудеться корекція, а в тому, наскільки глибоким буде шок розчарування, коли цифрова революція зіткнеться зі своїми фізичними обмеженнями.

Підходить для цього:

• Чи зупиняється 500 мільярдів доларів AI Boom у Сполучених Штатах? Microsoft Strokes кілька запланованих центрів обробки даних

Між золотою лихоманкою та наближенням шоку розчарування

Сполучені Штати беруть участь у безпрецедентній гонці за домінування у сфері штучного інтелекту. Але за блискучим фасадом технологічної переваги та мільярдами доларів інвестицій ховається складне поєднання структурних проблем, які дедалі більше розхитують основи американського буму штучного інтелекту. Хоча компанії та уряди невпинно вихваляють трансформаційну силу технології, стає дедалі очевиднішим, що інфраструктура не може встигати за цими амбіціями, і що бачення майбутнього може бути побудоване на піску.

Центральна іронія американської революції штучного інтелекту полягає в тому, що саме та країна, яка вважає себе беззаперечним технологічним лідером, ризикує зазнати невдачі на найбазовіших рівнях. Електроенергія, персонал, фізична інфраструктура та регуляторні рамки стають вузькими місцями для галузі, яка сприймає експоненціальне зростання як належне. Ця невідповідність між технологічним баченням та інфраструктурною реальністю може виявитися ахіллесовою п'ятою американської стратегії штучного інтелекту.

Енергетичний парадокс цифрової революції

Енергетичне питання постає, мабуть, як найважливіший виклик, що стоїть перед розвитком штучного інтелекту в Америці. Після двох десятиліть переважно стагнації споживання електроенергії, американська енергетична система стикається з шоком попиту історичних масштабів. Аналітики Deloitte прогнозують, що попит на електроенергію з боку центрів обробки даних штучного інтелекту може зрости з нинішніх чотирьох гігават до 123 гігават до 2035 року. Це більш ніж тридцятикратне збільшення докорінно змінить всю енергетичну систему Сполучених Штатів.

Масштаб деяких проектів суперечить попередньому розумінню. Хоча найбільші існуючі центри обробки даних провідних гіперскейлерів наразі споживають менше 500 мегават електроенергії, об'єкти потужністю два гігавати перебувають на стадії планування або будівництва. Особливо вражаючими є проекти на ранніх стадіях планування, які планується побудувати на 50 000 акрах і потребуватимуть п'яти гігават. Ці окремі центри обробки даних споживатимуть більше електроенергії, ніж виробляють найбільші атомні або газові електростанції в США, і можуть забезпечити енергією п'ять мільйонів будинків.

Структурна проблема полягає не лише в абсолютному обсязі попиту, а й у характері навантаження. Центри обробки даних зі штучним інтелектом генерують безперервне, цілодобове базове навантаження в поєднанні з величезною просторовою концентрацією. У Вірджинії, найбільшому у світі ринку центрів обробки даних, вже сталися гармонійні спотворення в енергомережі, попередження про скидання навантаження, майже аварії та відключення електростанцій. Час очікування підключення до мережі зріс до семи років, тоді як галузі потрібні рішення за місяці, а не за роки.

Дефіцит електроенергії змушує компанії вживати радикальних заходів. Центр обробки даних xAI в Мемфісі уникає багатомісячного очікування, використовуючи мобільні генератори на газі, експлуатація яких значно дорожча, ніж електростанції, підключені до мережі. Це екстрене рішення підкреслює терміновість, з якою компанії повинні нарощувати обчислювальні потужності, навіть якщо це економічно неоптимально. Швидкість доступу до енергії стала найважливішим фактором розташування, перевершуючи традиційні критерії, такі як ціна на електроенергію чи наявність землі.

Географічний розподіл дефіциту енергії є дуже нерівномірним. На Вірджинію, Техас і Каліфорнію разом припадає приблизно 80 відсотків потужностей американських центрів обробки даних. Цей ефект концентрації різко посилює навантаження на регіональну мережу. У Вірджинії центри обробки даних споживали приблизно 26 відсотків від загального обсягу поставок електроенергії у 2023 році; аналогічна концентрація спостерігається в Північній Дакоті (15 відсотків), Небрасці (12 відсотків), Айові (11 відсотків) та Орегоні (11 відсотків). Місцева інфраструктура все більше досягає своїх фізичних меж.

Підходить для цього:

• Чи можна перетворити структурну слабкість Німеччини на потенційну силу тут?

Енергетична криза виявляє глибшу системну проблему. Протягом десятиліть енергетична інфраструктура була орієнтована на помірний або навіть стагнаційний попит. Американська система структурно не пристосована до швидкого зростання. Отримання дозволів, планування та будівництво нових ліній електропередачі займає від п'яти до десяти років. Нові потужності електростанцій стикаються з аналогічними часовими рамками. Черги на міжпідключення на 95 відсотків заповнені проектами відновлюваної енергетики та зберігання енергії, тоді як базові потужності генерації скорочуються.

Енергетична ситуація посилюється проблемами з ланцюгами поставок критично важливих компонентів мережі. Трансформатори, вимикачі та автоматичні вимикачі відчувають безпрецедентний попит. Газові турбіни здебільшого розпродаються до кінця десятиліття. Промисловість покладає надії на передові ядерні технології, але вони не стануть комерційно доступними до 2030-х років. Розрив між потребою в рішеннях та їх доступністю постійно зростає.

Тихий відхід углиб країни

Дефіцит енергії в традиційних технологічних центрах каталізує тиху географічну реорганізацію інфраструктури штучного інтелекту Америки. Середній Захід переживає безпрецедентний бум як місце розташування центрів обробки даних. Amazon Web Services інвестує 7,8 мільярда доларів в Огайо, Microsoft вкладає мільярди в регіон, а Google зацікавлений в Індіані. Цей зсув відображає не лише стратегії скорочення витрат, а й відчайдушний пошук чотирьох критично важливих ресурсів: землі, енергії, води та зв'язку.

Середній Захід пропонує структурні переваги, які прибережні регіони не можуть повторити. Вартість електроенергії в Айові, Небрасці та Південній Дакоті на 20-40 відсотків нижча, ніж на узбережжі. Регіон виробляє понад 60 відсотків своєї електроенергії з відновлюваних джерел, переважно з енергії вітру. Промислово придатні землі доступні практично в необмежених кількостях. Крім того, прохолодніший клімат значно знижує витрати на охолодження та дозволяє використовувати методи природного охолодження, які використовують навколишнє повітря для розсіювання тепла.

Політична економія вибору місця розташування зазнає фундаментальних змін. Штати та муніципалітети Середнього Заходу розробили спрощені процедури отримання дозволів, які скорочують терміни реалізації проектів на шість-дванадцять місяців порівняно з ринками першого рівня. Податкові пільги, гарантії інфраструктури та програми розвитку робочої сили ще більше підвищують привабливість регіону. Контраст із прибережними регіонами навряд чи може бути більшим, де дедалі частіше виникає організований опір проектам центрів обробки даних.

Однак цей географічний зсув створює нові виклики. Збільшується затримка до ключових точок обміну інтернетом. Доступність вузькоспеціалізованих фахівців обмежена, ніж у сформованих технологічних центрах. Соціальна та економічна інфраструктура сільських регіонів не готова до раптового припливу інвестицій у технології. Трансформація відбувається швидше, ніж місцеві громади встигають адаптуватися, що призводить до напруженості.

Підходить для цього:

• Розрив між обіцянкою та реальністю: що проблеми Salesforce показують про трансформацію штучного інтелекту в технологічній галузі

Кадрова пастка індустрії штучного інтелекту

Поряд з енергетичною кризою, різка нестача кваліфікованих працівників переростає в другу фундаментальну проблему. У звіті Білого дому повідомляється, що нестача спеціалістів зі штучного інтелекту становить понад чотири мільйони. Ця цифра не є гіпотетичним прогнозом, а відображає конкретні потреби. 36 відсотків усіх посад, пов'язаних зі штучним інтелектом, у США залишаються незаповненими. У деяких спеціалізованих галузях компанії практично не можуть знайти кваліфікованих кандидатів.

Попит на навички роботи зі штучним інтелектом зростає з неймовірною швидкістю. Між 2015 і 2023 роками кількість оголошень про вакансії, що вимагають навичок роботи зі штучним інтелектом, зросла на 257 відсотків, тоді як загальна кількість вакансій зросла лише на 52 відсотки. У 2024 році оголошення про вакансії, пов'язані зі штучним інтелектом, досягли 1,8 відсотка всіх вакансій у США, що на 28,6 відсотка більше, ніж минулого року. Пропозиція кваліфікованих фахівців далеко не встигає за цим зростанням.

Провідні дослідницькі організації зі штучного інтелекту, такі як OpenAI та Google DeepMind, постійно шукають персонал. Навчання однієї моделі штучного інтелекту може коштувати понад 100 мільйонів доларів. Щоб залучити найкращі таланти, провідні лабораторії штучного інтелекту виділяють від 29 до 49 відсотків своїх бюджетів на персонал. Ця конкуренція за найкращі таланти піднімає зарплати до астрономічних висот. Фахівці з досвідом у сфері штучного інтелекту отримують 56-відсоткову премію до зарплати порівняно з аналогічними посадами без спеціалізації в галузі штучного інтелекту.

Сектор апаратного забезпечення страждає від аналогічної нестачі талантів. Центри обробки даних та ланцюги поставок напівпровідників потребують високоспеціалізованих інженерів. У 2021 році інвестиції в американські центри обробки даних досягли 48 мільярдів доларів, проте щорічний попит на таланти зростає на три відсотки. Більшість цих посад вимагають вищих академічних ступенів, але система освіти не випускає достатньо випускників. Ланцюг поставок напівпровідників особливо постраждав, оскільки проектування, виробництво, упаковка та тестування вимагають вузькоспеціалізованих знань. Понад 50 відсотків робочої сили потребують щонайменше ступеня бакалавра або магістра.

Освітні заклади не можуть встигати за темпами технологічного розвитку. Штучний інтелект розвивається швидше, ніж навчальні програми встигають адаптуватися. Всесвітній економічний форум оцінює, що 40 відсотків необхідних у світі навичок робочої сили застаріють протягом наступних п'яти років. Традиційні навчальні програми структурно не здатні забезпечити необхідну гнучкість. Розрив між промисловим попитом та академічними результатами постійно збільшується.

Сполучені Штати структурно залежать від іноземних талантів. Понад 50 відсотків фахівців з інформатики з дипломами магістра, які працюють у США, народилися за кордоном. Майже 70 відсотків аспірантів з інформатики мають іноземне походження. Приблизно 80 відсотків аспірантів у галузях, пов'язаних зі штучним інтелектом, які пройшли навчання в США, залишаються в країні. Ця залежність створює вразливість. Жорсткіша імміграційна політика або посилення конкуренції з боку інших країн за ці таланти можуть фундаментально послабити позиції Америки.

Скористайтеся перевагами великого, п'ятикратного досвіду Xpert.Digital у комплексному пакеті послуг | Дослідження та розробки, XR, PR та оптимізація цифрової видимості - Зображення: Xpert.Digital

Xpert.digital має глибокі знання в різних галузях. Це дозволяє нам розробити кравці, розроблені стратегії, пристосовані до вимог та проблем вашого конкретного сегменту ринку. Постійно аналізуючи тенденції на ринку та здійснюючи розвиток галузі, ми можемо діяти з передбаченням та пропонувати інноваційні рішення. З поєднанням досвіду та знань ми створюємо додаткову цінність та надаємо своїм клієнтам вирішальну конкурентну перевагу.

Детальніше про це тут:

• Використовуйте 5 -разову компетентність xpert.digital в одній упаковці - від 500 € на місяць

Дефіцит чіпів як гальмо зростання

Дефіцит графічних процесорів стає третім критичним вузьким місцем. Зростаючий попит на обчислювальну потужність штучного інтелекту стикається з фундаментальними обмеженнями ланцюга поставок. Терміни виконання робіт для високоякісних прискорювачів збільшилися до шести-дев'яти місяців. Вартість хмарних технологій варіюється до 95 відсотків між традиційними постачальниками та новими альтернативами. Компанії без бюджетів на гіпермасштабування практично не мають доступу до достатніх обчислювальних потужностей.

Причини цього дефіциту багатогранні. Найбільш очевидним фактором є безпрецедентний попит з боку технологічних гігантів, які прагнуть навчати дедалі більші моделі штучного інтелекту. Руйнівний землетрус на Тайвані у 2025 році пошкодив критично важливі напівпровідникові пластини, що різко загострило ситуацію. Геополітична напруженість призвела до руйнівних тарифів та експортного контролю, фрагментуючи усталені виробничі потоки. Обчислювальна потужність перетворилася з технічного ресурсу на стратегічну конкурентну перевагу.

Майже монополія Nvidia на ринку графічних процесорів зі штучним інтелектом значною мірою об'єднана її екосистемою CUDA. Ця залежність від одного постачальника значно посилює дефіцит поставок. У виробництві використовуються передові 5-нанометрові або 7-нанометрові технологічні процеси, але доступні потужності пластин обмежені. Передові технології упаковки, такі як інтеграція пам'яті з високою пропускною здатністю та упаковка CoWoS, створюють додаткові вузькі місця. Графічні процесори Blackwell наступного покоління від Nvidia вже заброньовані на рік або більше, причому домінують гіперскейлери, такі як Microsoft, Google та Meta.

Ринок високошвидкісної пам'яті переживає власні серйозні труднощі. HBM3, стандарт пам'яті для прискорювачів штучного інтелекту, що потребують багато даних, виробляється лише трьома виробниками: SK Hynix, Samsung та Micron. Ці компанії працюють майже на повну потужність і повідомляють про терміни виконання робіт від шести до дванадцяти місяців. У поєднанні зі спеціалізованими вимогами до упаковки, особливо для інтеграції TSMC з CoWoS, терміни виконання робіт іноді збільшуються ще більше. Ціни на HBM3 вже зросли на 20-30 відсотків порівняно з попереднім роком, і очікується, що ця тенденція збережеться і у 2025 році.

Ливарні потужності перебувають під надзвичайним тиском. Хоча TSMC агресивно розширюється, нові заводи потребують років, щоб ввести в експлуатацію, і їх вартість сягає десятків мільярдів доларів. Короткострокові вузькі місця у потужностях були зареєстровані у 2024 та 2025 роках, а поставки ще більше ускладнювалися через конструктивні недоліки чіпів. Така ситуація зазвичай призводить до перевищення попиту та маніпуляцій з дефіцитом у ланцюжку поставок. Очікується, що TSMC розширить свої інвестиції у потужності понад суворо необхідні короткострокові потреби. Це може призвести до тимчасового надлишку потужностей, а потім до нових вузьких місць через кілька років, коли відкладений попит зменшиться.

Підходить для цього:

• Найбільші проблеми США сьогодення: економічні виклики та їх вирішення

Водне питання як недооцінений конфлікт

Хоча енергетика та чіпи отримують увагу ЗМІ, вода постає як недооцінена криза третього ресурсу. Центри обробки даних зі штучним інтелектом споживають величезну кількість води для охолодження серверів. Типовий центр обробки даних потужністю 100 мегават потребує до двох мільйонів літрів води щодня, що еквівалентно споживанню 6500 домогосподарств. Центр обробки даних Meta у Джорджії споживає близько 500 000 галонів на день. Очікується, що нові об'єкти, розроблені для штучного інтелекту, потребуватимуть мільйонів галонів щодня.

Географічний розподіл значно посилює проблему. Аналіз Bloomberg показав, що понад дві третини нових центрів обробки даних, побудованих з 2022 року, розташовані в регіонах з дефіцитом води. За останні три роки в США було побудовано приблизно 160 нових центрів обробки даних, орієнтованих на штучний інтелект, що на 70 відсотків більше, ніж у попередні три роки. У таких штатах, як Техас та Аризона, які вже переживають історичні посухи, реалізуються масштабні проекти нових центрів обробки даних, включаючи кампус OpenAI вартістю 100 мільярдів доларів в Абіліні, штат Техас.

Міжнародне енергетичне агентство попереджає, що центри обробки даних у всьому світі вже споживають приблизно 560 мільярдів літрів води щорічно. Ця цифра може подвоїтися до 2030 року. Центри обробки даних, що спеціалізуються на штучному інтелекті, роблять непропорційний внесок, споживання якого зросте з 30 мільярдів до 338 мільярдів літрів до 2030 року. Середній показник споживання води зросте з 0,36 літра на кіловат-годину у 2023 році до 0,48 літра на кіловат-годину у 2030 році через вищу щільність потужності центрів обробки даних зі штучним інтелектом.

Округ Ньютон, штат Джорджія, є прикладом місцевого впливу. Після будівництва центру обробки даних Meta вартістю 750 мільйонів доларів, свердловини в навколишньому районі висохли. У звіті прогнозується, що округ може зіткнутися з дефіцитом води до 2030 року. Якщо місцеве водопостачання не оновить свою інфраструктуру, мешканцям, можливо, доведеться нормувати споживання води. Очікується, що ціни на воду зростуть на 33 відсотки протягом наступних двох років, порівняно зі звичайними двома відсотками щорічно. Подібні проблеми виникають у Техасі, Аризоні, Луїзіані та Об'єднаних Арабських Еміратах.

Водна криза виявляє глибший провал у врядуванні. Хоча муніципалітети можуть розширювати енергетичні потужності за рахунок нової сонячної, вітрової або ядерної енергетики, водні ресурси принципово обмежені. У окрузі Ньютон постачання залежить від найближчого водосховища, яке поповнюється лише за рахунок опадів. Технологічні компанії надають пріоритет місцям з низькими витратами на енергію, навіть коли ці регіони переживають посуху. Вода залишається другорядною для технологічних фірм; ставлення таке: хтось вирішить це питання пізніше.

Організований опір розширенню центрів обробки даних

Поєднання тиску на ресурси та місцевих наслідків каталізує зростаючий опір громади. За останні два роки було заблоковано або відкладено проекти центрів обробки даних на суму понад 64 мільярди доларів. Приблизно 18 мільярдів доларів проектів було повністю скасовано, а ще 46 мільярдів доларів було відкладено. Організація Data Center Watch виявила 142 місцеві групи активістів, які прагнуть уповільнити розвиток. Опір охоплює два десятки штатів та об'єднує широкий політичний спектр.

Опозиція є разюче двопартійною. Приблизно 55 відсотків державних службовців, які виступають проти центрів обробки даних, є республіканцями, 45 відсотків – демократами. Це рідкісне двопартійне явище відображає той факт, що місцевий вплив виходить за межі ідеологічних кордонів. Мешканці об'єднуються навколо занепокоєння щодо шуму, споживання води, перевантаженості мережі, дорожнього руху, світлового забруднення та впливу на навколишнє середовище. Критика рідко буває одномірною, а поєднує кілька факторів.

Конкретні приклади ілюструють масштаб проблеми. Проєкт Tract вартістю 14 мільярдів доларів в Аризоні було відкликано у травні 2024 року після того, як мешканці тиснули на місцевих чиновників, щоб ті не схвалили необхідне перепланування. Проєкт Culpeper Acquisitions вартістю 12 мільярдів доларів у Вірджинії був одноголосно відхилений Комісією з планування, посилаючись на занепокоєння щодо збереження сільської місцевості та впливу на державні парки. Проєкт Amazon у Воррентоні, штат Вірджинія, зібрав понад 500 людей на засідання міської ради, включаючи актора, лауреата премії «Оскар», Роберта Дюваля. Кожен член міської ради, який підтримував проєкт, згодом програв у переобранні.

Юридичні битви стають дедалі складнішими. У окрузі Ферфакс, штат Вірджинія, громадська група бореться за проект вартістю 12 мільярдів доларів через численні судові позови щодо процесів отримання дозволів, приховування електронних листів та апеляцій. Суд постановив зупинити проект щонайменше на рік. Ці прецеденти заохочують опір в інших місцях. Організаційні структури стають більш професійними, зі скоординованими кампаніями, юридичною експертизою та інформаційно-просвітницькою роботою зі ЗМІ.

Підходить для цього:

• Приховані витрати цифрової золотої лихоманки: коли бум штучного інтелекту зустрічається з реальністю сільських громад

Вплив буму штучного інтелекту на клімат

Вплив інфраструктури штучного інтелекту на навколишнє середовище виходить далеко за рамки споживання води. Центри обробки даних становили близько 1,5 відсотка світового споживання електроенергії у 2024 році, але ця частка може подвоїтися до 945 терават-годин до 2030 року, що еквівалентно загальному споживанню електроенергії в Японії. У США на центри обробки даних вже припадає 4,4 відсотка споживання енергії. Цей показник може зрости до дев'яти відсотків до 2030 року, перевищивши базові прогнози Управління енергетичної інформації на 150 терават-годин.

Відповідно, зростають викиди парникових газів. Центри обробки даних наразі складають близько одного відсотка від світових викидів, пов'язаних з енергетикою, і є одними з джерел викидів, що найшвидше зростають. До 2035 року збільшення споживання енергії центрами обробки даних може призвести до додаткових від 0,4 до 1,6 гігатонн еквіваленту CO2. Глобальні викиди CO2 від центрів обробки даних можуть зрости з 212 мільйонів тонн у 2023 році до 355 мільйонів тонн у 2030 році. Інфраструктура, орієнтована на штучний інтелект, зросте особливо різко – з 29 мільйонів тонн до 166 мільйонів тонн, і до 2030 року перевищить традиційні центри обробки даних.

Окремі проекти створюють значне місцеве забруднення повітря. Центр обробки даних xAI у Мемфісі викидає приблизно від 1200 до 2000 тонн оксидів азоту щорічно та є одним з найбільших регіональних викидників. Високі концентрації оксидів азоту шкодять здоров'ю людини та природним екосистемам. Деякі компанії обходять правила за допомогою розумної структури. Така практика підриває цільові показники викидів та зобов'язання щодо кліматичної політики.

Виробництво чіпів саме по собі значною мірою сприяє забрудненню навколишнього середовища. Виробничі потужності потребують величезної кількості води та енергії. Більшість заводів розташовані в регіонах з енергопостачанням на основі викопного палива. Нові напівпровідникові заводи по всьому світу призводять до появи додаткової енергетичної інфраструктури на основі газу. Виробничий процес включає складні етапи від видобутку сировини до виробництва чіпів, кожен з яких сприяє викидам парникових газів. Вуглецевий слід графічних процесорів ще більше посилюється транспортуванням та виробництвом продукції.

Загальна вартість навчання ШІ вражає. Дослідження, проведені Массачусетським університетом, показують, що навчання однієї моделі ШІ генерує понад 626 000 фунтів CO2, що еквівалентно викидам п'яти автомобілів протягом їхнього терміну служби. Фаза навчання GPT-3 спожила 1287 мегават-годин електроенергії та виробила 502 тонни викидів вуглецю, що можна порівняти з річною їздою 112 автомобілів на бензині. Операції логічного висновку створюють постійне навантаження на навколишнє середовище. Один запит ChatGPT споживає в 100 разів більше енергії, ніж типовий пошук у Google.

Спекулятивна гра з невизначеним результатом

Зі загостренням проблем з інфраструктурою зростають сумніви щодо економічної стійкості буму штучного інтелекту. Прогнозується, що світові витрати на штучний інтелект досягнуть 375 мільярдів доларів у 2025 році та зростуть до 500 мільярдів доларів у 2026 році. Ця безпрецедентна концентрація капіталу відображає впевненість інвесторів у трансформації штучного інтелекту, але вибірковість ринку значно зросла. Фінансування все більше зосереджується на пізніших стадіях розробки та перевірених бізнес-моделях. Часи легкого фінансування на ранніх стадіях минули.

Аналогія з бульбашкою доткомів вражає. Понад 1300 стартапів у сфері штучного інтелекту наразі можуть похвалитися оцінкою, що перевищує 100 мільйонів доларів, включаючи 498 «єдинорогів» з оцінкою понад 1 мільярд доларів. Ці цифри нагадують кінець 1990-х років. Однак, на відміну від ери доткомів, сучасні лідери у сфері штучного інтелекту генерують значні грошові потоки та прибутки. Amazon, Meta та Microsoft інвестують мільярди в розширення своїх центрів обробки даних за рахунок операційного доходу. Фундаментальна стабільність провідних компаній різко контрастує зі спекуляціями кінця тисячоліть.

Тим не менш, голоси занепокоєння лунають все голосніше. Звіт MIT показує, що приблизно 95 відсотків бізнес-зусилль у сфері генеративного штучного інтелекту зазнають невдачі, і лише п'ять відсотків досягають значного зростання доходів. Від 70 до 85 відсотків поточних ініціатив у сфері штучного інтелекту не досягають очікуваних результатів. Хоча 78 відсотків компаній повідомляють про використання генеративного штучного інтелекту, більшість не повідомляють про значний кінцевий ефект. Цей розрив між впровадженням та результатами підкреслює парадокс GenAI: широке використання, але обмежена вимірювана цінність.

Зростання продуктивності виявляється недосяжним. Дослідження уряду Великої Британії, проведене Microsoft M365 Copilot, не виявило помітного зростання продуктивності, причому деякі завдання прискорюються, а інші сповільнюються. Дослідження в США показало, що компанії інвестували від 35 до 40 мільярдів доларів в ініціативи генеративного штучного інтелекту, проте 95 відсотків не отримали жодної віддачі. Дослідження Стенфорда вказує на 13-відсоткове скорочення кількості посад початкового рівня в обслуговуванні клієнтів, бухгалтерському обліку та розробці програмного забезпечення з 2022 року, але очікувана широка революція в продуктивності так і не відбулася.

Вартість акцій досягає небезпечних рівнів. Індекс S&P 500 торгується на рівні, що в 23 рази перевищує прогнозований прибуток, тоді як FTSE 100 торгується на рівні, що в 14 разів перевищує прогнозований. Коефіцієнт ціна/прибуток Shiller CAPE вперше з часів краху доткомів перевищив 40. П'ять найбільших технологічних компаній зараз складають 20 відсотків індексу MSCI World, що вдвічі більше, ніж вони мали під час буму доткомів. Історично склалося так, що періоди такої надзвичайної концентрації демонстрували низьку майбутню прибутковість. З 1957 року 10 найкращих акцій S&P 500 відставали від решти індексу в середньому на 2,4 відсотка щорічно.

Capital Economics прогнозує, що фондова бульбашка, спричинена штучним інтелектом, лусне у 2026 році, а зростання процентних ставок та зростання інфляції тиснутимуть на оцінки. Ліза Шалетт, директор з інформаційних технологій Morgan Stanley Wealth Management, попередила про «момент Cisco», подібний до краху доткомів, який можливо настане протягом наступних 24 місяців. Пол Кедроскі говорить про фінансове чаклунство, коли гіперскейлери використовують бухгалтерські трюки для зменшення витрат на інфраструктуру та завищення прибутків, а також перерозподіляють величезні витрати на цільові фонди.

Фрагментація регуляторних актів як гальмо інновацій

Регуляторне середовище ще більше посилює ці проблеми. На відміну від централізованого регулювання ЄС через Закон про штучний інтелект, США розробили багаторівневу систему федеральних виконавчих указів та знакового законодавства штатів. Такий неоднорідний підхід означає, що організації повинні орієнтуватися у дедалі складнішій мережі вимог, які відрізняються в різних юрисдикціях.

За останні два роки було прийнято понад 60 федеральних законів про штучний інтелект. Понад десять штатів розглядали законодавство про алгоритмічну шкоду та дискримінацію. Усі 50 штатів розглядали заходи, пов'язані зі штучним інтелектом, у 2025 році. Колорадо прийняв найповніший режим, який набуде чинності в лютому 2026 року. Юта, Техас і Каліфорнія розробили власні рамки. Ці різні політики створюють витрати на дотримання вимог для компаній, що працюють за межами штатів.

Федеральний рівень не застосовує узгодженого законодавчого підходу, а радше регулює через чинні закони та директиви агентств. Адміністрація Трампа наголошувала на усуненні бар'єрів для американського лідерства у сфері штучного інтелекту. Виконавчий указ «Усунення бар'єрів для американського лідерства у сфері штучного інтелекту» зобов'язав федеральні агентства переглянути та скасувати політику, яка нібито перешкоджає інноваціям у сфері штучного інтелекту, надати пріоритет конкурентоспроможності Америки у світовому домінуванні у сфері штучного інтелекту та пришвидшити затвердження інфраструктури штучного інтелекту.

Цей підхід до управління ризиками, заснований на суворих регуляторних механізмах, надає пріоритет швидкому впровадженню. У плані наголошується, що вузьким місцем для повного використання потенціалу штучного інтелекту є не доступність моделі, а обмежене та повільне впровадження, особливо у великих, усталених організаціях. Основними перешкодами визначено брак довіри до технології або її розуміння, складні регуляторні ландшафти та відсутність чітких стандартів управління.

Напруженість між штатами та федеральним урядом загострюється. Адміністрація Трампа може спробувати скасувати рішення штатів, подібно до попередніх конфліктів щодо мережевого нейтралітету чи викидів транспортних засобів. Каліфорнія витратила щонайменше 41 мільйон доларів протягом першого терміну Трампа на захист політики в суді. Нечіткий федеральний напрямок змушує штати брати на себе більшу роль у політиці ШІ, що призводить до нерівномірного управління та послаблення позицій США на міжнародній арені.

Новий вимір цифрової трансформації з «керованим ШІ» (штучним інтелектом) – платформа та рішення B2B | Xpert Consulting - Зображення: Xpert.Digital

Тут ви дізнаєтеся, як ваша компанія може швидко, безпечно та без високих бар'єрів входу впроваджувати індивідуальні рішення на основі штучного інтелекту.

Керована платформа штучного інтелекту — це ваш універсальний та безтурботний пакет для штучного інтелекту. Замість того, щоб мати справу зі складними технологіями, дорогою інфраструктурою та тривалими процесами розробки, ви отримуєте готове рішення, адаптоване до ваших потреб, від спеціалізованого партнера — часто протягом кількох днів.

Основні переваги з першого погляду:

⚡ Швидке впровадження: від ідеї до операційного застосування за лічені дні, а не місяці. Ми пропонуємо практичні рішення, які створюють негайну цінність.

🔒 Максимальна безпека даних: Ваші конфіденційні дані залишаються з вами. Ми гарантуємо безпечну та відповідність вимогам обробку без передачі даних третім особам.

💸 Без фінансових ризиків: Ви платите лише за результат. Повністю виключаються значні початкові інвестиції в обладнання, програмне забезпечення чи персонал.

🎯 Зосередьтеся на своєму основному бізнесі: Зосередьтеся на тому, що ви робите найкраще. Ми беремо на себе повне технічне впровадження, експлуатацію та обслуговування вашого рішення на основі штучного інтелекту.

📈 Орієнтований на майбутнє та масштабований: Ваш ШІ зростає разом з вами. Ми забезпечуємо постійну оптимізацію та масштабованість, а також гнучко адаптуємо моделі до нових вимог.

Детальніше про це тут:

• Кероване рішення на основі штучного інтелекту – промислові послуги зі штучним інтелектом: ключ до конкурентоспроможності в секторах послуг, промисловості та машинобудування

Монополізація великими технологічними компаніями

Концентрація ринку ще більше загострює структурні проблеми. Між 2017 і 2025 роками сукупна частка доходу п'яти провідних цифрових компаній подвоїлася з 21 до 48 відсотків. Їхня частка в загальних активах зросла з 17 до 35 відсотків. Це домінування відображається в усьому ланцюжку створення вартості штучного інтелекту, від чіпів та хмарних сервісів до інструментів розробки та впровадження моделей. Бар'єри для входу на ринок для менших гравців постійно зростають.

Генеративний штучний інтелект вимагає величезної обчислювальної потужності, чіпів, хмарних сервісів, фахівців та даних, і все це контролюється технологічними гігантами. Microsoft, Google та Amazon позиціонують себе як ключових постачальників послуг ШІ через свої хмарні платформи. AWS, Azure та Google Cloud стали центральними в ланцюжку поставок ШІ, забезпечуючи обчислювальну потужність, центри обробки даних та спеціалізовані інструменти для навчання та розгортання. Масштаб інвестицій цих компаній значно перевищує інвестиційні можливості менших підприємств та стартапів.

Стратегічні партнерства посилюють концентрацію ринку. Партнерство Microsoft з OpenAI, інвестиції Google в Anthropic та частки Amazon у стартапах штучного інтелекту створюють мережу залежностей. Було виявлено понад 90 партнерств та стратегічних інвестицій між Google, Apple, Microsoft, Meta, Amazon та Nvidia на ринку генеративних моделей фундаментального штучного інтелекту. Ці взаємозв'язки обмежують незалежність дрібних гравців та концентрують повноваження щодо прийняття рішень.

У 2025 році стартапи у сфері штучного інтелекту залучили 89,4 мільярда доларів венчурного капіталу по всьому світу, що становить 34 відсотки всіх венчурних інвестицій, незважаючи на те, що вони представляють лише 18 відсотків профінансованих компаній. Ця безпрецедентна концентрація капіталу відображає довіру інвесторів, але вибірковість ринку значно зросла. Фінансування все більше зосереджується на компаніях на пізніх стадіях розвитку та перевірених бізнес-моделях. Стартапи, які не мають доступу до хмарних обчислень, даних та капіталу від основних гравців, мають труднощі з масштабуванням. Деякі з них придбають великі технологічні компанії, що ще більше консолідує контроль.

Межі ефективності архітектури штучного інтелекту

Технічні проблеми виходять за рамки дефіциту ресурсів. Вимоги до охолодження сучасного обладнання штучного інтелекту досягають фізичних меж. Традиційні повітряні системи CRAC та CRAH не можуть впоратися з тепловим навантаженням обладнання штучного інтелекту. Галузь швидко переходить на передові технології рідинного охолодження, включаючи пряме охолодження до кристала та імерсійне охолодження, коли цілі сервери занурюються в теплопровідні рідини.

Ці рішення вимагають абсолютно нових конструкцій приміщень, установок та операційних протоколів. Інтеграція систем охолодження з ІТ-навантаженнями має бути динамічною. Коли кластер графічних процесорів включається для навчання моделі, система охолодження повинна миттєво реагувати, щоб запобігти перегріву. Інтелектуальні платформи управління центром обробки даних пов'язують активність робочого навантаження з контролем навколишнього середовища, забезпечуючи автоматизоване реагування та зменшуючи втрати енергії. Охолодження може становити до 60 відсотків від загального споживання енергії центром обробки даних.

48-вольтова архітектура набуває все більшого значення у відповідь на вимоги ефективності. Збільшення напруги з 12 до 48 вольт зменшує необхідний струм у той самий коефіцієнт. Втрати в лінії зменшуються в 16 разів, оскільки вони пропорційні квадрату струму. Це підвищує ефективність, зменшує тепловіддачу та дозволяє використовувати менші шини. Водночас багато систем і компонентів все ще потребують регульованого живлення 12 вольт. Трансформаційний розподіл електроенергії в центрах обробки даних вимагає величезних інвестицій в інфраструктуру.

Вимоги до затримки додають ще більшої складності. Висновок на основі штучного інтелекту все більше вимагає реагування в режимі реального часу. Архітектури периферійних обчислень та розподілених центрів обробки даних прагнуть мінімізувати затримку, але це збільшує кількість місць розташування та складність координації. Географічне переміщення навантаження між центрами обробки даних вимагає розширених прогнозів та глобальних даних, що навряд чи відображає реальну ситуацію більшості операторів. Самі моделі переміщення навантаження вимагають значного часу обчислення та не дуже добре підходять для вимог планування в режимі реального часу.

Наближення краху ринку та консолідації

Економічна стійкість нинішнього буму штучного інтелекту дедалі частіше ставиться під сумнів. Інвестиції у штучний інтелект наразі є єдиним, що тримає економіку США на відстані від рецесії, а інфраструктура центрів обробки даних та розробка моделей компенсують високі витрати на позики. Головний економіст Apollo Global Management зазначив, що практично немає зростання капітальних витрат корпорацій поза межами штучного інтелекту. Всупереч типовим інвестиційним моделям, витрати на штучний інтелект не знизилися, незважаючи на підвищення процентних ставок ФРС, оскільки інвестиції у центри обробки даних зрештою фінансуються за рахунок зростання вартості акцій компаній «Чудової сімки».

Ця залежність виглядає небезпечною. У вересневому аналізі Deutsche Bank за 2025 рік стверджувалося, що без інвестицій, пов'язаних зі штучним інтелектом, економіка США вже може перебувати в рецесії. Зростання ВВП майже повністю зумовлене капітальними витратами на штучний інтелект. Джейсон Фурман, економіст і колишній заступник директора Національної економічної ради, підрахував, що 92 відсотки економічного попиту в перших двох кварталах 2025 року припадали на обладнання та програмне забезпечення для обробки інформації. Індекс S&P 500 досить незбалансований, що створює ризик краху інвестицій.

Окупність інвестицій залишається невизначеною. Хоча компанії спрямовують значну частину своїх операційних грошових потоків, близько 50 відсотків, на ініціативи, пов'язані зі штучним інтелектом, фактична віддача може бути помітною лише через рік. OpenAI виділив приблизно один трильйон доларів на транзакції, пов'язані зі штучним інтелектом, включаючи проект центру обробки даних вартістю 500 мільярдів доларів, але, за прогнозами, принесе лише 13 мільярдів доларів доходу. Значний розрив між очікуваними прибутками та поточними інвестиціями виглядає як бульбашка.

Gartner прогнозує консолідацію ринку штучного інтелекту, оскільки кількість постачальників послуг зі штучним інтелектом зараз перевищує попит. Консолідація ймовірна протягом наступних двох-трьох років через скорочення венчурного фінансування та збільшення кількості виходів на ринок добре капіталізованими лідерами. ABI Research вважає консолідацію в ландшафті програмного забезпечення для штучного інтелекту неминучою, оскільки домінують постачальники окремих послуг, а великі гравці купують стартапи, щоб полегшити вихід на ринок та консолідацію рішень. Розробка комплексних платформ MLOPS стимулюватиме витрати на злиття та поглинання.

Історичні паралелі з попередніми зимами штучного інтелекту незаперечні. Історія штучного інтелекту вже включає кілька періодів, коли ентузіазм щодо машинного навчання згасав, а інвестиції в продукти, компанії та дослідження, пов'язані зі штучним інтелектом, вичерпувалися. Остання з цих зим закінчилася в 1990-х роках. Якщо настане ще одна, вона може бути спричинена болем, подібним до полярного вихру, враховуючи, що генеративний бум штучного інтелекту коштує сотні мільярдів доларів, що набагато більше, ніж попередні цикли.

Нерівномірний розподіл тягаря

Регіональні відмінності в США посилюють проблему. У той час як Середній Захід отримує вигоду від інвестицій, Вірджинія несе непропорційно великий тягар. Територія Dominion Energy Service у Північній Вірджинії отримала контракти на 40 гігават потужності центрів обробки даних до кінця 2024 року, що на 21 гігават більше, ніж шість місяців тому. Комунальна компанія запропонувала нові тарифні структури для клієнтів з високим навантаженням, щоб зменшити фінансове навантаження на побутових споживачів, а також підвищення цін на електроенергію для інших споживачів для покриття витрат.

Концентрація створює локальні кризи. У Вірджинії обмеження щодо достатності ресурсів можуть суттєво обмежити заплановане зростання. EirGrid в Ірландії та Dominion у США були визначені як особливо вразливі. Географічна концентрація посилює регіональне навантаження на мережу. П'ятнадцять штатів, особливо Вірджинія, Техас і Каліфорнія, зафіксували приблизно 80 відсотків навантаження національних центрів обробки даних у 2023 році. Цей ефект концентрації посилює навантаження на локальну мережу.

Соціально-економічний вплив розподілений нерівномірно. Багатші регіони отримують вигоду від робочих місць у сфері технологій та податкових надходжень, тоді як більш сільські райони несуть екологічне навантаження без пропорційних вигод. Чорношкірі громади на півдні США особливо страждають від прихованих витрат на центри обробки даних. На півдні є 1200 центрів обробки даних, а додаткові проекти вартістю 200 мільярдів доларів знаходяться на стадії розробки. Ці громади відчувають непропорційне екологічне навантаження від забруднення повітря, споживання води та навантаження на мережу.

Вплив на ринок праці суттєво відрізняється залежно від регіону. Регіони зі сформованими технологічними екосистемами отримують вигоду від високооплачуваних робочих місць у сфері штучного інтелекту. У сільській місцевості з новими центрами обробки даних переважно з'являються робочі місця в будівництві та низькокваліфіковані операційні посади. Трансформація зайнятості завдяки штучному інтелекту виявляє регіональні відмінності. У розвинених регіонах з високим ухилом у кваліфікацію структура зайнятості оптимізується на користь висококваліфікованих працівників. В інших регіонах штучний інтелект призводить до втрати робочих місць без належних нових можливостей.

Майбутнє між консолідацією та реорганізацією

Поєднання цих викликів малює складну картину майбутнього ШІ в Америці. Інфраструктурні, кадрові, регуляторні та економічні проблеми підсилюють одна одну. Енергетична криза обмежує географічні можливості, нестача робочої сили уповільнює розвиток, фрагментація регуляторних органів збільшує витрати, а економічна невизначеність стримує інвестиції. Сукупність цих факторів може фундаментально поставити під загрозу домінування Америки у сфері ШІ.

Найімовірніше майбутнє лежить між крайнощами катастрофічного краху та безперервного зростання. Консолідація ринку видається неминучою. Слабші гравці, переоцінені стартапи без чітких бізнес-моделей та проекти без вимірюваної рентабельності інвестицій будуть ліквідовані. Це потрясіння буде болісним для тих, хто постраждає, але воно може прокласти шлях до більш сталого розвитку. Рештою гравців залишаться ті, хто вирішує справжні бізнес-проблеми та забезпечує вимірювану цінність.

Географічний перерозподіл продовжиться. Середній Захід та інші раніше слаборозвинені регіони набудуть ще більшого значення. Ця децентралізація може підвищити стійкість американської екосистеми штучного інтелекту, розподіляючи ризики та розкриваючи нові кадрові ресурси. Водночас, такі усталені центри, як Кремнієва долина та Північна Вірджинія, збережуть своє значення завдяки мережевим ефектам та концентрації талантів, хоча й у зміненій формі.

Технологічний розвиток дедалі більше зосереджуватиметься на ефективності. Ера дедалі більших моделей з експоненціально зростаючими потребами в ресурсах наближається до фізичних та економічних меж. Пріоритет надаватимуться інноваціям в архітектурі моделей, квантуванні, дистиляції та спеціалізованих чіпах. Промисловість навчиться досягати більшого з меншими витратами, керуючись не екологічною усвідомленістю, а економічною необхідністю.

Регуляторний ландшафт потребуватиме уточнення. Поточна неоднорідність є нестійкою в довгостроковій перспективі. Або буде створено федеральне рамкове законодавство, яке збалансує різноманітність штатів з національною узгодженістю, або фрагментація закріпиться з усіма негативними наслідками для витрат на дотримання вимог та міжнародної конкурентоспроможності. Політична економіка цього рішення залишається невизначеною, але галузь дедалі більше вимагатиме ясності.

Громадське схвалення стає критично важливою змінною. Організований опір центрам обробки даних відображає глибші занепокоєння щодо справедливого розподілу, впливу на навколишнє середовище та демократичної участі в технологічних рішеннях. Технологічні компанії повинні навчитися ставитися до місцевих громад як до зацікавлених сторін, а не як до перешкод. Це вимагає культурної трансформації та справжньої участі, а не лише піар-тренувань.

Міжнародний вимір залишається вирішальним. Поки США борються з внутрішніми проблемами, Китай значно інвестує в інфраструктуру штучного інтелекту. Минулого року Китай додав до мережі понад 400 гігават нових потужностей електростанцій, порівняно з кількома десятками гігават у США. Цей розрив у швидкості розгортання інфраструктури може мати стратегічні наслідки. Здатність Америки підтримувати лідерство у сфері штучного інтелекту залежить від вирішення її внутрішніх викликів.

Головне питання полягає не в тому, чи зможуть США подолати поточні виклики, а в тому, якою ціною та з якими наслідками. Необхідні інвестиції в інфраструктуру протягом наступного десятиліття становитимуть трильйони. Суспільні трансформації, що виникнуть в результаті розгортання штучного інтелекту, будуть глибокими. Вплив на навколишнє середовище потребує серйозного розгляду. Питання розподілу щодо демократичної участі та економічних вигод залишаються невирішеними.

Американський бум штучного інтелекту перебуває на переломному етапі. Фаза безкритичного ентузіазму та, здавалося б, безмежних ресурсів добігає кінця. Далі настає період консолідації, переорієнтації та потенційно болісних коригувань. Сама технологія виживе та розвиватиметься. Питання полягає в тому, які компанії, регіони та бізнес-моделі переживуть трансформацію та як виглядатиме результуючий ландшафт. Рішення, прийняті в найближчі роки, формуватимуть архітектуру економіки, керованої штучним інтелектом, на десятиліття вперед.

☑ Наша ділова мова - англійська чи німецька

☑ Нове: листування на вашій національній мові!

Konrad Wolfenstein

Я радий бути доступним вам та моїй команді як особистого консультанта.

Ви можете зв’язатися зі мною, заповнивши тут контактну форму або просто зателефонуйте мені за номером +49 89 674 804 (Мюнхен) . Моя електронна адреса: Вольфенштейн ∂ xpert.digital

Я з нетерпінням чекаю нашого спільного проекту.

☑ Підтримка МСП у стратегії, порадах, плануванні та впровадженні

☑ Створення або перестановка цифрової стратегії та оцифрування

☑ Розширення та оптимізація міжнародних процесів продажів

☑ Глобальні та цифрові торгові платформи B2B

☑ Піонерський розвиток бізнесу / маркетинг / PR / Мір

Наш досвід у розвитку бізнесу, продажах та маркетингу в США - Зображення: Xpert.Digital

Галузевий фокус: B2B, цифровізація (від штучного інтелекту до XR), машинобудування, логістика, відновлювані джерела енергії та промисловість

Детальніше про це тут:

• Бізнес-центр Xpert

Тематичний центр з аналітичними матеріалами та експертними знаннями:

• Платформа знань про світову та регіональну економіку, інновації та галузеві тенденції
• Збір аналізів, імпульсів та довідкової інформації з наших пріоритетних напрямків
• Місце для експертів та інформації про поточні розробки в бізнесі та технологіях
• Тематичний центр для компаній, які хочуть дізнатися про ринки, цифровізацію та галузеві інновації