Канадская глобальная инвестиционная компания Brookfield, которая имеет значительные интересы в области ЦОД, подготовила белую книгу о развитии инфраструктуры искусственного интеллекта. Документ также уделяет внимание масштабным инвестициям, которые потребуются для поддержки этого процесса в ближайшие годы.

В работе подробно анализируются ключевые элементы экосистемы ИИ — от дата-центров и энергоснабжения до производства GPU и оптоволоконных сетей. Материал основан как на собственном аналитическом исследовании компании, так и на данных и прогнозах ведущих игроков рынка и профильных организаций.

Ключевые выводы:

• по прогнозам Brookfield, общий объем инвестиций в инфраструктуру ИИ в ближайшие 10 лет превысит $7 трлн. Из них $2 трлн придется на строительство новых дата-центров или ИИ-фабрик (AI Factories), $4 трлн — на GPU и производство чипов, а еще $0,5 трлн — на энергетику и передачу электричества. Дополнительно $0,5 трлн будет вложено в оптоволокно, охлаждение, робототехнику;

• в документе отмечается, что мощность ИИ-фабрик уже к концу 2025 года может вырасти почти вдвое: с 7 ГВт до 15 ГВт. В течение следующего десятилетия, как полагают авторы, добавится еще примерно 75 ГВт, так что общая мощность достигнет 82 ГВт к 2034 году, показав более чем десятикратный рост;

• ИИ-чипы в 10 раз более энергоемкие, чем стандартные серверы, и этот разрыв продолжает расти. Если обычная стойка в дата-центре потребляет 10–15 кВт, то стойка, оптимизированная под ИИ, уже требует свыше 120 кВт. Даже с ростом энергоэффективности, полагают авторы документа, нагрузка будет расти экспоненциально, поэтому для масштабирования ИИ именно энергоснабжение и системы охлаждения становятся не менее важными, чем сами чипы;

• по прогнозам Brookfield, общее количество установленных GPU может вырасти с 7 млн в 2024 году до 45 млн к 2034 году, что даст $4 трлн совокупных продаж. При этом, говорится в документе, производительность GPU за последнее десятилетие выросла в 1 тыс. раз;

• рынок GPU-as-a-Service может вырасти с $30 млрд в 2025 году до более $250 млрд в 2034 году. Это позволит компаниям арендовать мощности без капитальных затрат, а инвесторам — получать доходы, схожие с доходами от инфраструктурных проектов;

• в Brookfield указывают, что стоимость инференса моделей резко падает. Так, DeepSeek снизил цену по сравнению с GPT-4 примерно на 75%. Meta* Llama 4 использует архитектуру Mixture-of-Experts, активируя лишь часть из 400 млрд параметров, что сокращает энергозатраты и ускоряет работу. Однако рост эффективности ведет к еще большему общему потреблению;

• авторы документа отмечают, что фундаментальные модели улучшаются при увеличении их размера и объемов данных, но для этого нужны десятки и сотни тысяч GPU, соединенных ультрабыстрыми сетями. Даже микросекундные задержки при передаче данных превращаются в узкое место, мешая обучению. В итоге главным ограничением прогресса становится уже не качество алгоритмов, а физическая инфраструктура — способность строить сверхплотные и компактно расположенные вычислительные кластеры;

• сегодня основная часть вычислительных мощностей уходит на обучение, но к 2030 году 75% спроса будет приходиться на инференс, считают авторы документа. Массовый запуск агентов, объединяющих десятки вызовов моделей, многократно увеличит нагрузку. Это означает, что дата-центры будут проектироваться все больше для инференса, а не только под гигантские обучающие кластеры;

• в материале говорится, что генеративные модели и синтетические данные ускоряют развитие человекообразных роботов. Авторы прогнозируют, что их производство достигнет миллионов единиц в течение 10–15 лет. Это станет одной из крупнейших отраслей мира, запустив массовое внедрение роботов и трансформацию рынка труда.

* Упоминаемая компания Meta признана экстремистской и запрещена в России.

Расскажите знакомым: