Пенсильвания университетінің Уортон мектебінің қаржы профессоры Джессика Вахтер алдағы бірнеше жыл ішінде AI-ның экономикаға әсерін бағалағысы келгенде, ол іскерлік және техникалық белгісіздіктердің ұзақ тізіміне тап болды. Сондықтан ол «керемет факт» деп атайтын нәрседен бастады, бұл сөзсіз: бірнеше гиперсклейлерлер AI деректер орталықтарын салу үшін үлкен ақшаны инвестициялайды. Ол AI үлгілерінің қаншалықты пайдалы және кеңінен қолданылатынын болжаудың орнына, ол және оның серіктесінің бағалауы бойынша, шығындар шамамен 1,1 триллион долларға жететін 2027 жылға дейін шығындарын ақтау үшін гиперсклейлерлердің кірісі қаншалықты жылдам өсуі керек екенін сұрады. Бұл AI-ның бүгінгі тарихи құрылымын түсінуге арналған бос есеп әдісі. Нәтижелер көздің жауын алады: AI компаниялары капитал құнын және 15% кірісті және активтердің амортизациясын есепке ала отырып, 2030 жылға қарай табысқа жету үшін өздерінің өнімділігін 2,7 есе арттыруы керек. Мүмкін емес, дейді Вахтер. Нәтиже 1990 жылдардың ортасынан бастап шамамен 10 жыл бойы АҚШ-тың IT-бум кезінде көрген экономикалық өсімге әкеледі. Бірақ, оның айтуынша, бұл 20-ға дейін болады
30 «бұл бірнеше жылға қысқартылған көп өсім». Ал егер гиперскалерлер мұндай пайда мақсаттарына жете алмаса? «Содан кейін олар пайыздық төлемдерден артта қалады және бұл банкроттыққа ұшырайды», - дейді бұрын ӘКК-нің бас экономисі және оның экономикалық және тәуекелді талдау бөлімінің директоры болған Вахтер. «Егер өнімділік серпілістері «болмаса», ол және оның авторлары өздерінің зерттеу мақаласында «қазіргі құрылыс тарихтағы капиталдың ең үлкен дұрыс емес бөлінуі болады» деп қорытындылады. Жасанды интеллект инфрақұрылымына бүгінгі үлкен инвестициялар үлкен тәуекелдермен келетінін түсіну үшін супер интеллект қажет емес. Гиперскалерлер осы жылы бүкіл ел бойынша шашыраңқы ауқымды деректер орталықтарын салуға шамамен 750 миллиард доллар жұмсайды. Ал ақша жұмсау баяулау белгілерін көрсетпейді. Кейбір болжамдарға сәйкес, алдағы төрт жыл ішінде Alphabet, Microsoft, Amazon, Meta және Oracle (OpenAI серіктестері) гиперсклейлер компанияларының AI капиталдық инвестицияларының жалпы сомасы 5 триллион доллардан астам болуы мүмкін. Бұл тарихтағы кез келген саланың ең үлкен капитал салымдарының бірі. Бірақ назар аударатын кез келген адамға айқын мәселе бар. Гиперскалерлер жоспарлап жатқанда
триллиондаған қаражатты жұмсау үшін AI-ның жалпы кірісі биыл шамамен 150 миллиард доллардан 200 миллиард долларға дейін болады, дейді Байден әкімшілігі кезінде SEC-ті басқарған және қазір MIT Слоан мектебінің профессоры Гэри Генслер. "Қиындық мынада, шығындардың әлі сәйкес келетін кірістері жоқ. Бұл факт", - дейді ол. «Содан кейін сұрақ, бұл болашақта өтелетін инвестиция ма?» Бұл триллион долларды құрайтын мәселе - алпауыт AI компанияларының және жалпы АҚШ экономикасының қаржылық денсаулығы - инвестициялар жақын арада ЖІӨ-нің шамамен 3% -ын құрауы мүмкін. Жауап сонымен қатар өте қымбат деректер орталықтарының тағдырын анықтауы мүмкін. Бұл көп миллиард долларлық бегемоттардың жолдан қаншалықты пайдалы және пайдалы болатынын ешкім білмейді. Соңғы бірнеше жылда AI үлгілері таңғаларлық прогреске қол жеткізгенімен, бізге қанша есептеу сыйымдылығы қажет болатынын ешкім болжамайды. Технология тиімдірек болуы мүмкін, сондықтан шикі есептеу қуатына тәуелділігі аз болуы мүмкін. Немесе AI өнімдеріне сұраныс баяулауы мүмкін немесе тұтынушылар арзанырақ үлгілерге жүгінуі мүмкін. Инвесторлар үшін де, экономика үшін де тәуекелдер биылғы жылы бұдан да жоғары болды, өйткені бұл AI компаниялары қарыз алуды бастады.
барған сайын көбірек деректер орталықтарын салу үшін үлкен көлемдегі ақшаны бөледі. Бос ақша ағыны - операциялық ақша ағыны минус күрделі шығындар - жақын арада топ үшін теріс аумаққа түседі деп күтілуде. Тіпті үлкен көлемдегі қолма-қол ақшаны генерациялаумен және жинақтаумен танымал Alphabet соңғы тоқсанда оның 120 миллиард долларға жуық әсерлі кірісін AI инфрақұрылымына жұмсаған шығындары жеп, оны шамамен 5,9 миллиард долларлық бос ақша тапшылығына қалдырғанын хабарлады. Бұл Google акцияларға шыққаннан кейінгі алғашқы тапшылық. Олар көп ақша табады және қалталары өте терең. Бірақ қарыз қымбат, ал кейбір инвесторлар шыдамдылық танытуда. Болашақта деректер орталықтарының есептеу қуатына сұраныс төмендесе, компаниялар әлі де қарыз ақшаны қайтаруға дайын болады. Оның үстіне тәуекелдер экономиканың қалған бөлігіне таралады, өйткені несиелер әртүрлі қаржылық механизмдер арқылы беріледі. Жаңа деректер орталықтарының үлкен баға белгілерін жай ғана жабу жеткіліксіз болады. Гиперскалерлер сонымен қатар көп қарыз алған сайын капиталдың өсіп келе жатқан шығындарын төлеуге мәжбүр болады. Оларға барлығын ақтау үшін жеткілікті әсерлі қайтару қажет болады
инвесторлар мен кредиторларға жұмсалатын шығындар. Және бұл алаңдаушылықтарды қосу үшін, олар объектілердің ішінде орналасқан миллиардтаған долларлардың құнсыздануын өтеуі керек - инвестицияларға көмілген сағаттық бомба. Деректер орталықтарының негізіндегі қымбат GPU чиптерінің өнімділігі - мұндай есептеу электроникасы шығындардың шамамен 60% құрайды - шамамен екі жыл сайын шамамен екі есе артады. Прогресс қарқыны AI үлгілерінің өсіп келе жатқан шеберлігін түсіндіруге көмектеседі, бірақ оның құны бар. Биыл және келесі жылы желіге кіретін AI деректер орталықтарының иелері, егер олар бәсекеге қабілетті болғысы келсе, онжылдықтың соңына қарай чиптердің келесі ұрпағына миллиардтаған қаражат жұмсауы керек. Инвестицияларсыз, дейді Принстондағы Ақпараттық технологиялар саясаты орталығындағы Михир Кширсагар, деректер орталықтары «бүкіл жерге шашыраңқы» болып, тығырыққа тірелген активтерге айналуы мүмкін. Ашығын айтқанда: AI компаниялары көбірек ақша таба бастауы керек. Және олар мұны тез орындауы керек. Бірақ олардың табыстарын тек қана олардың деректер орталығына инвестициялауын ұзақ мерзімге қолдау үшін әлі де жеткіліксіз болады. Өнімділік - бәрі. Бір кездері AI әділеттілік үшін кең экономикалық өсуді құруы керек
гиперсклейлерлердің шығынын жалғастыру. Слоан Генслер AI инфрақұрылымына бүгінгі ірі инвестицияларды «капитал нарықтары мен экономиканың ставкасы» деп сипаттайды. Бұл сәттілік үш байланысты, бірақ тәуелсіз ұтыс ойынын ұтып алуды қажет етеді дегенді білдіреді: Гиперскалерлер үлкен кірістер алуы керек, AI кең таралған экономикалық өсуді арттыруы керек және екеуі де деректер орталықтарына сүйенетін қуатты, бірақ қымбат деп аталатын шекаралық модельдер көптеген кәсіпорындар жеткілікті жақсы деп санайтын арзан нұсқаларды жеңіп жатқанда болуы керек. Мұны соншалықты қиын ететін нәрсе - әрбір бәс тігу басқа екеуіне байланысты, бірақ сонымен бірге өз қиындықтарын тудырады. Егер гиперсклейлерлер алдағы онжылдықта дата орталықтарына орасан зор ақша жұмсай берсе, кірістер триллиондағанға дейін артуы керек. Колумбия бизнес мектебінің қаржы профессоры Стижн Ван Нивербург өзінің бағалауын 2025 және 2032 жылдар аралығында жоспарланған шамамен 183 гигаватт AI есептеу қуаттылығы салынған сценарийге негіздейді; ол әрбір гигаватт шамамен 41 миллиард доллар тұратынын есептейді. Оның айтуынша, 10% кірісті - көптеген инвесторлар үшін қолайлы болатын ең төменгі көрсеткіш - 2032 жылға қарай «талап етілетін» жылдық кіріс шамамен 3,7 триллион долларды құрайды, дейді ол. Басқалар
ұқсас нөмірді алыңыз. Бәстің екінші бөлігін ұту — экономикадағы өнімділіктің өсуі — мұндай сандарға жету үшін шешуші рөл атқарады. Бірнеше жыл бойы AI компаниялары AI-ға енуді талап ететін барлық бизнеске жазылымдар мен токендерді сату арқылы кірістерін арттыруы мүмкін. Бірақ ақырында - бұл қазірдің өзінде орын алуы мүмкін - төлейтін тұтынушылар технологияның түпкілікті пайдасын көру арқылы өз шығындарын ақтауы керек. AI жұмысшыларды өнімдірек ету және олардың өнімдері мен қызметтерін кеңейту кезінде бизнесті тиімдірек және табысты ету туралы уәдесін орындауы керек. Экономикалық жаргонда бұл тұтынушылар өнімділіктің өсуін көруі керек дегенді білдіреді. Бұл нәтижелерді біріктіретін болсақ, еліміздің өркендеп, өсіп келе жатқанын білдіреді. «Егер сіз өнімділік өсіміне қол жеткізе алмасаңыз, бір сәтте адамдар AI-ға ашуланады, бұл инвестицияларды азайтады және бұл кірістің өсуін шектейді», - дейді MIT экономисі және 2024 жылғы Нобель сыйлығының лауреаты Дарон Асемоглу. Инвестициялар, айталық, алдағы бес-10 жыл ішінде тұрақты болуы үшін біз сөзсіз «өнімділіктің өсуін көруіміз керек» дейді ол. Сандарды мұқият бақылайтын экономистердің көпшілігі мұнымен келіседі,
әзірге жалпы экономика статистикасы AI-дан өнімділіктің аз немесе мүлдем өскенін көрсетеді. Дегенмен, оның жолда келе жатқанын көрсететін кейбір үміт белгілері бар. Жақында АҚШ, Ұлыбритания, Германия және Австралиядағы 6000-ға жуық жоғары лауазымды менеджерлер арасында жүргізілген сауалнамада басым көпшілігі (шамамен 90%) соңғы үш жылда өнімділіктің өспегенін хабарлады. Бірақ олар алдағы үш жылда жалпы алғанда шамамен 1,45% өсуді күтеді; АҚШ басшылары осы уақыт ішінде 2,25% өседі деп болжайды. Кейінгі сауалнамада респонденттер өз бизнесінің AI-ға көбірек ақша жұмсау жоспарлары туралы хабарлады, бұл авторлардың 2026 жылдың соңына қарай жеке сектордағы AI шығындары шамамен 280 миллиард долларды құрайтынын болжайды. Бұл гиперсклейлерлер үшін жақсы жаңалық. Бірақ бұл AI-ның жұмысқа әсері туралы алаңдайтындар үшін жағымсыз жаңалықтардың дозасымен бірге келеді. Басшылар қызметкерлер санын айтарлықтай қысқарту арқылы өз компанияларының өнімділігін арттыруды күтеді. Егер AI жұмыс орындарын жою арқылы өнімділікті жақсартса, технологияға қоғамның реакциясы, мысалы, деректер орталықтарында көргендей, нашарлауы мүмкін. Генслер сипаттаған бәс тігуге тағы бір ставка қосу керек шығар: Қоғамдық және жергілікті
l Қоғамдастықтар AI-ға салынған ауқымды инвестициялардан да пайда көріп жатқанын сезінуі керек. Бұл бәс тігулердің бір-біріне қаншалықты тәуелді екенін ұмытпайық; егер өнімділіктің өсуі DeepSeek сияқты модельдерді басқаратын компаниялардан болса, онда гиперсклейлерлердің кірістері құлдырауы мүмкін. Егер өнімділік жұмыс орындарын қысқарту арқылы туындаса, қоғамдық қарсылық жоспарланған көптеген инвестицияларға тосқауыл қоюы және күтілетін кірістерді тоқтатуы мүмкін. Гиперсклейлерлердің ставкасын төлеу үшін бізге барлық ставкаларды ұтып алу керек. Біз қазір AI құмар ойынының бір бөлігіміз. AI компаниялары өздерінің деректер орталықтарын құру үшін жылдар бойы жинаған қолма-қол ақшасын жұмсаған кездегі бір нәрсе болды. Содан кейін тәуекел негізінен өздерінің баланстары мен акционерлерімен шектелді. Бірақ бұл ақшаның көп бөлігі қарызға алынған кездегі ставкасы жоғары ойын. Морган Стэнли, біріншіден, 2025 және 2028 жылдар аралығында AI деректер орталықтарын құруға гиперсклейлерлер жұмсайтын 2,9 триллион доллардың жартысынан көбі «сыртқы капиталмен» қаржыландырылады деп есептейді. Қарыз алу кейбір компанияларды экономиканың қалған бөлігімен араласып жатқан күрделі қаржыландыру желілерін құруға әкеледі. «Көптеген қаржы институттары тікелей немесе жанама түрде эксплуатацияланған
бұл деректер орталықтарына несие беруші ретінде немесе қарыздың бір бөлігінің кепілі ретінде немесе осы деректер орталықтарын қаржыландыратын жеке несие қорларының қолдаушылары ретінде пайдаланылады, - дейді Колумбиядағы Ван Нивербург. Бұл олардың зейнетақы қорының тереңінде. Сайып келгенде, бұл олардың өмірді сақтандыру полистерін қолдайды. Және бұл тәуекел барлық жерде көрінбейтін жерлерде таралады ». Деректер орталықтарына салынған инвестициялардың өсуіне байланысты қаржы инженериясы византиялық сипатқа ие болды. Мысалы, Луизиана штатының Ричленд қаласында салынып жатқан Meta компаниясының Hyperion деректер орталығын алайық. 2024 жылдың соңында компания екі гигаватт есептеу қуатын шамамен 10 миллиард доллар бағамен жариялағанда, бұл Meta компаниясының ең үлкен жоспарланған деректер орталығы болды. Мемлекеттік және жергілікті саясаткерлер үлкен ынта-жігермен қарсы алған жоба штаттың солтүстік-шығыс бұрышында орналасқан, қоғамдастық үшін жақсылық ретінде қарастырылды. Энтерджи Луизиана штаттың ең ірі коммуналдық мекемесі үлкен деректер орталығына қызмет көрсету үшін үш ірі табиғи газ электр станциясын салу туралы ұсыныстармен алға шықты. Содан кейін өткен күзде - болжамды құны қазір $ 30 миллиард болды - қаржыландыру әлдеқайда толық болды
x және қоғамдағы кейбіреулер үшін әлдеқайда алаңдатады. Мета 80% үлесін ірі (және проблемалы) жеке несиелік Blue Owl Capital фирмасына аударып, деректер орталығына қаржыландыруды тарту үшін Beignet (атақты Жаңа Орлеан кондитерлері сияқты) деп аталатын бірлескен кәсіпорын құрды. Содан кейін Мета бірлескен кәсіпорынмен төрт жылдық жалға алу келісіміне қол қойды, бұл компания оған «ұзақ мерзімді стратегиялық икемділік» береді дейді. Келісімді тоқтату үшін Meta кәсіпорынға қалдық құн кепілдігі деп аталады, онда ол «жалдау мерзімін ұзартпағаннан немесе тоқтатқаннан кейін» нысанның құнын жабу үшін ақшалай төлем жасайды. Мұның бәрі бар ма? Мен солай болады деген сенімдемін. Қаржылық дөңгелектер мен мәмілелер шын мәнінде одан да күрделі, оның құрамында толық еншілес компаниялар мен ЖШҚ бар. Beignet сайтты жалға беруші ретінде иеленетін және басқаратын Laidley LLC құрды. Өз кезегінде, Лэйдли нысандарды жалдаушы болып табылатын Meta компаниясының толық еншілес компаниясы Pelican Leap LLC-ге жалға береді. Сондай-ақ деректер орталығының кампусын құрайтын әртүрлі ғимараттарды қамтитын төрт жылдық жалға беру сериясы бар. Ван Нивербургтің айтуынша, жалға алу мерзімі күтілгенге сәйкес келетіні кездейсоқ емес.
деректер орталығының графикалық процессорларының қызмет ету мерзімі. Мета лизингті мерзімінен бұрын тоқтатса, несиесін өтеуі керек болса да, бұл өз инвесторларын «бос ғимарат пен ақша ағынысыз» қалдырады», - дейді ол. «Содан кейін олар үлкен деректер орталығына жаңа жалға алушыны табуы керек және оған сәттілік тілейміз». Осы уақытта Мета өзінің ставкасын екі есе азайтады. Шілде айында компания деректер орталығын бес гигаватт есептеу қуатына дейін кеңейтетінін хабарлады. Жалпы бағасы қазір 50 миллиард долларды құрайды (әзірге Мета Blue Owl кеңейтуді қаржыландыруға қатысатынын айтқан жоқ). Сонымен қатар, Entergy енді тағы жеті газбен жұмыс істейтін электр станциясын салуды жоспарлап отыр, бұл нысандардың жалпы қуатын шамамен 7,5 гигаваттқа жеткізеді, бұл Жаңа Орлеан пайдаланатын электр қуатының шамамен алты есе көп. Луизиана штатындағы Ричленд Париждегі Meta деректер орталығының құрылысының әуеден көрінісі. SCOTT BALL/THE NEW YORK TIMES REDUX PICTURES арқылы Егер күрделі қаржыландыру көптеген инвесторлар мен тіпті қаржы сарапшылары үшін жұмбақ болса, бұл деректер орталығының құрылысына тікелей әсер еткендер үшін одан да таң қалдырады. Негізгі алаңдаушылық Entergy компаниясының табиғи газ электр станцияларына жұмсаған шығындары электр энергиясының бағасына қалай әсер ететініне қатысты.
Егер Мета кетіп қалса, ол қуат үшін төлемді төлейді. Entergy Meta-дан компанияның электр станциялары мен оған қатысты инфрақұрылымның шығындарын жабу үшін осы кезең ішінде электр энергиясын сатып алатынына 20 жылдық кепілдік бар екенін айтады. Бірақ скептиктер бар, әсіресе AI индустриясының тағдыры қаншалықты жылдам өзгеретінін ескерсек. "Төрт жылдан кейін Марк Цукерберг әлі де бұған қызығушылық таныта ма? Әлде ол орамал тастамақ па?" Луизиана штатындағы мемлекеттік қызмет комиссиясының деректер орталығы мен оны қаржыландырудың ашықтығын қамтамасыз етуді негізінен сәтсіз қолдап жүрген алаңдаушы ғалымдар одағының аға сарапшысы Пол Арбажеден сұрайды. 20 жылдық мәміле жасалса да, тұтынушыларды қорғаушылар Meta немесе оның серіктестері барлық шығындарды, соның ішінде электр станцияларын пайдалану және ұстауға байланысты шығындарды және тұрғын үй тарифтерін төлеушілерге берілуі мүмкін қосымша шығындарды толығымен өтей алмайды деп алаңдайды. Оның үстіне, «Қолжетімді энергия үшін альянстың» атқарушы директоры Логан Берктің айтуынша, егер Мета Entergy жоспарлағандай көп қуатқа мұқтаж болмаса (бұл болжамдар жалпыға ортақ емес), тұтынушылар артық шығынды төлеуі мүмкін.
өсімдіктер өндіретін lus. Ал егер Meta жалға беруді мерзімінен бұрын тоқтатса? «Бұл өте тез күрделене түседі», - дейді Берк, ол қаржылық ұйымдардың ауыспалы тізімі қолданыстағы келісімдерді орындай ма деп сұрақ қояды. «Әркім алдағы 20 жылда жасаймын деп айтқан нәрсені жасайды дегенге сену қиын». UCS Arbaje үшін қорытынды: «Олар бұл деректер орталықтары оған тұрарлық болады деп үлкен ставкалар жасайды. Төлеушінің ақшасымен емес, өз ақшаңызбен ставка жасаңыз». Көпіршіктен кейін AI инвестициялық көпіршігі қашан жарылатынын болжау - ақымақтық тапсырма. Бірақ гиперсклейлерлер мен олардың инвесторларын басып озған қисынсыз толқуды ескере отырып, есеп беретін күннің келе жатқанына күмән жоқ. Әрине, сіз бұл уақыттың басқаша екенін және бухгалтерлік есеп ережелері мен экономикалық тарих сабақтарының қолданылмағанын - AI тым трансформациялық деп дауласуыңыз мүмкін. Мүмкін, бірақ оған сенбеңіз. «Тарих бізге белгілі бір сәтте қысқартылатыныңызды айтады және бұл қашан және қаншалықты ауыр екендігі туралы мәселе», - дейді Слоун Генслер. Бұл бүгінгі 750 миллиард долларды жұмсау қарқыны келесі жылы «бірқалыпты» немесе төмендеуі мүмкін. Немесе, ол ұсынады: «Біз қазір 2028 немесе 2029 жылымыз, содан кейін басқа
Мен кенеттен олар қысқартылып жатыр, өйткені олардың мүмкіндіктері жеткілікті». Бірақ, деп қосады ол, «сіз қысқарту болатынына сенімді бола аласыз». Қысқарту деп аталатын нәрсе сөзсіз болуы мүмкін, бірақ қаржылық көпіршікті және оның негізінде жатқан AI технологиялар революциясының тағдыры мүлдем басқаша болуы мүмкін екенін есте ұстаған жөн. Қазірдің өзінде кейбір Кремний алқабының инсайдерлері апатқа ұмтылуда; Жақында блог жазбасында ұзақ уақыт венчурлық капиталист Виджай Панде «алдағы апат осы технологиямен болатын ең жақсы нәрсе болады» деп жазды. Аргументтің мағынасы бар. Апат AI инвестицияларын ұтымды ете алады, бас директорлар ұшып бара жатқан әрбір бос алаңда миллиард долларлық деректер орталықтарын салу импульсін тыныштандырады және инвесторларды тұрақты құнды жасау үшін технологияны қалай пайдалануға болатынына қайта бағыттайды. Бірақ біз не тілейтінімізге сақ болуымыз керек шығар. 2000-шы жылдардың басында нүктелік көпіршік жарылғаннан кейін жүздеген мың жұмыссыз қалды, үлкенді-кішілі компаниялар банкротқа ұшырады, Силикон алқабының және Сан-Францисконың экономикасы құлдырады (кем дегенде біраз уақытқа) және күйзелістер АҚШ-ты 2001 жылы жеңіл рецессияға ұшыратты. Қаржы қоғамдастығы және көптеген техникалық жұмыс үшін.
ers, бұл қызық болмады. 2007 жылдың аяғында басталған үлкен құлдырау экономика мен орташа американдық үшін одан да жойқын болды. Оған әкелетін қаржы инженериясы мен бүгінгі күні гиперсклейлерлер қолданатын әдістерді салыстыру өте таң қалдырады. Арнайы мақсаттағы көліктер (SPV) қайта оралды! Егер Колумбияның Ван Нивербург гиперскалерлер инвестицияларының бүкіл экономикаға араласуына жол беру қаупі туралы дұрыс болса, құлдырау ауыр болуы мүмкін. Бірақ екі құлдыраудан кейін технологиялар аман қалды және тіпті өркендеді. 2000-шы жылдардың басы, тіпті дот-ком фиаскосына қарамастан, үлкен инновациялар мен технологиялық оптимизм уақыты болды. Көбік ақымақ технологияларға жұмсалған шығындардан пайда болды, бұл инвестицияларды болашағы барларға шоғырландыруға көмектесті. Гиперсклейлерлердің әрқайсысы апаттың күлінен көтерілуі немесе көп ұзамай іске қосылуы кездейсоқ емес. Телекоммуникация көпіршігі кезінде салынған талшықты-оптикалық инфрақұрылым әлі күнге дейін қазіргі коммуникациялық инфрақұрылымның көп бөлігінің негізі болып табылады; онсыз бізде Facebook, Amazon немесе Google болмас еді. Дегенмен, бұл жолы біз ерекше тәуекелге тап болдық: 10-шы жылдың үлкен қаржылық инвестициялары
Гиперскалерлер AI болашағын бүкіл ел бойынша тараған ауқымды деректер орталықтарының байлығымен тұзаққа түсірді. Логика AI-дағы масштабтау күші туралы терең сенімге негізделген; оны неғұрлым үлкен етіп тұрсаңыз, соғұрлым ол ақылды болады. Бұл дұрыс болуы мүмкін, бірақ бұл дәлелденбеген және қауіпті ставка. Қазірдің өзінде көптеген қызыл жалаулар бар, олар жаңа деректер орталықтарын салуға деген күшті қоғамдық қарсылықтан арзанырақ, жеткілікті жақсы AI үлгілерінен бәсекеге қабілетті қауіп-қатерге дейін, шағын, жергілікті AI үлгілерін жылдам жақсартуға дейін. Бұл тенденциялардың ешқайсысы ауқымды, миллиард долларлық деректер орталықтарында орналасқан шекаралық модельдер басым болашаққа нұсқайды. Гиперсклейлерлердің орасан зор шығындарының айналасындағы қаржылық көпіршік ақырында немесе жақын арада жарылуы мүмкін. Бұл қаржылық жағынан ауыр болуы мүмкін, бірақ біз аман қаламыз. Уолл-стрит аман қалады. AI өзі өмір сүреді, бірақ ол басқаша болып көрінуі мүмкін және бүгінгі күнәнің кейбірін жоғалтуы мүмкін. Екінші жағынан, триллиондаған доллар жұмсалған ауқымды деректер орталықтарының қаржылық тағдыры мен болашақ пайдалылығы әлдеқайда сенімді емес.
