Чейз Лохмиллер, CEO Crusoe Energy, стал гостем подкаста 20VC. Он рассказал о развитии инфраструктуры для искусственного интеллекта, стоимости GPU, энергопотреблении и о том, почему в будущем преимущество получат компании, которые смогут контролировать не только вычислительные мощности, но и источники энергии. Почему будущее ИИ зависит от энергетики Развитие искусственного интеллекта требует не только более мощных моделей, но и масштабной физической инфраструктуры. Для работы современных AI-систем необходимы дата-центры, вычислительное оборудование и стабильное электроснабжение. По мере роста спроса на ИИ доступ к энергии становится одним из главных ограничений для расширения отрасли. В будущем инфраструктура ИИ будет развиваться не только вокруг крупных технологических центров. Все большее значение получат регионы, где доступны значительные энергетические ресурсы и есть возможности для размещения вычислительных мощностей. Это меняет подход к строительству дата-центров. Теперь компаниям важно учитывать не только стоимость оборудования и расположение объектов, но и то, насколько быстро они смогут получить необходимую энергию и запустить инфраструктуру. Почему компании переходят к вертикальной интеграции Еще одна проблема отрасли — ограничения в цепочках поставок. Даже при наличии финансирования компании могут столкнуться с нехваткой электроэнергии, оборудования и специалистов, необходимых для строительства и эксплуатации дата-центров. Одним из решений становится вертикальная интеграция — подход, при котором компания контролирует несколько этапов создания продукта или услуги. В случае AI-инфраструктуры это может включать энергоснабжение, дата-центры и вычислительные мощности. Такая модель позволяет лучше координировать развитие инфраструктуры, сокращать зависимость от внешних поставщиков и быстрее реагировать на изменение спроса. Также инфраструктуру ИИ стоит рассматривать через призму экономики сырьевых рынков, в частности нефтегазовой отрасли. В этой модели эффективность зависит от управления всей цепочкой создания стоимости, а не только от отдельного технологического решения. Как дата-центры влияют на экономику регионов Строительство крупных дата-центров нередко вызывает вопросы у местных жителей. Среди основных опасений — высокое потребление электроэнергии, нагрузка на инфраструктуру и экологические последствия. Однако такие объекты могут приносить регионам и экономические преимущества. Они создают спрос на строительство, инженерные услуги и технических специалистов, а также способствуют увеличению налоговых поступлений. Дополнительные энергетические мощности, создаваемые для обслуживания дата-центров, при определенных условиях могут положительно влиять и на доступность электроэнергии для других потребителей. При этом развитие отрасли требует не только инженеров и разработчиков. Для строительства и обслуживания инфраструктуры нужны электрики, специалисты по оптоволоконным сетям, строители и другие профессионалы. Таким образом, расширение AI-инфраструктуры формирует спрос на широкий спектр технических профессий. Как меняется экономика GPU Отдельная тема разговора — стоимость графических процессоров и экономика вычислений. По мере развития ИИ компаниям приходится учитывать не только первоначальную цену оборудования, но и то, насколько эффективно оно используется на протяжении всего срока службы. Важную роль играет амортизация GPU — постепенное распределение стоимости оборудования с учетом его использования и срока эксплуатации. При этом экономическая ценность вычислительных систем зависит от производительности, загрузки и того, насколько быстро меняются требования к оборудованию. Для компаний, инвестирующих в крупные вычислительные мощности, становится принципиально важно понимать, как долго оборудование останется востребованным и сможет приносить доход. Это особенно актуально на фоне быстрого развития моделей ИИ и изменения способов их использования. Решения, которые сегодня обеспечивают конкурентное преимущество, со временем могут уступать более эффективным технологиям. Почему инференс становится все важнее По мере развития AI-рынка меняется и характер вычислительной нагрузки. Если на ранних этапах большое внимание уделялось обучению моделей, то по мере их распространения растет значение инференса — процесса, в котором уже обученная модель обрабатывает запросы и генерирует ответы. Для работы таких систем важны не только вычислительная мощность, но и эффективное управление памятью, оборудованием и ресурсами. Компании, которые смогут оптимизировать эти процессы, получат дополнительные возможности для снижения затрат. На этом фоне открытые модели также могут влиять на экономику отрасли. Они расширяют выбор доступных решений и позволяют разработчикам адаптировать технологии под собственные задачи. В результате конкуренция будет зависеть не только от возможностей самих моделей, но и от эффективности инфраструктуры, на которой они работают. Что определит успех компаний на рынке ИИ Развитие искусственного интеллекта зависит от способности компаний адаптироваться к быстро меняющимся технологиям. При этом инвестиции в физическую инфраструктуру требуют долгосрочного планирования: дата-центры и энергетические объекты нельзя развернуть с той же скоростью, с которой обновляются программные решения. Поэтому участникам рынка важно одновременно учитывать текущий спрос, будущие возможности моделей и срок окупаемости инфраструктуры. В перспективе конкурентное преимущество будут получать компании, способные эффективно объединять энергетические ресурсы, вычислительное оборудование и программные технологии. Именно согласованная работа этих элементов становится одним из ключевых условий масштабирования искусственного интеллекта. Сообщение Глава Crusoe Energy рассказал, как ИИ меняет экономику дата-центров и рынок вычислений появились сначала на THE TECH.