Консалтинговая компания McKinsey & Company выразила обеспокоенность по поводу огромных инвестиций в инфраструктуру AI. В отчёте говорится, что прогнозы будущего спроса на AI основаны скорее на догадках, чем на реальных данных. Бум инвестиций, набравший обороты за последний год, привёл к тому, что McKinsey оценивает капитальные затраты на дата-центры, способные обрабатывать AI-нагрузки, в $7,9 трлн к 2030 году.

Однако, как признают авторы отчёта, никто точно не знает, каким будет реальный спрос на AI. Неясно, продолжат ли гиперскейлеры нести основное бремя расходов, или предприятия, правительства и финансовые институты предложат новые модели финансирования. Также неясно, продолжит ли спрос на дата-центры расти из-за всплеска использования AI, или же он снизится по мере того, как технические достижения сделают AI менее ресурсоёмким.

В отчёте не задаётся вопрос: что произойдёт, если AI окажется полезным только для конкретных задач, а не станет универсальным «волшебным» решением, которое, как надеются многие руководители, автоматизирует бизнес-процессы и позволит сэкономить за счёт сокращения персонала? Например, исследование, опубликованное ранее в этом месяце, показало, что генеративный AI пока не оказал существенного влияния на доходы или отработанные часы в какой-либо профессии, несмотря на миллиарды, вложенные в разработку и обучение моделей.

McKinsey прогнозирует, что мировой спрос на вычислительные мощности может утроиться к 2030 году, причём около 70% этого спроса будет приходиться на AI-нагрузки. Однако это зависит от двух факторов: сможет ли бизнес извлечь реальную пользу из AI, и значительно ли повысится эффективность вычислений благодаря техническому прогрессу. Первый фактор приведёт к увеличению спроса на инфраструктуру, а второй — к его снижению. McKinsey предполагает, что любой выигрыш в эффективности будет компенсирован увеличением использования AI на рынке – так называемый «парадокс Джевонса».

Компания разработала три сценария развития ситуации к 2030 году: от «ограниченного спроса» до «продолжающегося спроса» и «ускоренного спроса». Первый предполагает добавление 78 ГВт мощности и капитальные затраты в размере $3,7 трлн, средний — 124 ГВт и $5,2 трлн. «Ускоренный спрос» на AI потребует ввода в эксплуатацию 205 ГВт мощности, что обойдётся в $7,9 трлн.

При этом McKinsey утверждает, что текущие инвестиции отстают от этих прогнозов. Опросы руководителей компаний показали, что они не спешат инвестировать в вычислительные мощности на максимальном уровне из-за неопределённости в отношении будущего спроса. Они не уверены, что крупные затраты на AI-инфраструктуру принесут ощутимую отдачу от инвестиций.

Несмотря на это, крупные средства продолжают вливаться в строительство дата-центров. Отчёт юридической фирмы DLA Piper показал, что 70% финансистов, консультантов и операторов ожидают дальнейшего роста финансирования AI-дата-центров, несмотря на опасения по поводу доступности электроэнергии.

Причина в том, что прогнозируемая доходность сейчас выше, чем в других секторах экономики, что привлекает инвесторов, не имеющих опыта в этой области. Фабрис Кокио, вице-президент Digital Realty, отметил, что на рынках Великобритании, Франции и Германии появляются люди, не имеющие представления о AI и дата-центрах, но активно инвестирующие в них, что является признаком «типичного пузыря».