Media donoszą: nawet chmura Amazonu cierpi na "brak prądu", miliardy chipów Nvidia kurzą się w magazynach

Wewnętrzne dokumenty największego globalnie dostawcy usług chmurowych ujawniają niezręczny moment w wyścigu zbrojeń AI: najnowsze generacje chipów Nvidia warte miliardy dolarów pozostają bezczynnie w magazynach Amazona, ponieważ nie mogą być podłączone do prądu.

Według najnowszych wewnętrznych dokumentów Amazona oraz nagrania z zebrania pracowników uzyskanych przez Business Insider, dział chmurowy AWS tymczasowo magazynuje stojaki Nvidia GB300 w tak zwanych „pośrednich magazynach”, ponieważ docelowe centra danych mają miejsce na więcej stojaków, ale brakuje im wystarczającej mocy elektrycznej do ich uruchomienia.

Z wewnętrznych e-maili wynika, że tylko w sierpniu Amazon spodziewał się otrzymać GB300 o wartości ok. 5 miliardów dolarów, a w kolejnych miesiącach po około 3 miliardy dolarów, utrzymując tę dynamikę „w przewidywalnej przyszłości”.

Podczas wrześniowego spotkania dla pracowników John Felton, CFO AWS, żartował wobec Prasada Kalyanaraman, dyrektora ds. infrastruktury AI: „Sprawiłeś, że nasz wolny przepływ gotówki w firmie stał się ujemny, gratulacje.” Kalyanaraman nie zaprzeczył i zapowiedział, że wolny przepływ gotówki pozostanie ujemny „przez kolejne lata”.

Gdy Amazon publikował wyniki za II kwartał tego roku, bieżący wolny przepływ gotówki znacząco się obniżył i osiągnął -7,6 miliarda dolarów, co zdarzyło się po raz pierwszy od lat.

Ta sytuacja już wpływa na rynek. Bezczynne chipy w magazynach nie wnoszą żadnej mocy obliczeniowej, przez co online'owa moc jest ciągle deficytowa, a ceny wynajmu GPU utrzymują się na wysokim poziomie — powstało klasyczne wąskie gardło inflacyjne: ogromne ilości kapitału, pracy i energii są zużywane z wyprzedzeniem, podczas gdy efekty produkcyjne są odsunięte w czasie o miesiące lub lata.

„Wcześniejszy odbiór”: wojna o chipy wymusza przedpłaty

Dotychczas Amazon płacił za sprzęt dopiero po jego faktycznym zainstalowaniu w centrum danych, a koszty finansowania transportowanych urządzeń ponosili dostawcy. Jednak wewnętrzne dokumenty wykazują, że Amazon wprowadził nowy proces o nazwie „Early Rack Receipt” (wcześniejszy odbiór), przejmując własność sprzętu już przed jego dostarczeniem do centrum danych.

Media oceniają, że walka o GPU Nvidia jest tak zacięta, że Amazon musi rezerwować sprzęt zanim pojawi się miejsce instalacji, by nie przegrać z konkurencją. Oznacza to, że Amazon teraz płaci z góry, a uruchomienie następuje później, przez co każde opóźnienie oddala moment, gdy aktywa zaczynają generować przychód, podczas gdy gotówka już została wydana.

W artykule zauważono, że przynajmniej jeden z zespołów łańcucha dostaw AWS nie ma „jasnej ścieżki przewidywań” co do „sposobu przenoszenia stojaków do centrum danych”. Rzecznik Amazona odpowiedział, że firma zazwyczaj przechowuje sprzęt niedaleko miejsc instalacji i czeka, aż energia będzie gotowa, określając to jako „najlepszą praktykę biznesową”.

Według badań Bernstein, pozwolenia na energię, systemy chłodnicze, sprzęt elektryczny, prace budowlane i same urządzenia postępują w różnym tempie, a „terminy trudno idealnie zgrać”.

Wąskie gardło energetyczne: kluczowe ograniczenie rozwoju centrów danych

Główną przyczyną zatoru chipowego jest poważne opóźnienie w infrastrukturze energetycznej. Podczas wewnętrznego spotkania Kalyanaraman ujawnił, że Amazon w Zachodnim Teksasie musiał sfinansować budowę osiedla dla pracowników, gdzie ekipy budowlane mieszkają nawet 2-3 lata do zakończenia projektu z powodu niedoboru hydraulików i elektryków.

Według danych Cleanview Research, Amazon realizuje rozbudowę centrów danych o łącznej mocy 44 GW w 16 stanach USA, czyli ponad trzykrotnie więcej niż obecna moc operacyjna 13,9 GW. Ta liczba już uczyniła Amazon liderem branży — o 69% przewyższa Microsoft i jest dwukrotnie większa od skali Google czy Meta.

AWS posiada nawet specjalny dashboard „Secured Power at Risk” (zagrożone zabezpieczone źródła energii), który monitoruje wąskie gardła w przesyle, limity mocy oraz klauzule „wykorzystaj albo tracisz” — jeśli projekt nie zrealizuje kamieni milowych, Amazon może stracić przyznane limity sieciowe.

Kalyanaraman zdradził także, że w 2023 r. obiecał CEO Andy’emu Jassy’emu, iż AWS upora się z niedoborem mocy do 2027 r. Teraz jednak Amazon przewiduje, że popyt w 2027 roku wciąż przewyższy dostępne moce.

Chip’y zalegają w magazynie, a czynsze za GPU rosną

Zgodnie z logiką, nadmiar chipów w magazynie powinien obniżać ceny mocy obliczeniowych. W praktyce jest odwrotnie.

Powód jest prosty: GPU zamknięte w skrzyniach nie generują żadnych godzin pracy. Prawdziwy niedobór dotyczy „podłączonej mocy obliczeniowej”, za którą cena stale rośnie.

Szef stanowiska Delta-One w Goldman Sachs, Rich Privorotsky, wskazał w raporcie z 16 października:

„Wobec dostępnej podaży zasilonej mocy inwestycyjnej zbyt dużo kapitału szuka miejsca. Przepływ kapitału jest procesem ciągłym, czasem stopniowym, czasem gwałtownym, potencjalnie tworząc ryzyka systemowe. Ciekawostką jest, że natychmiastowe ceny mocy pozostają bardzo mocne. B200, H200, H100, a nawet starsze A100 nadal generują znaczne czynsze. Teoretycznie wartość powinna szybko spadać, a jednak nadal się utrzymuje. Niedobór dostępnej mocy obliczeniowej jest niezaprzeczalny — i strukturalnie korzystny dla obecnych posiadaczy tej mocy.”

Indeks natychmiastowego wynajmu Silicon Data B200 śledzony przez Goldman Sachs (poza największymi chmurami) wynosi 6,01 USD za jedną GPU-godzinę, blisko rekordowego poziomu z marca (6,11 USD), czyli o ok. 40% więcej niż w styczniu, kiedy notował 4,29 USD.

Wyprzedaż chipów za 8 miliardów dolarów: Uwolnienie bilansu czy inne motywacje?

Powyższy kontekst rzuca nowe światło na ostatnią głośną transakcję Amazona. Według brytyjskiego „Financial Times” z 2 października, Amazon chce poprzez specjalny wehikuł SPV sprzedać inwestorom zewnętrznym chipy Nvidia Grace Blackwell o wartości ok. 8 miliardów USD i następnie wynająć je z powrotem. SPV miałby być finansowany długiem i sprzedać do 10% udziałów, a Amazon nie posiadałby w nim żadnych udziałów — oficjalnym celem jest lżejszy bilans.

Jednak zestawiając tę transakcję z wewnętrznymi dokumentami, oś czasowa staje się wymowna: w sierpniu Amazon uruchomił system „wcześniejszego odbioru”, w tym miesiącu odebrał GB300 o wartości ok. 5 mld USD, potem po 3 mld USD miesięcznie; we wrześniu CFO AWS potwierdził ujemny wolny przepływ gotówki; a 2 października rozpoczęto publiczne poszukiwanie inwestorów na 8 mld USD. Suma przewidywanych dostaw z sierpnia i września pasuje dokładnie do wartości SPV.

Źródła FT twierdzą, że chipy SPV są już zainstalowane w kilkunastu centrach danych w pięciu stanach USA, ale nie precyzują, czy to GB300. Tak czy inaczej, inwestorzy SPV faktycznie kupują aktywo, które stale się dewaluuje — Grace Blackwell zostanie niedługo zastąpiony przez nową generację Nvidia o architekturze Vera Rubin, a każdy miesiąc chipów w magazynie to bezpowrotnie utracony miesiąc z 5-letniego okresu użytkowania bez generowania przychodu.

Kto płaci odsetki za te zbierające kurz chipy

Satya Nadella, CEO Microsoft, już w listopadzie ubiegłego roku niemal publicznie przyznał: „Największym problemem nie jest już nadmiar mocy obliczeniowej, ale dostępność energii”, dodając, że Microsoft „może mieć całą masę chipów leżących w magazynie bez możliwości podłączenia”.

Do kwietnia tego roku około połowa planowanych na 2026 rok amerykańskich centrów danych została odwołana lub opóźniona — z planowanych 16 GW budowano realnie ok. 5 GW.

Według mediów, Kalyanaraman kieruje się zasadą: „Im później wydamy kapitał, tym lepiej dla nas”. Jednak wyścig zbrojeń AI całkowicie odwrócił tę logikę: Amazon dziś stara się wydać pieniądze jak najwcześniej, kupując chipy, których sam nie może wykorzystać — tylko po to, by nie wyprzedzili go konkurenci, którzy i tak najprawdopodobniej ich nie wykorzystają.

Tę logikę można przenieść na wszystkich hiperskalowych dostawców chmury i nowe firmy, które ścigają się po te same limity Nvidia — tak powstaje problem magazynowania sprzętu liczony w dziesiątkach miliardów dolarów. Te zapasy są najczęściej księgowane jako „projekty w toku” i zanim zostaną faktycznie wdrożone, nie podlegają nawet amortyzacji — więc w raportach finansowych nie widać ich w ogóle…

W szerszej perspektywie boom na infrastrukturę AI coraz silniej opiera się na finansowaniu długiem. Każdy miesiąc, gdy chip nie jest podłączony do prądu, to miesiąc płacenia odsetek od nieprzynoszącego przychodu aktywa. W tym samym czasie czynsze za moc obliczeniową rosną, a koszty ostatecznie ponoszą wszystkie laboratoria AI, firmy oraz start-upy wynajmujące GPU.