Руководитель Dell: «Agent AI» на этот раз отличается, ключевые компоненты (главным образом память и HDD) могут испытывать дефицит более 5 лет
Главный операционный директор Dell Technologies, Jeff Clarke, отметил, что агенты искусственного интеллекта, беря на себя больше рабочих задач, постоянно увеличивают спрос на вычисления и хранение данных, что отличает нынешний цикл инфраструктуры AI от традиционного цикла обновления аппаратного обеспечения. К 2030 году ожидается, что вычислительная мощность дата-центров увеличится на 200 гигаватт, количество генерируемых токенов для вывода увеличится в 87 раз, а спрос на инфраструктуру будет продолжать расти.
Агентный AI меняет фундаментальную логику традиционных аппаратных циклов и может привести к тому, что дефицит инфраструктурных ресурсов превратится из краткосрочных колебаний в многолетнее структурное ограничение.
Операционный директор Dell Technologies Джефф Кларк на недавней встрече с Morgan Stanley заявил, что агентный AI отличается от предыдущих аппаратных циклов. Если соответствующие AI-нагрузки будут продолжать расти, дефицит ключевых компонентов может сохраняться более пяти лет, и его наибольшие опасения вызывают память и HDD. В отличие от прежних случаев, когда дефицит аппаратных ресурсов продолжался обычно несколько кварталов, нынешний рост спроса может привести к более продолжительному разрыву между спросом и предложением.
Morgan Stanley после встречи пересмотрели текущий инфраструктурный цикл AI. Аналитики отмечают, что на протяжении последних 40 лет восемь волн подъема и спада аппаратного рынка были обусловлены обновлением устройств и колебаниями капитальных затрат, а ключевой переменной этого цикла является способность AI-нагрузок к дальнейшему расширению. Иными словами, руководство Dell подчеркивает, что речь идёт не о типичном цикле пополнения складов, а о долгосрочном расширении инфраструктуры, вызванном ростом спроса на агентный AI.
Агентный AI переосмысливает логику спроса на инфраструктуру
В докладе отмечается, что Кларк считает этот AI-цикл принципиально отличающимся от прошлых волн бума и спада аппаратного рынка за последние десятилетия. Предыдущие восемь циклов, охватывавшие серверы, хранилища, ПК и другие категории, были обусловлены изменением проникновения устройств и периодами обновления, а спрос рос и падал в зависимости от темпов обновления. Однако сам рынок аппаратного обеспечения по сути не испытывал существенного расширения.
Например, во время пандемии наблюдался кратковременный рост количества ПК на человека, но после возвращения к обычной жизни, спрос на ПК также снизился, и общий объем рынка до и после пандемии принципиально не изменился. В случае с агентным AI логика иная. По мнению Кларка, агентный AI позволяет отделить когнитивный результат от человеческих ресурсов: компаниям не нужно нанимать больше людей, чтобы выполнить больший объем работы, а производительность может вырасти в 10 или даже в 100 раз.
В этом процессе AI перестает быть лишь вспомогательным инструментом и становится самостоятельным "инструментом производительности", постоянно потребляющим вычислительные ресурсы. Рост производительности подтолкнет большее количество компаний, независимо от их размера, к переходу на AI и, соответственно, к постоянному расширению TAM инфраструктуры.
По оценкам Dell, к 2030 году вычислительная мощность дата-центров увеличится на 200 ГВт, производительность в ZettaFLOPS возрастет в 5 раз, до 830, а рост количества токенов для инференса будет экспоненциальным. Для выполнения одного задания агентный AI требует значительно больше токенов, чем базовые чат-боты; по прогнозу Кларка, к 2030 году количество токенов для инференса вырастет в 87 раз.
Облачные и локальные развертывания — не игра с нулевой суммой
Ключевой вопрос для рынка на этом этапе инфраструктурного AI-цикла: приведет ли быстрый рост спроса на токены к смещению основной нагрузки в сторону облачных платформ, а не локальной инфраструктуры?
По мнению Кларка, нагрузки агентного AI примут гибридную форму развертывания. Компании будут постоянно балансировать задачи инференса между публичным облаком и собственной инфраструктурой исходя из вопросов безопасности и эффективности затрат.
Кларк приводит в пример саму Dell: компания размещает рабочие нагрузки, связанные с контентом, в публичном облаке, но не выносит исходный код или телеметрические данные за пределы собственной инфраструктуры. Это означает, что для AI-нагрузок не существует единого пути развертывания, и часть растущих вычислительных потребностей все равно будет покрываться локальной инфраструктурой.
В рамках этой модели экспоненциальный рост потребления токенов не обязательно приводит к уменьшению значения локальной инфраструктуры в пользу облака. Кларк считает, что распространение open-source моделей только усилит инвестиции в локальную инфраструктуру, так как компании смогут оптимизировать вывод моделей с точки зрения стоимости в собственной среде.
Падение поставок серверов не меняет долгосрочную логику роста спроса
Сейчас объем поставок традиционных серверов всё ещё падает в годовом выражении, что на первый взгляд противоречит взрывному росту токенов инференса. Кларк объясняет это значительным увеличением производительности серверов, что снижает количество необходимых устройств.
Серверы Dell 17/18 поколения могут заменить до 13 серверов 14 поколения, поэтому даже если краткосрочно поставки серверов снижаются, стоимость и емкость одного устройства всё равно возрастают.
По мере того, как дата-центры завершают перестройку архитектуры в пользу ускоренных вычислений, а распространение агентного AI стимулирует дальнейший спрос на CPU-серверы, поставки серверов в перспективе могут вновь начать расти. Кларк даже считает, что если количество инференс-токенов действительно вырастет в 87 раз за 5 лет, то и поставки классических серверов могут измениться экспоненциально.
Хранилища также будут пользоваться устойчивым спросом со стороны агентного AI. Выполнение любого задания агентным AI — будь то сохранение памяти или генерация артефактов — требует постоянного хранения данных; внедрение крупных KV Cache ведёт к дальнейшему росту емкости хранилищ.
Дефицит поставок может стать структурным ограничением на 5 и более лет
В отличие от макроэкономики, геополитических конфликтов, чрезмерного строительства дата-центров или недостатка электроэнергии, Кларк считает проблему поставок сейчас самой серьезной угрозой, сравнивая текущую ситуацию с "страной чудес" (We're in neverland).
Morgan Stanley отмечают, что в истории товарные циклы поставок обычно длились 2–4 квартала и определялись обновлением аппаратных ресурсов и решениями на стороне предложения. Но по мнению Кларка, если принять во внимание логику роста ГВт и токенов инференса, то память, HDD и другие ключевые компоненты уже не будут находиться лишь во временном цикле.
Таким образом, Dell сейчас исходит из предположения о многолетнем дефиците ключевых компонентов, особенно памяти и HDD. Иными словами, коренная проблема текущего дефицита — не краткосрочный недостаток поставок, а необходимость нескольких лет для адаптации предложения к продолжающейся экспансии AI.
Кларк также отметил, что Dell превосходит конкурентов в управлении поставками, что превращается в рост доли на рынке серверов, хранилищ и ПК.
Рост маржинальности обусловлен изменением структуры спроса и предложения
Стойкий дефицит ключевых компонентов также меняет ценовую динамику во всем инфраструктурном секторе.
Morgan Stanley ранее частично связывали рост валовой маржи серверов и хранилищ с феноменом «накопления прибыли» — когда рост затрат на память и другие компоненты сопровождается увеличением наценки со стороны производителей. Кларк, однако, объясняет это иначе.
Он соглашается, что валовая маржа на однотипных серверах и хранилищах действительно растет, но за этим стоят два структурных фактора: во-первых, при ограниченном предложении ресурсов компании в первую очередь направляют дефицитные компоненты в продукты с наибольшей маржинальностью; во-вторых, по мере устойчивого расширения рынков инфраструктуры, давление на привлечение новых клиентов ослабевает, и больше не нужно демпинговать цены ради новых контрактов.
Таким образом, рост прибыльности — это не только результат краткосрочного дисбаланса спроса и предложения, но и отражение новой ценовой политики, обусловленной необратимым расширением спроса на инфраструктуру.
Если рост рабочих нагрузок, спровоцированный агентным AI, окажется устойчивым, то ключевой переменной AI-инфраструктурного цикла станет не "обновление устройств", а "новый спрос". Это означает, что спрос на вычислительные мощности, серверы и хранилища может расти дольше, а дефицит памяти, HDD и других ключевых компонентов станет многолетней структурной проблемой вместо краткосрочного колебания.
Дисклеймер: содержание этой статьи отражает исключительно мнение автора и не представляет платформу в каком-либо качестве. Данная статья не должна являться ориентиром при принятии инвестиционных решений.
Вам также может понравиться
Morgan Stanley поддерживает Meta (META.US): Экосистема Muse продолжает расширяться, VR-очки могут стать новой точкой роста к 2027 году
Morgan Stanley сохраняет рейтинг "увеличить" по Meta с целевой ценой 775 долларов и продолжает считать акцию основной выбором.
Meta (META.US) выросла на 36% в сентябре: Muse подтверждает стратегию AI, рыночная капитализация стремится к 2 триллионам долларов
Акции Meta могут показать лучший месячный результат с июля 2013 года и компании осталось всего около 1% роста рыночной стоимости, чтобы войти в клуб с капитализацией 2 триллиона долларов.
