Засновник SemiAnalysis: до 2028 року більша частина глобальних AI-ресурсів буде належати лише двом компаніям

Автор | Сюй Чао

      Редактор | Жорсткий AI

У новітньому випуску відомого технологічного подкасту Dwarkesh Podcast засновник і головний аналітик провідної дослідницької компанії з напівпровідників та обчислювальних потужностей SemiAnalysis Dylan Patel прогнозує: до 2028 року лабораторії OpenAI та Anthropic можуть безпосередньо контролювати 70%–80% приросту обчислювальних потужностей у світі та більшість ефективних FLOPs.

Більш глибинний вплив стосується фінансових ринків — через те, що AI дата-центри демонструють неймовірну інвестиційну віддачу, екстремальна конкуренція технологічних гігантів за капітал призведе до підвищення дисконтних ставок та ставок за облігаціями у всьому суспільстві й навіть може викликати системне зростання глобальної вартості боргів.

Ключові моменти

Централізація обчислювальних потужностей, зміна бізнес-моделей лабораторій, вплив AI дата-центрів на зростання вартості кредитів, а також вплив на оцінку традиційних активів і ризики суверенного боргу — усе це стало основними питаннями цієї розмови.

За минулий рік інфраструктура AI стала не лише головним рушієм зростання ВВП США, а й на глибшому рівні готує безпрецедентну централізацію потужностей.

За розрахунками Dylan Patel, масштаби потужностей OpenAI та Anthropic продовжують стрімко зростати, і їх частка у світовому прирості потужностей постійно підвищується. Прогнозується, що до 2028 року вони контролюватимуть 70%–80% світового приросту обчислювальних потужностей.

Ця концентрація не сповільнюється, а навпаки — прискорюється. Традиційні хмарні гіганти та інші компанії з великими балансовими можливостями теж будують інфраструктуру та здають потужності в оренду лідируючим лабораторіям.

Завдяки істотному підвищенню ефективності нових поколінь чипів, володіння приростом обчислювальних потужностей фактично означає контроль над більшістю ефективних потужностей у світі.

У минулому запуск передових моделей був дорогим, лабораторії деякий час працювали зі збитками. Але разом із зростанням можливостей моделей та ефективності комерціалізації вихід потужностей значно виріс, і лабораторії стали здатні витримувати дорожчі ціни на ресурси.

З 2024 по 2029 роки загальні капіталовкладення світового AI-ланцюга очікувано сягнуть приблизно 11 трильйонів доларів. Чимала частка коштів буде залучатися через кредитні ринки. Завдяки високій очікуваній дохідності AI-інфраструктури технологічні гіганти можуть бути готові погоджуватися на вищі ставки облігацій, що підніме загальні витрати на залучення капіталу в суспільстві.

Зростання вартості кредитування й підвищення безризикових ставок безпосередньо змінить логіку світового ціноутворення активів. Традиційні активи, що залежать від стабільного грошового потоку, можуть опинитися під тиском, а країни з великими боргами — зіткнутись із вищими витратами на рефінансування і ризиком дефолту.

У майбутньому провідні лабораторії можуть зменшити частку потужностей, яку використовують для зовнішніх комерційних проєктів, і зосередити більше ресурсів на внутрішніх дослідженнях та рекурсивному самовдосконаленні моделей. Адже довгострокове зростання та потенційна цінність від внутрішньої розробки можуть перевершити прямий дохід від продажу Token зовнішнім користувачам.

У розмові також піднімались питання ланцюга постачання потужностей, будівництва дата-центрів, капзатрат, регуляторних обмежень і можливих змін в економічній структурі через розвиток AI. Спікери відзначили, що тренд на централізацію потужностей, капіталу та модельних можливостей може ще більше зміцнити ринковий вплив декількох провідних AI-лабораторій.