Инвестиционный банк Goldman Sachs прогнозирует резкий рост мощности центров обработки данных (ЦОД) — до 92 ГВт к 2027 году, что на 50% выше текущего уровня. К 2030 году, по оценкам аналитиков, потребление энергии в секторе ЦОД удвоится. Однако на фоне бума инвестиций банк выражает осторожность: существует риск того, что реальные результаты внедрения искусственного интеллекта не оправдают ожиданий рынка.
ИИ как двигатель роста — и как источник рисков
Спрос на ИИ стал главным катализатором расширения инфраструктуры дата-центров. По данным Goldman Sachs, сегодня глобальная мощность ЦОД составляет около 62 гигаватт. Из них:
- 58% — облачные рабочие нагрузки,
- 29% — традиционные задачи,
- 13% — ИИ (по сравнению с практически нулевым уровнем в начале 2023 года).
К 2027 году доля ИИ, по прогнозу, вырастет до 28%, в то время как доля облака снизится до 50%, а традиционных нагрузок — до 21%. Это не означает сокращения облачных или классических сервисов, а лишь отражает стремительный рост доли ИИ в быстро расширяющемся общем объёме.
«Бешеная гонка» за технологическим превосходством
Управляющий директор Goldman Sachs Эрик Шеридан описывает текущую ситуацию как «бешеную атмосферу», в которой крупные технологические компании «живут в страхе быть обойдёнными и вкладывают капитал как в атаку, так и в защиту». Такой менталитет подогревает беспрецедентные инвестиции в ИИ-инфраструктуру.
По данным исследования Omdia, расходы на ЦОД сегодня сопоставимы с ВВП средних стран. Только Amazon, например, инвестирует более 100 миллиардов долларов в год — сумму, сравнимую с годовым ВВП Коста-Рики.
Взрывной рост полупроводникового рынка
Бум ИИ-дата-центров может стать катализатором масштабного роста и в других секторах. Согласно аналитике Counterpoint Research, глобальные доходы от полупроводников могут удвоиться с 2024 по 2030 год, превысив 1 триллион долларов.
Ключевой движущей силой, по мнению экспертов, является развитие передовой серверной инфраструктуры для ИИ, подпитываемой устойчивым и потенциально ускоряющимся спросом на будущие приложения — от генеративного ИИ до автономных агентов.
Экономика токенов и аппаратные пределы
Особое внимание уделяется так называемой «экономике токенов» — резкому увеличению объема вычислений, необходимых для генерации и обработки токенов в агентных и LLM-приложениях (например, ChatGPT). Это требует колоссальных аппаратных мощностей.
Если всего два года назад передовые серверы для ИИ оснащались восемью GPU, то к 2027 году ведущие конфигурации будут вмещать до 576 графических процессоров в стойку размером с картотечный шкаф. Такая установка может потреблять до 600 киловатт энергии — достаточно, чтобы обеспечить электричеством около 500 домов в США.
Опасность перегрева рынка
Несмотря на впечатляющие темпы роста, Goldman Sachs сохраняет осторожную позицию. Банк отмечает, что текущая инвестиционная активность может опережать реальные потребности и коммерческую отдачу от ИИ. Если приложения не оправдают ожиданий по эффективности и масштабируемости, это может привести к коррекции рынка — и к замедлению темпов роста ЦОД.
Источник: https://www.theregister.com/2025/09/02/goldman_sachs_ai_datacenters/?td=rt-3a
Больше интересного – на медиапортале https://www.cta.ru/