Инфраструктура для искусственного интеллекта переживает бум: мировые техгиганты тратят сотни миллиардов долларов на строительство новых дата‑центров и закупку GPU. По оценке Omdia, к 2030 году совокупные капитальные затраты на центры обработки данных достигнут 1,6 трлн долларов, что подразумевает ежегодный рост примерно на 17%.
Однако Goldman Sachs предупреждает: если спрос на реальные AI‑приложения и их монетизация не оправдают ожиданий, эта стройка века может закончиться провалом для инвесторов.
Главный индикатор — загрузка дата‑центров
Ключевая метрика, за которой предлагает следить Goldman Sachs, — occupancy, т.е. уровень загрузки или «обеспеченность мощностями».
Логика проста:
- высокая загрузка → хорошие маржинальные показатели и быстрая окупаемость капитала;
- падение загрузки → избыток мощностей, давление на цены аренды (colocation, облако), падение рентабельности.
Старший аналитик GS Джим Шнайдер описывает четыре возможных сценария до 2030 года, от оптимистичных до стрессовых.
Базовый сценарий: пик уже близко
В базовой оценке Goldman:
- в ближайшие два года доля AI‑нагрузки в совокупном рынке дата‑центров удвоится до ~30%, отбирая долю у традиционных и облачных нагрузок;
- к 2030 году потребление энергии ЦОДами вырастет примерно на 175% по сравнению с 2023 годом (предыдущая оценка GS была 165%).
При этом:
- в ближайшие 18 месяцев спрос и предложение сильно «сойдутся»: загрузка центров достигнет пика ориентировочно к 2026 году;
- затем по мере ввода новых мощностей напряжённость начнёт спадать, и к 2028‑му occupancy опустится до ~90%, стабилизируясь на этом уровне.
То есть даже при устойчивом росте AI‑спроса Goldman не ожидает бесконечного дефицита мощностей: рынок начнёт насыщаться, а маржа операторов ЦОД будет под давлением.
Сценарий 2: взрывной спрос на AI‑видео и «сверхдефицит» мощностей
Во втором сценарии аналитики моделируют ситуацию, когда:
- массово взлетают данно‑ёмкие AI‑приложения, прежде всего видео‑генерация и стриминговый AI‑контент;
- новые поколения GPU оказываются энергоёмче прогнозов, и выигрыш в энергоэффективности не компенсирует рост нагрузки.
В этом случае:
- к 2030 году в наиболее активных регионах загрузка дата‑центров превышает 100%, то есть рынок входит в устойчивый дефицит;
- по сравнению с базовым сценарием это примерно на 17 п.п. выше по уровню occupancy.
Последствия:
- ещё больший рост цен на облако и colocation;
- перегрев в сегменте инфраструктурных инвестиций;
- усиление регуляторного давления из‑за энергопотребления и нагрузок на энергосистему.
Сценарий 3: провал монетизации AI и избыточные мощности
Третий сценарий — обратная крайность: платить за ИИ готовы далеко не все и не за всё.
Если:
- конечные пользователи и бизнес не увидят достаточной ценности в платных AI‑сервисах;
- модели монетизации (подписки, API, B2B‑лицензии) покажут слабую выручку,
то:
- с 2025 по 2030 годы совокупный спрос на мощности для AI снижается примерно на 20% относительно базовой траектории;
- загрузка дата‑центров оказывается на 8 п.п. ниже, чем в базовом сценарии.
Итог — переизбыток инфраструктуры, давление на цены:
- операторам придётся снижать тарифы на размещение и облачные услуги, чтобы добрать загрузку;
- окупаемость уже построенных, особенно высокоспециализированных AI‑ЦОДов растягивается или вообще оказывается под вопросом.
Goldman прямо связывает это с ключевым риском: без устойчивой, массовой платёжеспособной прикладной AI‑экономики сегодняшняя «стройка дата‑центров» может оказаться ошибкой масштаба десятилетия.
Сценарий 4: охлаждение спроса на классическое облако
Важно помнить: сегодня до 85% загрузки ЦОДов обеспечивают вовсе не AI‑задачи, а традиционный cloud и «обычные» рабочие нагрузки.
Четвёртый сценарий Goldman — умеренно негативный: даже если спрос на AI растёт по базовой траектории, возможна просадка в:
- корпоративных расходах на IaaS/PaaS;
- классических enterprise‑нагрузках по мере оптимизаций, экономии и консолидации.
В этом случае:
- общий уровень загрузки дата‑центров будет примерно на 4 п.п. ниже, чем в базовом прогнозе;
- это тоже бьёт по выручке и марже, хоть и не так драматично, как в сценарии провала монетизации AI.
Факторы риска здесь — замедление мировой экономики, пересмотр ИТ‑бюджетов, активное «выжимание» уже оплаченных облачных ресурсов.
Инвесторы начинают остережно отходить от эйфории
Рынок уже реагирует на возможный «переинвест» в инфраструктуру:
- такие компании, как Oracle, которые агрессивно наращивают парк дата‑центров под AI‑нагрузку, сталкивались с распродажей акций на фоне опасений за окупаемость;
- французский гигант управления активами AXA IM публично заявляет, что становится «гораздо осторожнее» в финансировании строительства ЦОДов под ИИ;
- крупнейший в мире суверенный фонд Норвегии (около 2 трлн долларов под управлением) также высказывает сдержанность к прямым инвестициям в сегмент дата‑центров из‑за высокой волатильности и неясности долгосрочного спроса.
Общий мотив: фаза “строим любой ценой” сменяется фазой проверки бизнес‑моделей.
Что стоит за предупреждением Goldman Sachs
В основе позиции Goldman Sachs — несколько простых, но часто игнорируемых тезисов:
- Инфраструктура не самоценна.
Серверы, GPU и здания окупаются только тогда, когда поверх них работают востребованные сервисы, за которые платят. - AI‑«хайп» ≠ устойчивый спрос.
Взрыв интереса к моделям и демо‑сервисам не гарантирует долгосрочной выручки, особенно в B2C, где чувствительность к цене высока. - Риск “передозировки” капитальных затрат.
В пике эйфории компании склонны строить инфраструктуру «на вырост», часто недооценивая:
- скорость реального внедрения AI‑возможностей в бизнес‑процессы;
- конкуренцию и давление на цены;
- рост энерго‑ и операционных затрат.
- Сопряжённые риски — энергосистема, регулирование, экология.
Быстрый рост энергопотребления ЦОДами неминуемо приведёт к:
- ужесточению норм,
- квотированию,
- возможным дополнительным налогам и ограничениям,
что способно ухудшить экономику проектов.
Для самих операторов вывод очевиден: фокус с «железа» должен смещаться к экономике использования — продуманным SLA, эффективности ПО, оптимизации энергозатрат, диверсификации клиентской базы.
Для инвесторов — важно:
- оценивать не только планы по стройке ЦОДов, но и реальные траектории загрузки и pipeline прикладных AI‑продуктов;
- различать компании, строящие инфраструктуру с понятной, устойчивой монетизацией, и тех, кто просто «поддерживает тренд».
Глобальная цифровизация и развитие ИИ почти наверняка обеспечат рост потребности в вычислениях. Но предупреждение Goldman Sachs напоминает: даже на самом перспективном тренде можно построить слишком много дата‑центров — и слишком мало устойчивого бизнеса поверх них.
Хотите создать уникальный и успешный продукт? СМС – ваш надежный партнер в мире инноваций! Закажи разработки ИИ-решений, LLM-чат-ботов, моделей генерации изображений и автоматизации бизнес-процессов у профессионалов.
ИИ сегодня — ваше конкурентное преимущество завтра!
Тел. +7 (985) 982-70-55
E-mail sms_systems@inbox.ru
Сайт https://www.smssystems.ru/razrabotka-ai/