Czy inwestycje w centra danych to już bańka? Tak twierdzi prezes Alibaby Joe Tsai. Wskazuje on, iż choć plany inwestycyjne sięgają wielu setek miliardów dolarów, to budujące tę infrastrukturę firmy przynajmniej na razie nie mają klientów na aż tak rozbudowane moce obliczeniowe.
Plany budowy centrów danych są zaiste imponujące. Projekt Stargate, w którym partnerami są między innymi japoński Softbank oraz OpenAI i Oracle, planuje wydać na centra danych 500 mld dolarów w cztery lata. W pierwszym roku wydatki mają sięgnąć aż 100 mld dolarów.
Ile planują wydać cztery firmy najwięcej inwestujące w budowę infrastrukturę AI, czyli Amazon, Microsoft, Alphabet i Meta? Chodzi o roczne wydatki ok. 300 mld dolarów przede wszystkim w centra danych. W nieco dalszej perspektywie sama Meta chce wydać 200 mld dolarów na „campus” centrów danych.
A w centra danych planują włożyć miliardy również firmy inwestycyjne takie jak BlackRock czy KKR.
Inwestycje w centra danych to bańka?
Te niezwykle rozbudowane plany inwestycyjne niekoniecznie podobały się inwestorom. Za każdym razem, gdy firmy ogłaszały coraz to nowe i coraz to wyższe plany inwestycyjne, rynki zwykle reagowały przynajmniej tymczasową przeceną akcji tych firm. Nic dziwnego – choć plany inwestycyjne szły w dziesiątki miliardów, to przychody z AI zwykle zamykały się w kilku miliardach kwartalnie.
Teraz Joe Tsai ostrzega, iż inwestycje są wyraźnie na wyrost. Są większe niż popyt zgłaszany przez klientów, co może prowadzić do bańki na tym rynku.
„Jestem wciąż zdumiony liczbami, które pojawiają się w Stanach Zjednoczonych w kontekście inwestycji w sztuczną inteligencję” – powiedział Tsai podczas konferencji inwestycyjnej w Hongkongu.
„Ludzie mówią – dosłownie – o 500 miliardach dolarów, kilkuset miliardach dolarów. Myślę, iż to nie jest całkowicie konieczne. Uważam, iż w pewnym sensie inwestuje się na wyrost względem popytu, który istnieje dzisiaj, bo przewiduje się znacznie większy popyt [w przyszłości]”.
A ten przyszły popyt jest, powiedzmy sobie szczerze, sporą niewiadomą. Niewiadomą tym większą, iż wciąż nie wiemy, jakie będą efekty pojawienia się na grudniu i styczniu otwartych chińskich modeli DeepSeek. Modeli, których wytrenowanie kosztowało sporo mniej, niż innych czołowych modeli na rynku. Pojawienie się tych modeli wywołało pytania o to, czy startupy AI nie wydały niepotrzebnie grubych miliardów na swoje modele. Pytanie podstawowe – czy popyt na moc obliczeniową będzie faktycznie tak duży, jak zakładano wcześniej?
Firmy takie jak Google czy Amazon nie wydawały się za bardzo przejmować pojawieniem się DeepSeeka. Twierdziły, iż jego pojawienie się i prawdopodobny spadek cen usług AI doprowadzą tylko i wyłącznie do wzrostu popytu na AI, a więc i na moce obliczeniowe. Swoje diagnozy poparły nowymi, jeszcze większymi planami inwestycyjnymi. Jednak rynek nie do końca w to wierzy. Kurs Nvidii, podstawowego dostawcy chipów do obliczeń AI, po publikacji modeli DeepSeeka zanurkował i do dziś nie wrócił do poziomów sprzed publikacji chińskich modeli.
A Trump nie pomaga
Kolejną, obok niepewnych perspektyw dla popytu, bolączką firm inwestujących w centra danych jest polityka handlowa prezydenta Donalda Trumpa. Prezydent nałożył 20% cła na towary z Chin oraz wprowadza – a potem wycofuje – 25% cła na produkty z Meksyku. A są to dwaj najwięksi dostawcy sprzętu komputerowego do USA. Dodatkowo nie wiemy, jakie cła Trump wprowadzi 2 kwietnia, kiedy ma wprowadzić cła „wzajemne” wobec w zasadzie całego świata. Oczywiście pod warunkiem, iż się z tych planów nie wycofa lub je chociaż złagodzi.
Jak twierdzi Niccolo Lombatti, analityk infrastruktury cyfrowej z firmy BMI, „szersze zastosowanie taryf na skalę globalną może stanowić istotne zagrożenie dla rynku centrów danych w USA. Trzeba przy tym wziąć pod uwagę zależność tego rynku od globalnego łańcucha dostaw materiałów i komponentów nabywanych w dużych ilościach”.
Co to może oznaczać dla firm budujących centra danych? Albo opóźnienia, to niekoniecznie byłoby najgorsze w świetle komentarzy Joe Tsai o „bańce”, albo jeszcze wyższe niż dotąd zakładano koszty. Albo i jedno i drugie. Wygląda więc, iż zwrot z inwestycji w infrastrukturę AI potrwa jeszcze dłużej, niż dotąd zakładano.
Źródło zdjęcia: Taylor Vick/Unsplash
