Ожидается, что расходы на инфраструктуру, связанные с искусственным интеллектом, снизятся в пользу инвестиций в чипы, особенно GPU, которые имеют более короткий срок службы и более высокий оборот по сравнению с компонентами центров обработки данных.
Аналитик JPMorgan Тарек Хамид прогнозирует, что расходы на чипы, специфичные для ИИ, могут вырасти до 60% от общих ежегодных капитальных расходов к 2030 году, по сравнению с 50%. Эта тенденция благоприятна для Nvidia, которая сообщила о доходах в размере 81,6 миллиарда долларов за первый квартал своего финансового года, что на 85% больше по сравнению с прошлым годом.
Генеральный директор Дженсен Хуан подчеркнул центральную роль Nvidia в переходе к ИИ, в то время как финансовый директор Колетт Кресс спрогнозировала, что расходы на ИИ могут достичь 3 триллионов до 4 триллионов долларов ежегодно к концу десятилетия. Несмотря на сильные показатели Nvidia, ее акции не успевают за конкурентами, такими как AMD, чья цена акций более чем удвоилась в этом году.
Долговечность оборудования центров обработки данных по сравнению с GPU является ключевым фактором в этом изменении, поскольку компоненты центров обработки данных могут служить до 30 лет, в то время как GPU могут потребовать замены каждые несколько лет.
JPMorgan ожидает более 3 триллионов долларов финансирования для чипов ИИ и оборудования в течение следующих пяти лет, при этом расходы на кремний ожидаются на уровне 800 миллиардов долларов к 2030 году. Однако остаются опасения по поводу общих приростов производительности от инвестиций в ИИ, экономисты прогнозируют скромные увеличения производительности.
Эта неопределенность может повлиять на обоснование увеличения расходов на инфраструктуру ИИ. В краткосрочной перспективе ожидается, что Nvidia поставит 8,9 миллиона GPU в этом году, значительно опередив таких конкурентов, как Google и Amazon, на рынке чипов ИИ.