.@romeovdean и я написали блог-пост, чтобы научиться о развитии ИИ. Мы были удивлены некоторыми вещами, которые узнали: 1. Существует огромный избыток капитальных затрат на фабрики - с единственным годом прибыли в 2025 году Nvidia могла бы покрыть последние 3 года всех капитальных затрат TSMC. В 2025 году NVIDIA превратит $6 миллиардов в обесцененной стоимости капитальных затрат TSMC в $200 миллиардов выручки. Далее по цепочке поставок единственный год выручки NVIDIA почти сопоставим с общими затратами на НИОКР и капитальными затратами за последние 25 лет от пяти крупнейших компаний по производству полупроводникового оборудования, включая ASML, Applied Materials и Tokyo Electron. Если спрос на ИИ продолжится, не говоря уже о росте, денег более чем достаточно для строительства новых фабрик. 2. Мы спрогнозировали два разных сценария до 2040 года: взрывной рост и зимний период ИИ. В сценарии взрывного роста (который приведет к $2 триллионам ежегодных капитальных затрат на ИИ к 2030 году) видение @sama о 1 ГВт в неделю для ведущей компании сбудется в 2036 году. Но в этом мире глобальное потребление энергии ИИ будет вдвое больше, чем текущее производство электроэнергии в США. 3. В последние два десятилетия строительство дата-центров фактически использовало энергетическую инфраструктуру, оставшуюся после деиндустриализации США. Чтобы капитальные затраты на ИИ продолжали расти по текущей траектории, всем участникам цепочки поставок (от производителей медного провода до турбин, трансформаторов и распределительных устройств) необходимо будет увеличить производственные мощности. Ключевая проблема заключается в том, что у этих компаний есть циклы амортизации для своих фабрик от 10 до 30 лет (по сравнению с 3 годами для чипов). Учитывая их обычно низкие маржи, им нужны стабильные прибыли на протяжении десятилетий, и они уже пострадали от пузырей в прошлом. Если существует финансовый избыток не только для фабрик, но и для других компонентов дата-центров, могут ли гипермасштабные компании просто платить более высокие маржи, чтобы ускорить расширение мощностей? Особенно учитывая, что чипы составляют более 60% стоимости дата-центра. Мы провели некоторые расчеты для производителей газовых турбин, которые, похоже, указывают на то, что гипермасштабные компании могли бы заплатить за расширение своих мощностей за относительно небольшую долю от общей стоимости дата-центра. Как говорит @tylercowen, не недооцените эластичность предложения. 4. Мы считаем, что Китай, вероятно, будет впереди в ИИ в долгосрочной перспективе (то есть без программного сингулярности в 2028 году). Каждые 3 года чипы обесцениваются, и гонка начинается заново. Как только Китай догонит передовые технологические узлы, ИИ просто станет огромной промышленной гонкой по всей цепочке поставок. И это, похоже, подпитывает дифференциальные преимущества Китая. 5. Временные рамки являются преобладающим фактором при выборе источника энергии для питания дата-центра, независимо от того, подключаете ли вы дата-центр к сети или нет, и как вы проектируете дата-центр. Это связано с тем, что каждый месяц, когда оболочка не установлена, это месяц, когда чипы (которые составляют подавляющее большинство ваших затрат) не используются. Поэтому вы можете понять, почему природный газ, например, гораздо предпочтительнее текущих ядерных реакторов. Ядерная энергия имеет крайне низкие операционные затраты, но имеет крайне долгие временные рамки и высокие капитальные затраты. Природный газ может не быть возобновляемым, но вы можете просто установить несколько десятков газовых турбин рядом с дата-центром и запустить свои чипы как можно скорее. Солнечная и ветровая энергия также имеют короткие сроки строительства, и вы можете сгладить их мощность с помощью батарей. Но вам придется нанять тысячи людей, чтобы развернуть солнечную ферму размером с Манхэттен, чтобы надежно обеспечить энергией один дата-центр мощностью 1 ГВт. Многое другое в полном блоге. Ссылка ниже.