Post #174

Отчет Goldman Sachs об экономике ML с учетом инфраструктуры Банк описывает новые финансовые решения и модели капитала Ожидаемые потребности в капитале к 2030 году: $12.000.000.000.000 на энергетический переход $3.000.000.000.000 на энергетику и коммунальные услуги $2.000.000.000.000 на цифровую инфраструктуру Появляются СП между пенсионными фондами, суверенными фондами и операторами дата-центров Спрос на вычислительные мощности вырос на +4.274 % с июня 2024 по май 2025 Гиперскейлеры потратили ~$800.000.000 в день на капитальные расходы в 2024 году К 2030 ожидается дополнительно 65 ГВт мощностей ЦОДов Отчет детально описывает трансформацию дата-центров. Ключевые изменения: В 2027 году стойки ML-серверов будут требовать в 50 раз больше энергии, чем облачные эквиваленты 5 лет назад GPU более энергоемкие, требуют сложные системы жидкостного охлаждения Средняя стоимость запуска типичного ИИ дата-центра мощностью 250 МВт составляет около $12.000.000.000 Энергетический кризис - главный барьер Недостаток капитала не является основным препятствием для развития ML- главная проблема в нехватке энергии: • Возобновляемые источники обеспечивают только прерывистое энергоснабжение • Ядерная энергетика - долгосрочное решение Goldman Sachs Research оценивает, что ~60 % роста спроса на энергию дата-центров должно быть покрыто новыми мощностями: 30 % газовые электростанции комбинированного цикла 30 % газовые пиковые станции 27.5 % солнечная энергия 12,5 % ветер Goldman Sachs вводит концепцию дата-центров как "посольств в эре ML" В отличие от нефтяных месторождений, дата-центры можно стратегически размещать где угодно Страны используют ЦОДы как инструмент геополитического влияния Amazon, Google, Microsoft активно инвестируют в дата-центры на Ближнем Востоке Латинская Америка, особенно Бразилия с 90 % возобновляемой энергией, становится потенциальным хабом