Инфраструктурный порог в области ИИ, который оставляет большинство компаний позади

Технологические гиганты инвестируют до $5,2 триллиона в инфраструктуру ИИ к 2030 году. Они создают нечто похожее на новую цифровую гонку вооружений. Только Meta планирует потратить $600 миллиардов на инфраструктуру в США к 2028 году. OpenAI подписала контракты на сумму $330 миллиардов с Oracle на вычислительные мощности.

Подкаст — Гонка инфраструктур ИИ и цифровой разрыв

Тем временем большинство компаний даже не могут начать работу. 38% малых предприятий называют проблемы безопасности барьером. 37% не имеют ресурсов. 34% не видят четкой окупаемости инвестиций.

Основные факты:

• Прогнозируется, что расходы на инфраструктуру ИИ достигнут $490 миллиардов в 2025 году и $2,9 триллиона к 2029 году. Это представляет собой один из крупнейших инвестиционных бумов со времен Второй мировой войны.
• Организации увеличили расходы на оборудование для ИИ на 97% в годовом исчислении в первой половине 2024 года, достигнув $47,4 миллиарда. Темпы продолжают ускоряться в 2025 году.
• Стойки для ИИ обычно потребляют от 20 до 40 киловатт. Традиционные серверные стойки используют только от 5 до 15 киловатт. Это создает беспрецедентные требования к энергетической инфраструктуре и системам охлаждения.
• Только 25% малых предприятий интегрировали ИИ в повседневные операции. 51% все еще являются «исследователями», экспериментирующими без полной приверженности. Это создает растущий разрыв между ранними пользователями и отстающими.

Гонка за доминирование в области ИИ превратилась в инфраструктурную войну, которую большинство компаний не могут себе позволить.

Что делает этот инфраструктурный бум отличным от предыдущих технологических инвестиций?

Это не типичный цикл технологического обновления. Представьте это так: бум доткомов был о строительстве дорог. Это о строительстве целых городов — со всеми электростанциями.

Текущие расходы на ИИ уже превышают пик интернет-бума по отношению к ВВП. При учете более короткого срока службы чипов ИИ это даже превосходит строительство железных дорог 1860-1870-х годов.

Капитальные расходы крупных технологических компаний на ИИ теперь составляют половину роста ВВП США. Это не опечатка — половина всего экономического роста.

Вот что делает это отличным: прошлые инфраструктурные бумы в конечном итоге становились товаром широкого потребления.

Железные дороги стали коммунальными услугами. Интернет-пропускная способность подешевела. Но инфраструктура ИИ продолжает дорожать, а не дешеветь.

Недавний объект Meta в Луизиане под названием Hyperion занимает 2250 акров. Его строительство обойдется примерно в $10 миллиардов.

Объект включает договоренность с местной атомной электростанцией для обработки увеличенной энергетической нагрузки.

Суть: речь идет уже не о покупке серверов — речь идет о строительстве электрических сетей.

Почему небольшие компании не могут успевать?

Инфраструктурный разрыв касается не только денег. Это вопрос физики, экспертизы и времени.

Основные барьеры включают пробелы в знаниях и экспертизе, беспокойство о точности и надежности, а также стратегические проблемы внедрения.

Но есть еще кое-что. МСП обладают структурными недостатками, включая ограниченную цифровизацию и финансовые средства, а также технические и стратегические недостатки в потенциале.

Давайте разберем, что это на самом деле означает для вашего бизнеса.

Вам нужны специализированные таланты, которых не хватает. Компании с менее чем 50 сотрудниками сталкиваются с серьезными барьерами: 16% называют недостаточную внутреннюю экспертизу в области ИИ, 7% борются с поиском квалифицированных специалистов по ИИ.

Вам нужна инфраструктура, способная выдержать нагрузку.

Неадекватная технологическая инфраструктура, которая не может поддерживать продвинутые приложения ИИ, становится критическим узким местом.

Большинство малых предприятий все еще используют системы, разработанные для электронной почты и электронных таблиц, а не для обучения моделей ИИ.

И вам нужно время — которого у вас нет. Пока вы выясняете, как начать, Meta движется быстро. Они подписывают контракты на $10 миллиардов с Google Cloud, строят массивные новые дата-центры. Окно быстро закрывается.

Ключевой момент: компании, выигрывающие гонку ИИ, начали строить инфраструктуру три года назад — а не вчера.

Сколько на самом деле стоит конкурировать?

Вот где цифры становятся жестокими. И реальными.

По данным CNBC, один гигаватт мощности дата-центра стоит около $50 миллиардов по сегодняшним ценам. Для контекста, это больше, чем годовой ВВП некоторых небольших стран.

Недавние инфраструктурные сделки OpenAI могут привести к строительству 30 гигаватт. Это общая стоимость до $1,5 триллиона.

Но давайте поговорим о том, во что это обходится обычной компании.

Многие владельцы малого бизнеса предполагают, что ИИ требует значительных первоначальных инвестиций, превышающих их доступные бюджеты.

И они не ошибаются. Почти 60% малых предприятий называют стоимость значительным барьером для внедрения новых технологий, включая ИИ.

Скрытые расходы еще хуже. Вам нужно постоянное обслуживание, специализированный персонал, обновленная безопасность и постоянное переобучение по мере эволюции моделей.

Стоимость GPU и TPU резко выросла из-за спроса. Поставщики облачных вычислений взимают премиальные тарифы за рабочие нагрузки, специфичные для ИИ.

Вывод: если вы думали, что подписки на программное обеспечение дороги, затраты на инфраструктуру ИИ работают на совершенно другом уровне.

Каковы фактические бизнес-последствия отставания?

Это не теоретически. Компании уже видят влияние.

Несмотря на широкое внедрение ИИ (78% компаний, по сравнению с 55% в 2023 году), реальные результаты разочаровывают.

Wall Street Journal сообщает о «парадоксе производительности». Многие организации видят минимальную финансовую отдачу: менее 10% экономии затрат и менее 5% роста доходов.

Почему? Потому что они застряли в середине. Они тратят достаточно, чтобы это было больно, но недостаточно, чтобы конкурировать.

Подумайте об этом как о попытке конкурировать в Формуле-1 с Honda Civic. Конечно, у обоих есть двигатели. Но вы даже не играете в одну и ту же игру.

Ваши конкуренты с надлежащей инфраструктурой могут обрабатывать больше данных, обучать лучшие модели и выдавать более быстрые результаты.

Они могут персонализировать в масштабе, автоматизировать сложные решения, прогнозировать рыночные сдвиги до их возникновения.

Разрыв между компаниями с серьезной инфраструктурой и теми, у кого ее нет, становится непреодолимым.

Компании, которые не могут позволить себе надлежащую инфраструктуру ИИ сегодня, не смогут позволить себе оставаться в бизнесе завтра.

Главное: инфраструктурный разрыв касается не только конкурентного преимущества — речь идет о выживании.

С чего начать, когда вы не можете конкурировать на уровне инфраструктуры?

Не вся надежда потеряна. Но вам нужно быть стратегическим, а не амбициозным.

Облачные сервисы ИИ резко снизили входные затраты. Они устраняют необходимость в дорогостоящем локальном оборудовании и специализированной ИТ-инфраструктуре. Это ваша точка входа.

Модели «Программное обеспечение как услуга» позволяют предприятиям платить ежемесячную абонентскую плату без больших капитальных затрат.

Сосредоточьтесь на конкретных высокоценных приложениях. Начните с целевых приложений, которые решают конкретные бизнес-проблемы.

Это обеспечивает лучшую окупаемость инвестиций, чем комплексные трансформации ИИ.

Не пытайтесь строить дата-центр. Используйте чужой.

Опрос показывает, что исследователи не скептичны — они застряли. Им нужна доказанная бизнес-ценность. 74% внедрили бы ИИ с более четкими доказательствами окупаемости.

Им нужны удобные для пользователя решения: 73% хотят более простые в использовании инструменты ИИ. И им нужно практическое обучение.

Начните с предварительно обученных моделей для общих задач. Используйте инструменты на базе ИИ для обслуживания клиентов, автоматизации маркетинга или управления запасами.

Наиболее успешные внедрения ИИ в малом бизнесе начинаются с малого, фокусируются на решении конкретных проблем и строятся на ранних успехах.

Партнерствуйте стратегически. Работайте с поставщиками ИИ, которые предоставляют комплексную поддержку внедрения и постоянное обучение.

Это помогает преодолеть пробелы в знаниях без необходимости постоянного найма персонала.

Основная идея: вы не можете построить инфраструктуру, как Meta, но вы можете арендовать доступ к аналогичным возможностям — если будете умны.

Когда эта инфраструктурная гонка действительно повлияет на ВАШИ финансовые показатели?

Это уже происходит. Прямо сейчас. Сегодня.

Компании, использующие ИИ, сообщают о существенных преимуществах, включая повышение производительности (87%), эффективности (86%) и роста бизнеса (86%).

Это не будущие прогнозы — это текущая реальность для компаний, которые правильно настроили свою инфраструктуру.

Временные рамки сжимаются. McKinsey прогнозирует 156 гигаватт спроса на мощности дата-центров, связанных с ИИ, к 2030 году.

Это 125 дополнительных ГВт, добавленных между 2025 и 2030 годами. У вас есть пятилетнее окно для большей части этой трансформации.

Этот масштаб инвестиций требует генерации $2 триллионов годового дохода к 2030 году для обоснования затрат. Тем не менее, текущие доходы от ИИ составляют всего $20 миллиардов. Это требует 100-кратного увеличения.

Этот доход должен откуда-то взяться. Он придет от компаний, которые могут выполнять ИИ в масштабе.

Ваши конкуренты не ждут. Google, Meta, Amazon и Microsoft потратят миллиарды долларов на инфраструктуру ИИ в этом и следующем году, расширяя бум, стимулирующий экономический рост США.

Компании, делающие инфраструктурные инвестиции сейчас, будут иметь возможности, которые вы буквально не сможете купить позже.

GPU Nvidia ценны, потому что они настолько редки. Обменивая их напрямую в схемы дата-центров, Nvidia гарантирует, что они останутся такими.

Суть: вопрос не в том, «когда это будет иметь значение?» Вопрос в том, «сколько позиций я уже потерял?»

Часто задаваемые вопросы

Нужно ли мне действительно строить собственную инфраструктуру ИИ, или я могу просто использовать облачные сервисы?

Для большинства компаний облачные сервисы являются практической отправной точкой. Вы получаете доступ к мощной инфраструктуре без капитальных инвестиций.

Облачные сервисы ИИ устраняют необходимость в дорогостоящем локальном оборудовании.

Вы платите ежемесячные взносы вместо огромных первоначальных затрат.

Сколько времени занимает правильное внедрение инфраструктуры ИИ?

Даже для технологических гигантов это многолетнее путешествие.

OpenAI ожидает достичь пика отрицательного денежного потока в 2028 году и не ожидает положительного денежного потока до 2030 года.

Небольшие компании могут начать видеть выгоды через месяцы с целевыми облачными решениями.

Какова минимально жизнеспособная инфраструктура для малого бизнеса для начала работы с ИИ?

Большинство современных инструментов ИИ разработаны для работы со стандартным бизнес-оборудованием и интернет-соединениями.

Вам нужен надежный интернет, базовые меры безопасности и чистые данные — не суперкомпьютер. Начните с SaaS-инструментов ИИ перед созданием чего-либо индивидуального.

Снизятся ли затраты на инфраструктуру ИИ, как снизились цены на компьютеры?

Маловероятно в ближайшей перспективе. Стойки для ИИ требуют от 20 до 40 киловатт против 5-15 киловатт для традиционных серверов.

Требования к питанию и охлаждению являются физическими ограничениями, которые не исчезнут быстро.

Что произойдет с компаниями, которые не могут позволить себе успевать?

Компании, застрявшие в середине — те, кто тратит, но недостаточно для конкуренции — сталкиваются с худшим результатом: все затраты без какой-либо выгоды.

Только около 25% инициатив ИИ достигли ожидаемой окупаемости инвестиций, и разрыв увеличивается.

Есть ли способ конкурировать без массивных инфраструктурных инвестиций?

Да, через стратегический фокус. Найдите свою нишу, используйте облачные сервисы и сосредоточьтесь на приложениях, где ИИ дает вам преимущество.

Нацельтесь на одну конкретную бизнес-проблему, докажите окупаемость инвестиций, затем расширяйтесь.

Как узнать, может ли моя текущая инфраструктура поддерживать инструменты ИИ?

Большинство облачных инструментов ИИ имеют минимальные требования. Быстрая оценка инфраструктуры может выявить потенциальные проблемы до того, как вы инвестируете.

Устаревшие системы могут нуждаться в обновлении для интеграции, но многие современные инструменты работают со стандартными настройками.

Какая самая большая ошибка, которую делают компании с инфраструктурой ИИ?

Построение инфраструктуры без четких вариантов использования.

Некоторые проекты ИИ реализуются из-за новизны технологии, а не в соответствии с бизнес-стратегией. Это приводит к решениям в поисках проблемы.

Ключевые выводы

• Разрыв в расходах на инфраструктуру создает постоянные разделения: Технологические компании инвестируют $5,2 триллиона к 2030 году в инфраструктуру ИИ. Это один из крупнейших бумов капитальных расходов в современной истории. Это не разрыв, который небольшие компании могут преодолеть с помощью традиционных стратегий догоняния.
• Множественные совокупные барьеры блокируют вход помимо одной только стоимости: Малые предприятия сталкиваются с проблемами безопасности, ограничениями ресурсов и неясной окупаемостью инвестиций. Нехватка талантов и неадекватная существующая инфраструктура создают дополнительные препятствия. Одни деньги не могут решить эти проблемы быстро.
• Физические требования превышают традиционные вычисления на порядки: Стойки для ИИ требуют в 4-8 раз больше энергии, чем традиционные серверы. Даже Meta должна партнерствовать с атомными электростанциями для своих дата-центров. Это представляет собой фундаментальный сдвиг от программного обеспечения к физическим инфраструктурным вызовам.
• Облачные сервисы обеспечивают единственный жизнеспособный путь вперед для большинства компаний: Модели «Программное обеспечение как услуга» предлагают ежемесячные подписки вместо капитальных расходов. Это обеспечивает доступ к мощным возможностям ИИ без строительства инфраструктуры. Но вы должны действовать стратегически, а не всесторонне.
• Разрыв в производительности уже влияет на конкурентную позицию и доход: Компании с надлежащей инфраструктурой ИИ сообщают о 87% приросте производительности и 86% роста бизнеса. Те, у кого ее нет, обеспечивают менее 10% экономии затрат. Середина частичного внедрения дает худшую окупаемость инвестиций.
• Стратегический фокус побеждает всеобъемлющие амбиции каждый раз: Нацельтесь на один высокоценный вариант использования. Докажите окупаемость с помощью облачных инструментов, затем методично расширяйтесь. Попытка полной трансформации ИИ без инфраструктуры гарантирует неудачу и потерянные инвестиции.
• Окно для входа закрывается, поскольку дефицит становится структурным: Nvidia поддерживает дефицит GPU через стратегические сделки с разработчиками дата-центров. Компании, строящие инфраструктуру сейчас, будут иметь возможности, к которым другие не смогут получить доступ позже. Бюджет не будет иметь значения. Ожидание означает постоянное невыгодное положение.

Возможное влияние на русскоязычные страны

Для России и других русскоязычных стран инфраструктурная гонка в области ИИ создает уникальный набор вызовов и возможностей:

Геополитические вызовы

• Санкции и ограничения на экспорт технологий: Ограниченный доступ к передовым чипам (GPU, TPU) от западных производителей, таких как Nvidia и AMD, создает серьезные препятствия для развития ИИ-инфраструктуры. Компаниям приходится искать альтернативные источники или разрабатывать собственные решения.
• Ограниченный доступ к облачным платформам: Уход крупных западных облачных провайдеров (AWS, Google Cloud, Microsoft Azure) с российского рынка заставляет компании полагаться на отечественные решения или менее развитые альтернативы, что увеличивает затраты и снижает доступ к передовым технологиям.

Экономические последствия

• Увеличение стоимости внедрения: Необходимость строить собственную инфраструктуру или использовать менее эффективные альтернативы значительно увеличивает капитальные затраты для российских компаний по сравнению с западными конкурентами.

Возможности для развития

• Развитие собственных технологий: Ограничения стимулируют развитие отечественных разработок в области ИИ-чипов, облачных платформ и программного обеспечения. Компании вроде Яндекса, Сбера и других технологических гигантов активно инвестируют в создание собственной инфраструктуры.
• Региональное партнерство: Возможности для сотрудничества с Китаем, Индией и другими странами БРИКС в области разработки и обмена ИИ-технологиями могут частично компенсировать ограничения доступа к западным технологиям.
• Фокус на специализированных приложениях: Вместо попыток конкурировать в масштабе с западными гигантами, русскоязычные компании могут сосредоточиться на узкоспециализированных ИИ-решениях для конкретных отраслей (например, промышленность, сельское хозяйство, медицина).

Рекомендации для компаний из русскоязычных стран

• Использование отечественных облачных платформ: Платформы как Яндекс.Облако, SberCloud, VK Cloud Solutions предоставляют достойную альтернативу западным решениям для начального внедрения ИИ.
• Инвестиции в обучение кадров: Развитие собственных специалистов по ИИ становится критически важным в условиях ограниченного доступа к зарубежным технологиям и экспертизе.
• Стратегический подход к внедрению: Начинать с небольших, четко определенных проектов с измеримой окупаемостью инвестиций, постепенно масштабируя успешные решения, вместо попыток полномасштабной трансформации.
• Диверсификация технологических партнеров: Рассмотрение альтернативных источников технологий из Китая, Индии и других дружественных стран для снижения зависимости от одного источника.

Заключение: Несмотря на серьезные вызовы, связанные с геополитической ситуацией и ограниченным доступом к передовым технологиям, компании из русскоязычных стран имеют возможность развивать собственные ИИ-экосистемы.

Ключевым фактором успеха станет стратегический подход, фокус на практических применениях и активное развитие отечественных технологий и кадров.