Mutna ekonomija investicionog buma u data-centrima
McKinsey je dao ono što se činilo kao izuzetno optimistična prognoza kapitalnih ulaganja u čipove, data-centre sa bazama podataka i energiju za proizvodnju vještačke inteligencije (AI): 5,2 biliona dolara širom svijeta u narednih pet godina. Manje od šest mjeseci kasnije, konsultantska kuća razmatra povećanje te procjene. Najave u Americi sugerišu da ulaganje u infrastrukturu generativne vještačke inteligencije dostiže vrhunac.
Takvi izdaci, naglašeni zapanjujućim ugovorima o data centrima koje su otkrile firme poput OpenAI, Nvidia i Oracle, imaju za cilj povećanje računarske snage za koju njihovi protagonisti vjeruju da je potrebna za pružanje generativne vještačke inteligencije. Ali potražnja – posebno ona koja donosi prihod – još uvijek ne odgovara popularnosti. Iako korištenje chatbotova od strane potrošača raste, McKinsey je otkrio da je stopa uspjeha pilot projekata vještačke inteligencije u firmama koje je anketirao manja od 15%, kaže Pankaj Sachdeva, partner u firmi. On predviđa eru “neravnoteže” između ponude i potražnje koja bi mogla trajati godinama, prenosi The Economist.
Snaga potražnje za generativnom vještačkom inteligencijom može biti najvažniji faktor koji određuje hoće li se ovaj infrastrukturni bum završiti krahom. Ali tri nova aspekta frenetičnog razvoja data centara doprinose neizvjesnosti: udaljene lokacije centara, privatne firme koje ih finansiraju i slaba kreditna sposobnost nekih zajmoprimaca. Ova trojka podsjeća neke skeptike na posljednji veliki infrastrukturni debakl: telekomunikacijski bum s kraja 1990-ih. Ipak, mnogi drugi se suzdržavaju i upuštaju se u to.
Geografija je najopipljivija novost. Novi data centri umjetne inteligencije niču usred ničega, a ne u uspostavljenim klasterima blizu velikih izvora potražnje i čvorišta za međusobne veze, kao što je sjeverna Virdžinija. OpenAI i njegovi partneri, Oracle i SoftBank, započeli su prvu fazu Stargatea (na slici), projekta infrastrukture umjetne inteligencije vrijednog 500 milijardi dolara koji je predsjednik Donald Tramp najavio u januaru, u dijelu centralnog Teksasa s puno energije vjetra i sunca – i praznim prostorom. Sjeverna Dakota i Novi Meksiko imaju slične atrakcije.
Takve nove lokacije rješavaju problem napajanja; mnogim postojećim klasterima nedostaje dovoljno viška energije za obuku najnovijih modela velikih jezika (LLM) koje su razvile laboratorije poput OpenAI-a. Ali izolacija uvodi rizike za investitore u nekretnine koji se možda neće adekvatno odraziti na prinose, kaže Gautam Bhandari iz I Squared Capital, firme privatnog kapitala fokusirane na infrastrukturu. Centri podataka se obično finansiraju decenijama, ali oni na čelu vještačke inteligencije mogu zastarjeti mnogo brže, kaže on. To je dijelom zbog tehnologije; Nvidia, dominantni proizvođač grafičkih procesorskih jedinica (GPU) povezanih s vještačkom inteligencijom, neumorno poboljšava efikasnost svojih čipova, što može zahtijevati redovne nadogradnje centara podataka, kao što su novi sistemi hlađenja. Osim toga, s obzirom na to da je zemljište tako lako dostupno, konkurentski graditelj centara podataka s boljim i jeftinijim dizajnom može se lako smjestiti negdje drugdje. To povećava vjerovatnoću nasukane imovine.
Izvori finansiranja ovog buma su također relativno novi. Do nedavno, veliki dobavljači kapitala za data centre na vrhunskim lokacijama bili su investitori na berzi, putem investicijskih fondova za nekretnine (REIT). Osjećali su se najugodnije kada je potrošnja energije data centra bila daleko manja od 100 megavata. Ali u eri umjetne inteligencije, apetiti se mjere u gigavatima (GW), a troškovi mogu doseći i 50 milijardi dolara po GW.
Kako je potražnja za kapitalom naglo porasla, REIT-ovi su ograničeni vlastitim kapacitetom zaduživanja, kaže David Guarino iz Green Streeta, istraživačke firme za komercijalne nekretnine. Njihovo mjesto zauzimaju velike privatne kreditne firme (od kojih su neke preuzele bivše REIT-ove) i državni fondovi, kao i tradicionalne banke. To su sofisticirani zajmodavci sa dubokim fondovima kapitala, navikli na vrstu finansiranja projekata uključenih u kreditiranje infrastrukture umjetne inteligencije. Ali njihovo učešće prebacuje rizik sa tržišta kapitala na tržište duga, stavljajući bankarski sistem direktnije na liniju vatre ako se povećaju neizvršene obaveze.
A rizik od neizvršenja obaveza povećava sumnjiva kreditna sposobnost nekih firmi u srcu građevinskog buma. To nije bila velika briga kada su cloud giganti bogati gotovinom, poput Amazona, Microsofta i Googlea, bili primaoci velikog dijela finansiranja. Oni su „najbolji zakupci na svijetu“, kaže g. Guarino. Ali u novije vrijeme, AI laboratorije poput OpenAI-a i „neocloud“ firme koje iznajmljuju GPU-ove uključile su se u borbu, povećavajući kvantitet – ali smanjujući kreditni kvalitet – onih koji su uključeni. Što ih je više, to se više suočavaju s konkurencijom, pritiskom na povrate i neizvjesnošću u pogledu njihove dugoročne održivosti.
Nisu samo zajmodavci ti koji brinu o ovim početnicima. Komunalna preduzeća, konzervativna po prirodi, također mogu dvaput razmisliti o potpisivanju dugoročnih energetskih ugovora s njima. „Ne znate koji će od ovih igrača biti tu za pet, deset ili 15 godina“, kaže g. Sachdeva. Kao odgovor, kaže on, polise osiguranja, sekuritizacije i slično se osmišljavaju kako bi se ublažili rizici. Slično tome, tehnološki giganti poput Nvidije uključuju se mrežom finansiranja od strane dobavljača i unakrsnih ulaganja koja bi takođe mogla umiriti ugovorne strane. Ali ako se dogodi najgore, takav incestuozan odnos će povećati ranjivost ekosistema umjetne inteligencije u cjelini.
Takve međusobne veze doprinose zabrinutosti da se formira infrastrukturni balon, slično postavljanju optičkih vlakana i podmorskih kablova u ranim danima interneta. Andrew Odlyzko sa Univerziteta u Minnesoti, istoričar infrastrukturnih manija od željeznica 19. vijeka nadalje, ranije je umanjivao ekonomski uticaj sloma vještačke inteligencije. Vjerovao je da bi, ako bi nekoliko tehnoloških giganata bilo prisiljeno da otpiše svoja ulaganja u data centre, to samo spalilo profit za nekoliko godina. Sada, kaže, “mnogo je više uznemiren” zbog broja firmi koje daju velika investiciona obećanja.
On vidi paralele sa investicionom frenezom s kraja 1990-ih koja je kulminirala krahom dot-com kompanija. Predloženi sporazumi poput potencijalne Nvidijine investicije od 100 milijardi dolara u OpenAI ako kupi do 10 GW GPU-ova podsjećaju ga na Nortel-ove aranžmane finansiranja dobavljača sa kupcima njihove opreme tokom telekomunikacijskog balona. Drugi, međutim, ističu razlike. Nick Del Deo iz MoffettNathansona, firme za istraživanje kapitala, kaže da je tokom telekomunikacijskog buma kablovska instalacija vršena bez ikakvih klijenata. Danas se data centri grade tek kada ugovorne strane potpišu ugovore za to – iako će detalji ugovora biti ključni u određivanju da li prinosi opravdavaju rizik.
Za sada su potencijalne nagrade toliko primamljive da novac pristiže, kaže on. Zagovornici poput Sama Altmana, šefa OpenAI-a, tvrde da su rizici nedovoljne izgradnje barem jednako ozbiljni kao i rizici prekomjerne izgradnje, zbog dugoročnog ekonomskog potencijala generativne umjetne inteligencije. Moguće je da čak i ako postoji višak kapaciteta u najnaprednijim podatkovnim centrima, on se može apsorbirati vođenjem, a ne obukom, programa magistra prava (LLM), kaže g. Sachdeva. Ali to se vraća na pitanje kada će potražnja za chatbotovima i aplikacijama generativne umjetne inteligencije dostići ambicije onih koji ih snabdijevaju. To je najzačaravajuća neizvjesnost od svih.
Oznake: data centar
