6 февраля гигант электронной коммерции Amazon объявил об увеличении своих расходов в 2025 году, выделив на капитальные затраты (CapEx) 100 миллиардов долларов. Это объявление последовало за отчетом о доходах за четвертый квартал, который показал неоднозначные результаты для компании.
Хотя Amazon превзошла ожидания как по выручке, так и по прибыли, более низкие, чем ожидалось, продажи в текущем квартале затмили положительные показатели. В результате, согласно графикам .
«Амбициозный» план расходов ставит Amazon в один ряд с другими технологическими гигантами, такими как Meta, Alphabet и Microsoft, которые недавно предложили инвестиции в размере более 65 миллиардов долларов в центры обработки данных и инфраструктуру искусственного интеллекта. Однако аналитики ставят под сомнение целесообразность этих инвестиций, особенно в свете недавнего падения цен на акции производителей микросхем.
Капитальные затраты на внедрение ИИ резко возросли
Вчера генеральный директор Amazon Энди Джасси попытался заверить инвесторов, что увеличение расходов окупится в долгосрочной перспективе.
публикации финансовых результатов компании Джасси объяснил, что большая часть из 26,3 миллиардов долларов капитальных затрат, потраченных в четвертом квартале, была направлена на разработку искусственного интеллекта для Amazon Web Services (AWS). Джасси спрогнозировал, что это будет хорошим отражением годового темпа капитальных затрат Amazon на 2025 год.
« Мы рассматриваем ИИ как уникальную возможность для бизнеса, которая выпадает раз в жизни », — сказал Джасси журналистам. « Эта возможность привлечения капитала принесет пользу как нашему бизнесу, так и акционерам в среднесрочной и долгосрочной перспективе »
Amazon, как и её конкуренты, вкладывает значительные средства, чтобы не отставать от экспоненциального роста спроса на генеративный ИИ, который резко возрос после запуска ChatGPT от OpenAI в конце 2022 года. Компания представила ряд продуктов на основе ИИ, включая собственные модели Nova, чипы Trainium и торговую площадку для сторонних моделей под названием Bedrock.
Действительно ли эти траты оправданы?
Однако остаются вопросы о том, оправданы ли такие масштабные капитальные затраты, особенно в компании, занимающиеся искусственным интеллектом и производством микросхем. В откровенном посте на X аналитики рынка капитала The Kobeissi Letter выразили недоумение по поводу обещаний четырех технологических стартапов инвестировать 320 миллиардов долларов в капитальные затраты.
«Либо акции компаний, занимающихся производством микросхем, невероятно дешевы, либо кто-то лжет», — расспрашивали .
Например, китайский стартап DeepSeek, занимающийся разработкой искусственного интеллекта, заявил, что на создание своей модели R1 ушло всего два месяца и менее 6 миллионов долларов, и что она, по его утверждению, конкурирует с популярной моделью GPT-3 от OpenAI.
Краткосрочный «успех» DeepSeek привел к падению стоимости производителей чипов Nvidia и Broadcom на 800 миллиардов долларов в совокупности, и если заявления стартапа о возможности обучения моделей при гораздо меньшем финансировании верны, то американские компании могут оказаться в затруднительном положении.
Более того, инфраструктура, которая могла бы реально производить чипы, в которые инвестируют эти компании, оставляет желать лучшего. Центры обработки данных в США едва справляются с растущим спросом на услуги искусственного интеллекта из-за ограничений в электроснабжении.
Согласно недавнему исследованию RAND, глобальный спрос на электроэнергию для центров обработки данных может увеличиться на 68 гигаватт (ГВт) к 2027 году. Это почти вдвое превысит глобальные потребности центров обработки данных в энергии по сравнению с уровнем 2022 года и приблизится к общей мощности электросетей Калифорнии, составляющей 86 ГВт.
Ситуация особенно критична для центров обработки данных, занимающихся масштабными операциями по обучению искусственного интеллекта. Согласно исследованию, к 2028 году этим центрам может потребоваться до 1 ГВт электроэнергии, а к 2030 году — до 8 ГВт.
В настоящее время США лидируют в мире как по центрам обработки данных, так и по вычислительным мощностям для искусственного интеллекта, но поскольку спрос превышает предложение, существуют опасения, что компании, находящиеся в этой юрисдикции, могут быть вынуждены перенести часть своей инфраструктуры за границу. Это может иметь серьезные последствия как для конкурентоспособности американской технологической индустрии, так и для безопасности интеллектуальной собственности.
