В новом выпуске подкаста Dwarkesh Patel поговорил с Dylan Patel из SemiAnalysis об экономике бума дата-центров под ИИ. Главный тезис: проблема не в том, что AI-лабы жгут слишком много денег, а в том, что вложения в вычислительные мощности сейчас настолько выгодны, что компании вынуждены расширяться темпами, которые многим кажутся безумными — привлекая огромный долг вместо венчурных денег.

Anthropic закрыл первый прибыльный квартал, у OpenAI ожидается прибыльный Q3. При этом капрасходы на дата-центры взлетают: с ~$10 млрд в 2024 году до, по оценке, более $1 трлн в следующем — и это только начало долгосрочного плана в сотни гигаватт мощностей к 2029–2030 годам.

• Себестоимость постройки ДЦ — $10–15М на мегаватт, а Anthropic извлекает с того же мегаватта до ~$50М выручки; разница реинвестируется в новые мощности и тренировку моделей
• SpaceX и Meta строят собственные гигаватты мощностей и продают их Anthropic по сделкам от $40В+ — это выгоднее, чем строить на кредитные деньги
• К концу следующего года 50% всех новых вводимых мощностей (~25 гигаватт ИИ-вычислений) будет принадлежать 2-3 топ-лабам; эффективность новых вычислений при этом удваивается в среднем каждые 2 года
• Есть признаки замедления: OpenAI остановили тренировку моделей на 2 недели, Anthropic не показывает даже внутри «Mythos 2i» — лучшая доступная на рынке модель создана ещё в феврале, хотя внутри лабов есть значительно более сильные версии
• По словам Дилана, за последние 3 месяца лабы последовательно снижали долю мощностей, отдаваемую клиентам, и увеличивали долю под R&D — тренировка и AGI/RSI приносят больше денег, чем продажа токенов
• Планы по мощностям доходят до 100 гигаватт в 2029 году — для реализации это требует роста ВВП США на 10%+, качественно иной макроэкономической ситуации; у Китая в том же году будет ~50 ГВт, но с более низкой эффективностью из-за отставания в чипах
• Рост мощностей ограничен производством литографiов ASML: к 2030 году оптимистичный прогноз — около 100 машин в год на весь мир; $6В капрасходов на уровне производства полупроводников дают ~1 ГВт AI-инфраструктуры в год, который способен поддерживать ~$100В AI-выручки
• По модели SemiAnalysis, AI buildout 2024–2029 требует более $11 трлн CapExi: около $6 трлн — из денежных поступлений, ещё ~$5 трлн придётся привлечь в долг, что больше годового нового займа всех 38 стран ОЭСР вместе взятых