Спрос на ИИ превышает предложение — даже Google не справляется

Публикация «Спрос на ИИ превышает предложение — даже Google не успевает» впервые появилась на 24/7 Wall St..

Искусственный интеллект вышел за рамки доказательства своей работоспособности. Сегодня главная задача — производить достаточно вычислительных мощностей для удовлетворения спроса. Крупные технологические компании тратят сотни миллиардов долларов на строительство инфраструктуры ИИ, однако компании всё равно испытывают нехватку мощностей. Это свидетельствует о том, что внедрение ИИ ускоряется быстрее, чем отрасль успевает его поддерживать. 

Последнее свидетельство этого пришло из неожиданного источника: по имеющимся данным, Google была вынуждена сообщить одной из крупнейших технологических компаний мира, что просто не может обеспечить весь запрошенный объём вычислений ИИ.

Даже у Google закончились ресурсы

По данным Financial Times, в марте Google уведомила Meta Platforms (NASDAQ:META) о том, что не может предоставить весь объём инференс-мощностей Gemini, который Meta хотела приобрести. По имеющимся сведениям, нехватка мощностей нарушила работу ряда внутренних проектов Meta в области ИИ и вынудила компанию расставлять приоритеты в использовании моделей Google.

Это не то, чего ожидали услышать инвесторы от одного из крупнейших облачных провайдеров мира. В 2025 году Google инвестировала свыше 90 млрд $ и планирует удвоить эту сумму в текущем году для расширения инфраструктуры ИИ, включая специализированные тензорные процессоры (TPU) и новые центры обработки данных. Тем не менее спрос на Gemini вырос настолько быстро, что мощности стали дефицитным ресурсом.

По данным Financial Times, Meta была не единственным затронутым клиентом, хотя именно её огромный спрос сделал её наиболее показательным примером. В отчёте говорится, что Google продолжает ограничивать доступ для ряда клиентов, работая над расширением мощностей.

Узкое место ИИ сместилось

На протяжении последних двух лет инвесторы сосредотачивались на компаниях, обучающих всё более крупные модели ИИ. Теперь ограничение сместилось в сторону инференса — вычислительных мощностей, необходимых каждый раз, когда кто-то задаёт вопрос модели ИИ или использует её для выполнения задачи.

Обучение модели происходит один раз. Инференс происходит миллионы и даже миллиарды раз каждый день. Это свидетельствует о том, что корпоративное внедрение ИИ ускоряется в сфере разработки программного обеспечения, обслуживания клиентов, рекламы, исследований и инструментов повышения производительности. Каждое новое приложение на базе ИИ увеличивает спрос на инференс-вычисления.

Согласно последнему квартальному отчёту Alphabet's (NASDAQ:GOOG), Google Cloud завершила квартал с остатком неисполненных обязательств по производительности на сумму более 460 млрд $, включая долгосрочные контракты с клиентами. Генеральный директор Сундар Пичаи также отметил, что доходы от облачных услуг были бы выше, если бы у Google было больше доступных мощностей.

Иными словами, проблема не в спросе. Проблема в предложении.

Почему инвесторам стоит обратить на это внимание

Как ни удивительно, этот дефицит — хорошая новость для большей части цепочки поставок ИИ. Если Google не может полностью удовлетворить спрос, несмотря на управление одной из крупнейших в мире инфраструктур ИИ, это говорит о том, что рынок далёк от насыщения. Компании, поставляющие оборудование для ИИ, — включая GPU, высокопропускную память, сетевое оборудование, оптические компоненты и системы электропитания, — ещё на годы вперёд обеспечены спросом.

Справедливости ради, Google, Microsoft (NASDAQ:MSFT), Amazon (NASDAQ:AMZN) и Meta активно инвестируют, чтобы восполнить этот разрыв. В совокупности эти компании, по прогнозам, потратят только в этом году значительно более 700 млрд $ на инфраструктуру ИИ.

Тем не менее расширение мощностей ИИ требует времени. Прежде чем появятся дополнительные инференс-мощности, необходимо изготовить новые чипы, собрать серверы, завершить строительство центров обработки данных и установить сетевое оборудование. 

На этом пути встречается множество узких мест: энергетика, земля и память — и это лишь немногие из них. Генеральный директор Nvidia (NASDAQ:NVDA) Дженсен Хуанг заявляет, что вычислительные мощности, необходимые для агентного ИИ, вырастут не менее чем на 1 000% по сравнению с генеративным ИИ всего за два года.

Главный вывод

Короче говоря, ИИ сталкивается не с проблемой спроса, а с проблемой предложения. Сообщение Financial Times о том, что Google не смогла предоставить Meta весь запрошенный объём мощностей Gemini, наглядно демонстрирует, как быстро ускоряется корпоративное внедрение ИИ. Даже компании, тратящие сотни миллиардов долларов на инфраструктуру, не успевают наращивать вычислительные мощности достаточно быстро, чтобы удовлетворить клиентов.

Для инвесторов это обнадёживающий сигнал. Бум ИИ больше не ограничен интересом к технологии. Он ограничен способностью отрасли производить достаточно вычислительных мощностей для его поддержки. Пока этот дисбаланс не сократится, компании, снабжающие экосистему ИИ, продолжат выигрывать от одного из самых мощных циклов расходов на инфраструктуру, которые когда-либо переживал технологический сектор.

Публикация «Спрос на ИИ превышает предложение — даже Google не успевает» впервые появилась на 24/7 Wall St..