Технологічні компанії, які будують штучний інтелект, дедалі менше чекають, поки традиційні енергетичні та телеком-провайдери розв'яжуть їхні проблеми. Вони самі інвестують у генерацію електроенергії, приватні оптичні мережі та системи охолодження. Таку думку висловив Джейсон, співзасновник і колишній технічний директор Luminar, компанії з лідарних технологій для автономних авто, у колонці для Fast Company.
Автор має особистий досвід, який порівнює з поточною ситуацією. У 2022 році, коли автоіндустрія була одержима автономними автомобілями, Luminar допомагала створювати лідари для наступного покоління самокерованих машин. Тоді один із автомобільних керівників сказав авторові, що той не просто спостерігає за трансформацією, а є її частиною. Згодом автор переключився з оптики для автономних авто на оптичні мережі для AI-інфраструктури.
Аналогія з автономними авто, за словами автора, виглядає так: традиційні автовиробники інвестували десятки мільярдів доларів сукупно через внутрішні програми, придбання та партнерства. Ford створив Argo AI, а потім Latitude AI, General Motors побудувала Cruise, Volkswagen вклав значні кошти в Argo AI та Cariad, а Toyota, Mercedes-Benz і Nissan запустили власні великі ініціативи. Попри це, багато найгучніших програм було згорнуто, реорганізовано або закрито, коли стало зрозуміло, наскільки складно вивести справжню автономну їзду на ринок. Натомість Waymo та Zoox, народжені в технологічній, а не автомобільній індустрії, просувалися далі, бо переосмислили всю систему навколо програмного забезпечення, ШІ та обчислень.
Тепер, за словами автора, та сама гра повторюється, але зі значно вищими ставками. Гіперскейлери, зокрема Google, Microsoft, Amazon та Meta, наперегонки будують дата-центри для AI-економіки. Енергія стала одним із ключових обмежень. Такі об'єкти надзвичайно енергоємні, а електромережа не встигає за зростанням попиту. Microsoft підписала 20-річну угоду на постачання електроенергії, яка допомагає Constellation відновити роботу АЕС Three Mile Island. Ілон Маск, за даними автора, для кампусів дата-центрів xAI також розглядає генерацію на природному газі. Техас, своєю чергою, рухається до вимоги, щоб багато нових великих дата-центрів мали власну генерацію.
Автор наголошує, що проблема не в некомпетентності енергетиків. Комунальні компанії працюють у межах регульованої системи, де дозвільні процедури, екологічні оцінки, планування передач і тарифні слухання займають роки. Інфраструктура для ШІ ж розгортається за місяці. Ця невідповідність швидкості, а не якості, і штовхає гіперскейлерів будувати обхідні рішення. Аналогічний зсув відбувається і в телекомунікаціях: більшість чинної операторської інфраструктури спроєктовано для інтернету споживачів, підприємств і мобільних пристроїв, тоді як ШІ змінює структуру трафіку. Тому великі компанії прокладають приватні оптичні мережі між власними кампусами та купують мережеве обладнання безпосередньо у виробників.
Для українського ринку ця історія має прикладне значення, хоча напряму мова про глобальні дата-центри. Українські ІТ-команди, які працюють з хмарними сервісами та AI-рішеннями, бачать ту саму залежність від обчислювальних потужностей і вартості їх розгортання. Досвід гіперскейлерів показує, що для великих навантажень вигідніше планувати інфраструктуру наперед, а не чекати на готовність зовнішніх постачальників. Для галузі, яка тільки формує власні AI-продукти, це сигнал: вибір хмарного провайдера і модель споживання ресурсів дедалі сильніше визначають економіку проєкту.