Dyrektor Dell: "Agent AI" tym razem jest inny, kluczowe komponenty (głównie pamięć i HDD) mogą być niedostępne przez ponad 5 lat

Agent AI zmienia podstawową logikę tradycyjnych cykli sprzętowych i może sprawić, że niedobory infrastruktury przekształcą się z krótkoterminowych w wieloletnie ograniczenia strukturalne.

Jeff Clarke, dyrektor operacyjny Dell Technologies, podczas niedawnej rozmowy z Morgan Stanley stwierdził, że agent AI znacząco różni się od wcześniejszych cykli sprzętowych. Jeśli związane z AI obciążenia będą dalej rosły, niedobory kluczowych komponentów mogą potrwać ponad pięć lat, a najbardziej martwi go obecnie pamięć RAM i HDD. Zamiast zwykle kilku kwartałów napięć w podażach, ten cykl wzrostu popytu może prowadzić do trwającej dłużej luki podażowo-popytowej.

Morgan Stanley po rozmowie z Clarke'em ponownie ocenił bieżący cykl infrastruktury AI. Analitycy zauważyli, że przez ostatnie 40 lat osiem cykli prosperity i recesji sprzętowej skupiało się głównie na odnowieniu urządzeń i zmianach wydatków kapitałowych, natomiast kluczowa zmienna obecnego cyklu to potencjał do dalszego rozrostu obciążeń AI. Innymi słowy, jak podkreśla kierownictwo Dell, nie mamy do czynienia ze zwyczajowym cyklem uzupełniania sprzętu, lecz możliwym wieloletnim rozszerzaniem infrastruktury napędzonym wzrostem zapotrzebowania na agent AI.

Agent AI na nowo kształtuje logikę zapotrzebowania na infrastrukturę

Raport wskazuje, że Clarke uważa obecny cykl AI za fundamentalnie różny od wcześniejszych dekad prosperity i recesji w segmencie sprzętu. Poprzednie osiem cykli — obejmujące serwery, pamięci masowe, PC — były napędzane zmianami wskaźnika penetracji urządzeń i cyklami odnowy; popyt zmieniał się wraz z tempem aktualizacji, ale sama skala rynku sprzętowego nie rosła znacząco.

Przykład: podczas pandemii rynek PC na krótko rósł, a stosunek komputerów do ludzi wzrósł, lecz po powrocie do normalności popyt na PC spadł, a całkowity rozmiar rynku nie zmienił się zasadniczo. Logika agent AI jest inna. Clarke twierdzi, że agent AI oddziela produkcję poznawczą od nakładów pracy ludzkiej, pozwalając firmom wykonywać więcej zadań bez zwiększania liczby pracowników, co przekłada się na wzrost produktywności nawet 10- lub 100-krotnie.

W tym procesie AI przestaje być jedynie narzędziem wspierającym ludzi, lecz staje się samodzielnym "narzędziem produktywności", zużywającym stale zasoby obliczeniowe. Wzrost produktywności powoduje, że coraz więcej firm — dużych i małych — rozpoczyna transformację AI i poszerza w ten sposób TAM infrastruktury.

Dell przewiduje, że do 2030 roku moc obliczeniowa centrów danych wzrośnie o 200 GW, moc ZettaFLOPS wzrośnie pięciokrotnie do poziomu 830, wzrost liczby tokenów generowanych przez inferencję będzie wykładniczy. Liczba tokenów potrzebnych agentowi AI do wykonania jednostkowego zadania jest wielokrotnie wyższa niż w przypadku prostych chatbotów; Clarke szacuje, że do 2030 liczba tokenów inferencyjnych wzrośnie 87-krotnie.

Chmura vs lokalna infrastruktura to nie gra o sumie zerowej

Jednym z kluczowych pytań rynku dotyczących obecnego cyklu infrastruktury AI jest: czy gwałtownie rosnący popyt na tokeny trafi przede wszystkim do platform chmurowych, zamiast do lokalnej infrastruktury?

Clarke uważa, że agent AI będzie wdrażany w modelu hybrydowym. Firmy nieustannie będą decydować, gdzie uruchamiać obciążenia inferencyjne — w publicznej chmurze czy w środowisku lokalnym — kierując się opłacalnością i bezpieczeństwem.

Clarke podaje przykład Dell: firma przenosi obciążenia związane z treściami do publicznej chmury, ale nie eksportuje własnych kodów źródłowych czy danych telemetrycznych poza własne zasoby. Oznacza to, że dla AI nie ma jednotorowej ścieżki wdrożenia; lokalna infrastruktura pozostanie ważnym odbiorcą rosnącego zapotrzebowania na obliczenia.

W takiej logice wykładniczy wzrost zużycia tokenów nie musi oznaczać konkurencji chmura-lokalne rozumianej jako gra o sumie zerowej. Clarke przewiduje, że popularyzacja modeli open-source jeszcze bardziej pobudzi inwestycje w lokalną infrastrukturę, ponieważ firmy mogą lokalnie optymalizować koszty i wyniki modelu.

Spadek dostaw serwerów nie zmienia logiki długoterminowego wzrostu popytu

Obecnie dostawy tradycyjnych serwerów pozostają niższe niż rok wcześniej, co wydaje się sprzeczne z eksplozją tokenów inferencyjnych. Clarke tłumaczy, że rosnąca gęstość wydajności serwerów powoduje spadek liczby dostarczanych urządzeń.

Serwery Dell generacji 17/18 mogą zastąpić nawet 13 serwerów generacji 14, zatem w krótkim okresie, mimo spadku liczby dostaw, wartość pojedynczego urządzenia i jego możliwości stale rosną.

Gdy centra danych zakończą przebudowę architektury skoncentrowanej na obliczeniach akcelerowanych, a popularyzacja agent AI będzie dalej zwiększać popyt na serwery CPU, dostawy serwerów mają szansę wrócić na ścieżkę wzrostu. Clarke stwierdza wręcz, że jeśli liczba tokenów inferencyjnych rzeczywiście wzrośnie 87-krotnie w ciągu pięciu lat, dostawy tradycyjnych serwerów mogą wzrosnąć wykładniczo.

Popyt na pamięć masową również będzie napędzany przez agent AI. Każda operacja wykonywana przez agent AI — od przechowywania pamięci po generowanie artefaktów — rodzi stałe zapotrzebowanie na magazynowanie danych; masowe wdrażanie KV Cache zwiększy jeszcze bardziej zapotrzebowanie na pojemność.

Niedobory podaży mogą okazać się wieloletnimi ograniczeniami strukturalnymi

W zestawieniu z wpływem makroekonomicznym, konfliktami geopolitycznymi, nadmierną rozbudową centrów danych czy deficytem energii, Clarke za największy problem uznaje kwestie podaży, opisując obecną sytuację jako "znajdujemy się w krainie nigdy-nigdy" ("We're in neverland").

Morgan Stanley zauważa, że historyczne cykle zaopatrzenia w surowce trwały zwykle 2-4 kwartały, głównie pod wpływem cyklu odnowy sprzętu i decyzji po stronie podaży. Jednak, jeśli przyjąć za podstawę logikę wzrostu liczby tokenów oraz GW, pamięć RAM, HDD i inne kluczowe komponenty nie są już objęte zwyczajnym, krótkoterminowym cyklem.

Dlatego Dell prowadzi działalność przy założeniu, że niedobory kluczowych komponentów mogą utrzymywać się przez wiele lat, skupiając szczególną uwagę na pamięci RAM i HDD. Innymi słowy, obecny cykl napięć podażowych nie wynika tylko z krótkoterminowego braku, lecz z możliwej wieloletniej potrzeby dogonienia ekspansji AI po stronie dostawców.

Clarke dodaje, że Dell jest lepszy od konkurencji w zarządzaniu dostawami, a ta przewaga przekłada się na wzrost udziału w rynku serwerów, pamięci masowych i PC.

Rozszerzenie marż wynika ze zmiany struktury podaży i popytu

Stałe napięcie na rynku kluczowych komponentów zmienia także mechanizmy kształtowania cen w branży infrastruktury.

Morgan Stanley wcześniej tłumaczył wzrost marży brutto w segmencie serwerów i pamięci jako efekt "układania marży" — podwyżka kosztów elementów takich jak RAM przekłada się na dodatkowe zyski producentów. Clarke wyjaśnia to jednak inaczej.

Przyznaje, że marże dla serwerów i pamięci rosną, lecz wskazuje dwie strukturalne przyczyny: po pierwsze, gdy podaż komponentów jest ograniczona, firmy kierują dostępne zasoby do produktów o najwyższej marży; po drugie, po zwiększeniu skali rynku infrastruktury, presja konkurencyjna o nowych klientów maleje, co oznacza, że nie trzeba obniżać cen, aby ich pozyskać.

W efekcie wzrost marż nie wynika tylko z krótkoterminowych możliwości arbitrażu związanego z niedoborem, lecz odzwierciedla nową bazę cenową w branży, po trwałym wzroście popytu na infrastrukturę.

Jeśli wzrost obciążeń generowanych przez agent AI rzeczywiście zostanie zrealizowany w długim okresie, kluczowym zmiennym cyklu infrastruktury AI stanie się "nowy popyt" zamiast "odnowy urządzeń". To oznacza, że zapotrzebowanie na moc obliczeniową, serwery i pamięć może rosnąć o wiele dłużej, a niedobór kluczowych podzespołów — RAM, HDD — przekształcić się z krótkoterminowych fluktuacji w wieloletni problem strukturalny.