Отчет: OpenAI ожидает расходы на вычислительные мощности к 2030 году в размере 750 миллиардов долларов! Компания продолжает утверждать, что вычислительных мощностей крайне недостаточно

OpenAI увеличивает расходы на вычислительные мощности до 750 миллиардов долларов, дефицит поставок подталкивает сектор AI-инфраструктуры к пределу стресс-теста.

9 сентября, как сообщает DealBook The New York Times со ссылкой на анонимного осведомлённого человека, OpenAI до сих пор ощущает «очень серьёзную нехватку» вычислительных мощностей.

OpenAI ожидает, что к 2030 году её расходы на вычислительные мощности достигнут около 750 миллиардов долларов, что превышает предыдущий прогноз в 600 миллиардов долларов более чем на 25%.

Это заявление означает, что фактическое предложение чипов, дата-центров, электроэнергии и сетевых ресурсов пока не поспевает за ростом потребностей ведущих разработчиков и развёртывателей моделей.

Для таких компаний, как Oracle и CoreWeave, которые сделали ставку на масштабное расширение инфраструктуры в расчёте на спрос в AI, это одновременно и сигнал спроса, и прямой источник давления на баланс.

Как сообщает Wall Street Vision, ранее, 22 июля, The Wall Street Journal писал, что по мере продолжительного роста спроса на AI-вычисления OpenAI повысила прогноз будущих расходов на облачную инфраструктуру до 750 миллиардов долларов, что говорит о постоянном увеличении долгосрочных капиталовложений.

OpenAI уже подписала соглашения о резервировании мощностей с несколькими партнёрами. Среди них договорённости с Oracle о предоставлении мощностей дата-центров объёмом в общей сложности 6 ГВт, большая часть которых ещё находится в процессе разработки.

OpenAI также расширила многолетнее облачное соглашение с Amazon Web Services до восьми лет и 138 миллиардов долларов, которое включает 2 ГВт вычислительных ресурсов на базе чипов Trainium.

Кроме того, ранее OpenAI пообещала увеличить расходы на облако Microsoft Azure на 250 миллиардов долларов, но детали по срокам этих трат не разглашались. Совмещение крупных контрактов показывает, что OpenAI использует модель мультипоставщика для фиксации долгосрочных ресурсов вычислительных мощностей.

Однако расширение обязательств по закупкам вычислительных мощностей также означает, что OpenAI предстоит в ближайшие годы постоянно координировать рост спроса, строительство инфраструктуры и оплату капитальных расходов.

Запросы OpenAI на вычислительные мощности обеспечивают облачным провайдерам и инфраструктурной цепочке поставок долгосрочные заказы, но затраты на расширение становятся серьёзным испытанием для баланса компаний.

Например, у Oracle объём остающихся обязательств достиг 638 миллиардов долларов, увеличившись на 363% по сравнению с прошлым годом. Из них 75 миллиардов относятся к предоплатам или схемам, когда клиенты предоставляют GPU. Доход Oracle Cloud Infrastructure вырос до 5,79 миллиарда долларов, что на 93% больше по сравнению с прошлым годом.

Но накопление заказов сопровождается высокими капитальными расходами. Свободный денежный поток Oracle в четвёртом финансовом квартале оказался минус 23,69 миллиарда долларов, капитальные расходы составили 55,66 миллиарда долларов, а компания планирует к 2027 финансовому году чистые капитальные расходы примерно в 70 миллиардов долларов. Oracle намерена привлечь около 40 миллиардов долларов через долговое и акционерное финансирование, включая план эмиссии акций по рыночной цене на 20 миллиардов долларов.

CoreWeave сталкивается с аналогичной ситуацией. Свободный денежный поток компании во втором квартале составил минус 5,743 миллиарда долларов, а объём неисполненных заказов на 30 июня достигал примерно 104 миллиарда долларов при заявленной цели по активной мощности более 8 ГВт к 2030 году. Основу расширения составляют долговое финансирование, предоплаты и акционерный капитал.

На стороне поставки чипов, по словам CEO Nvidia Дженсена Хуана, цепочка поставок сейчас испытывает напряжение, и текущий объём доступен только для 70% спроса.

Broadcom занимается внедрением первого пользовательского ускорителя OpenAI — Jalapeno — и планирует развернуть 1,3 ГВт до 2027 финансового года. Однако компания отмечает, что фактические сроки запуска будут определяться наличием земли, электроэнергии и оболочек дата-центров.

Это означает, что узким местом AI-инфраструктуры являются не только поставки GPU. Поставки пластин, высокоскоростной памяти, подложек, электроэнергии, доступность земли и способности по строительству дата-центров также могут влиять на конечную доступность мощностей.

Недавнее заявление OpenAI о сохраняющемся дефиците вычислительных ресурсов усилило сигнал спроса на AI-инфраструктуру, а также поставило перед рынком более реалистичный критерий: смогут ли гигантские заказы превратиться в доступную гига-ваттную мощность согласно плану, и сумеют ли компании сохранить баланс между финансированием и денежными потоками в эпоху масштабных капиталовложений.