Megemelte a techóriások mesterséges intelligenciával (AI) kapcsolatos infrastrukturális kiadásaira vonatkozó előrejelzését a Citigroup; a költés 2029-ig meghaladja majd a 2,8 ezermilliárd dollárt, szemben a korábban becsült 2,3 ezermilliárddal. A módosítást a bank elemzői az adatközpont-üzemeltető vállalatok agresszív korai beruházásaival és a növekvő vállalati étvággyal magyarázták – ez ugyanakkor új kockázatokat jelent a technológia alkalmazói számára is.
A ChatGPT 2022 végi indulása által kiváltott AI-boom továbbra is elképesztő tőkekiadásokat és adatközpont-bővítéseket eredményezett, annak ellenére, hogy Kína olcsóbb DeepSeek modellje és Donald Trump amerikai elnök vámpolitikája miatti tartós piaci aggodalmak rövid időre bizalmi válságot váltottak ki.
Felpörögtek a kamacitáskorlátokat enyhítő beruházások
A Citi Reuters által ismertetett előrejelzése szerint az adatközpont-üzemeltető vállalatok mesterséges intelligenciával kapcsolatos beruházási költségei 2026 végére elérik a 490 milliárd dollárt, szemben a korábbi 420 milliárd dolláros előrejelzéssel – miközben ezek a cégek, mint például a Microsoft, az Amazon és az Alphabet, már eddig is több milliárd dollárt költöttek olyan kapacitáskorlátokat enyhítő beruházásokra, amelyek akadályokat jelentettek a vállalatok mesterséges intelligencia iránti növekvő keresletének kielégítésében.
A Citi elemzői szerint ezeknek a vállalatoknak a harmadik negyedéves gyorsjelentései valószínűleg már tükrözni fogják ezt a többletkiadást, amely a látható vállalati keresletet megelőzve épül be a kiadásaik közé. A Citi becslése szerint a globális mesterséges intelligencia iránti számítási igény 2030-ra 55 gigawattnyi új energiakapacitást igényelne, ami 2,8 ezermilliárd dolláros többletkiadást jelentene – ebből csak az Egyesült Államok 1,4 ezermilliárd dollárral részesedne.
A profit már nem elég a beruházások finanszírozására
A Citi szerint a nagy technológiai cégek már nem csak a profitra támaszkodnak a mesterséges intelligencia infrastruktúra finanszírozásában. A költségek rendkívül magasak – minden egy gigawatt számítási kapacitásra körülbelül 50 milliárd dollárba kerül –, és a vállalatok hiteleket vesznek fel, hogy lépést tartsanak az igények növekedésével.
Ez a változás már látszik a pénzügyeikben, a kiadások kezdik felemészteni a szabad forrásaikat. A befektetők most azt kérdezik, hogyan fogják a technológiai vállalatok finanszírozni ezeket az elképesztő méretű beruházást, hogy megfeleljenek a keresletnek.
Új kockázatok
Ez az óriási tőkeigény, illetve a jelentkező finanszírozási problémák, új kockázatokat jelentenek az AI-szolgáltatásokat vásárló vállalatok számára is – mutatott rá a Pymnts írásában, amely az adósság mesterséges intelligencia szektorban betöltött szerepét vizsgálta. Kiemelve: az adósság felgyorsíthatja az AI-infrastruktura kiépítését, de egyben sebezhetőséget is hoz a szektorba.
Ennek alátámasztására az Oracle példáját hozza fel, amelynek a következő négy évben évente 25 milliárd dolláros hitelfelvételre lehet szüksége ahhoz, hogy teljesítse az OpenAI-jal kötött partnerségi megállapodását. Itt a vállalat arra fogadott, hogy a kereslet megfelelő ütemben nő majd ahhoz, hogy kitermelje az adósságszolgálatot is, ám a kötelezettségek nagyok, a határidők pedig szorosak. A Moody’s jelentős kockázatokat azonosítva a berendezésekhez, a földhöz és az energiaköltségekhez kapcsolódóan, a nyáron negatív kilátásokat adott az Oracle adósbesorolása mellé.
Az elemzők rámutattak arra is, hogy az OpenAI-nak 2030-ra több mint 300 milliárd dolláros éves bevételre kellene skálázódnia a jelenlegi körülbelül 12 milliárd dollárról ahhoz, hogy indokolt legyen a 300 milliárd dolláros Oracle-lel kötött partnerséghez kapcsolódó kiadások.
Ki fizetni majd a fejlesztések árát?
A bankok, hitelezők és vállalati alkalmazók számára így a legfontosabb kérdések most kevésbé a modellek pontosságáról, mint inkább a mérleg tartósságáról szólnak. Arról tehát, hogy ki finanszírozza majd a modellek mögött álló számítási folyamatokat, milyen feltételekkel, és hogyan befolyásolhatják ezek a kötelezettségek a vállalati mesterséges intelligencia elérhetőségét és árát a következő ciklusban.
(Forrás: Reuters, Pymnts)
(Címlapkép: Depositphotos)
