Экономист из Колумбийской школы бизнеса Стийн Ван Нювербург оценил, что расширение центров обработки данных в США, связанных с искусственным интеллектом, потребует около $3,55 триллионов годового дохода для окупаемости инвестиций. В сценарии, где срок использования вычислительного оборудования сокращается с шести до трёх лет, необходимый доход возрастает до $5,7 триллионов.
Оценка основана на предположениях: 10%-ная годовая прибыль до заимствований, 50%-ная маржа операционного денежного потока и шестилетний срок службы оборудования. Всего до 2032 года может потребоваться $9 триллионов инвестиций на расширение мощности на 188 гигаватт. Основная часть затрат (около 68%) приходится на вычислительное оборудование и связанные системы.
Примером сложных финансовых структур стал проект Hyperion Meta, где компания передала 80% акций Blue Owl и привлекла $27 млрд внешнего долга. Такие схемы распределяют риски между участниками, но создают зависимости от контрактных обязательств. Экономист подчеркнул, что оценка не является прогнозом, а моделью, чувствительной к изменениям в технологиях, спросе и финансировании.
В статье также отмечено, что текущие арендные ставки для GPU находятся в пределах расчётных показателей, но рост предложения может снизить цены. Увеличение использования мощности до 100% требует $5,10 за час работы GPU, а при 70% — до $7,30. Исследование показывает, что инфраструктура ИИ требует не только инвестиций, но и устойчивого спроса, который пока не гарантирован.
Учёные предупреждают, что оценки зависят от неопределённых факторов: сроков завершения проектов, стоимости оборудования и эффективности моделей. Дальнейшие исследования должны уточнить, где сосредоточены обязательства и как оцениваются риски устаревания оборудования.
