Индустрии искусственного интеллекта необходимо генерировать ежегодную выручку в размере 6 трлн долларов к 2031 году для поддержания темпов развития инфраструктуры, сообщает The Register. Согласно данным ежегодного отчета Global Technology Report консалтинговой компании Bain & Company, такой объем экономической выгоды потребуется для оправдания масштабных инвестиций в сектор. Эксперты отмечают, что текущий спрос на вычислительные мощности уже привел к значительному росту производства памяти с высокой пропускной способностью* и специализированных интегральных схем**.

Капитальные вложения крупнейших технологических корпораций, включая Microsoft, Google и Amazon, могут составить 780 млрд долларов по итогам 2026 года, что почти в пять раз превышает показатели трехлетней давности. К началу следующего десятилетия ежегодные расходы на инфраструктуру способны достичь 1,5 трлн долларов. В компании подсчитали, что существующие приложения в сфере потребительского и корпоративного ИИ обеспечат доход лишь в диапазоне от 1,2 до 1,8 трлн долларов, что создает необходимость поиска дополнительных источников прибыли в смежных областях.

Для покрытия дефицита выручки потребуется развитие автономного транспорта, промышленной автоматизации и робототехники, суммарный потенциал которых оценивается в 1,5 трлн долларов. Оставшуюся часть в 2,7 трлн долларов должны обеспечить принципиально новые направления, такие как разработка лекарств, материаловедение и термоядерная энергетика. Председатель технологической практики Bain Дэвид Кроуфорд подчеркнул, что «экономика инфраструктуры требует триллионов новых поступлений, выходящих за рамки простого повышения производительности сотрудников».

Годом ранее эксперты прогнозировали потребность в выручке на уровне 2 трлн долларов к 2030 году, однако стремительный рост инвестиций за последние двенадцать месяцев привел к троекратному увеличению целевого показателя. При этом аналитики указывают на возможные риски, связанные с задержками строительства дата-центров и ограничениями в производстве микросхем, которые могут помешать реализации масштабных инфраструктурных проектов в намеченные сроки.

*Память с высокой пропускной способностью (HBM) — это специализированный тип компьютерной памяти, в которой чипы устанавливаются друг на друга вертикально для ускорения передачи данных. Она критически важна для работы искусственного интеллекта, так как позволяет процессорам обрабатывать огромные массивы информации значительно быстрее обычной оперативной памяти.

**Специализированная интегральная схема (ASIC) — это микросхема, созданная для решения одной конкретной задачи, в отличие от процессоров общего назначения. В сфере ИИ такие чипы проектируются специально для максимально эффективного обучения нейросетей, обеспечивая высокую скорость работы при меньшем потреблении энергии.

Подписывайся на MP в MAX