По прогнозам Goldman Sachs, рынок оптических сетевых решений для ИИ-инфраструктуры увеличится до $154 млрд на фоне роста спроса со стороны облачных гиперскейлеров и ИИ-кластеров, сообщает блог IEEE ComSoc. Техногиганты стремятся эффективно объединить как можно больше чипов, что приведёт к росту рынка волоконно-оптических соединений в ИИ ЦОД в девять раз. В Goldman Sachs отмечают, что показатели ИИ-систем теперь зависят не только от производительности GPU и HBM, но и от того, насколько быстро данные передаются между чипами и стойками.

Аналитики подчёркивают, что именно оптические сетевые решения «разблокируют» вычислительные мощности, с чем уже не особенно эффективно справляются медные интерконнекты. В докладе рынок делится на решения для вертикального (scale-up) и горизонтального (scale-out) масштабирования. Примечательно, что на первые, как ожидается, придётся около $106 млрд из $154 млрд, т.е. 69 % рынка. Рынок оптических интерфейсов CPO составит порядка $91 млрд (59 %), т.е. большая часть затрат пойдёт на сети внутри ИИ-кластеров.

По прогнозам Goldman Sachs, при переходе от систем NVIDIA GB300 NVL72 к Rubin Ultra NVL576 рост долларового содержания на вычислительную единицу вырастет в 16 раз в сегменте scale-out и в 45 раз — в сегменте scale-up. Рост связан с увеличением спроса на подключаемые оптические модули, оптические «движки», медные кабели и др. Рынок подключаемых оптических модулей и оптических «движков» вырастет в 13 раз при переходе от scale-out (как в случае GB300 NVL72/Oberon) к scale-up (Rubin Ultra NVL576/Kyber) в расчёте на вычислительную единицу.

Источник изображения: Goldman Sachs

Рынок подключаемых оптических модулей в сегменте scale-out вырастет в 10 раз на вычислительную единицу при переходе с GB300 NVL72 на Rubin Ultra NVL576, даже при проникновении CPO на уровне 29 %. Количество оптических модулей (в эквиваленте 1.6TbE) в одной вычислительной единице увеличится с 216 шт. в GB300 NVL72 до приблизительно 2,5 тыс. в Rubin Ultra NVL576. Банк прогнозирует, что долларовое содержание на вычислительную единицу в сегментах scale-up и scale-out увеличится в 20 раз с $315 тыс. в GB300 NVL72 до $9,4 млн в Rubin Ultra NVL576.

При этом прогнозируется, что за полный жизненный цикл продукта будет поставлено 48 тыс. стоек GB300 NVL72 и 16,5 тыс. систем Rubin Ultra NVL576. Совокупный адресуемый рынок (TAM) для вертикальных и горизонтальных решений вырастет в 9 раз, с $15 млрд в случае с GB300 NVL72 (преимущественно в 2026 году) до $154 млрд для Rubin Ultra NVL576 (в основном в 2028 году).

Источник изображения: Goldman Sachs

Одним из ключевых выводов является то, что ИИ-кластеры становятся всё более насыщенными на разных уровнях стека оптическими системами, а не только на уровне подключения между стойками. Более всего от ситуации выиграют поставщики, способные снизить энергопотребление, повысить плотность и упростить упаковку для сверхскоростных интерконнектов.

Чаще всего в числе основных бенефициаров упоминаются Coherent, Lumentum и Fabrinet, занятых в индустрии производства оптических компонентов и модулей, которое растёт вместе со спросом на ИИ-интерконнекты. Наилучшие перспективы у производителей специализированных оптических решений, а не у игроков более широкого профиля, включая Ciena, Nokia/Infinera, Cisco/Acacia, ADVA или Calix.

В целом в Goldman Sachs считают, что оптические решения более не являются вспомогательным элементом инфраструктуры и становятся ключевым фактором для масштабирования инвестиций в ИИ. В результате инвесторы всё активнее интересуются производителями оптических компонентов, кремниевой фотоники, трансиверов и смежных технологий упаковки и пр. Ключевой вывод — по мере развития ИИ-кластеров сетевая инфраструктура становится одним из главных потенциальных ограничений, а оптика — наиболее вероятным решением этой проблемы.

Исследование Goldman Sachs свидетельствует, что к 2027 году мощность ЦОД вырастет на 50 % благодаря спросу на ИИ, а энергопотребление сектора удвоится к 2030 году. При этом финансисты отмечают, что повсеместное внедрение ИИ может не оправдать ожиданий инвесторов, сообщает The Register — ИИ-бум породил «лихорадочную атмосферу», в которой крупные технологические компании находятся в постоянном страхе из-за вероятных изменений рынка.

По оценкам компании, сегодня глобальная мощность дата-центров составляет порядка 62 ГВт, на облачные нагрузки приходится 58 %, на традиционные нагрузки — 29 % и лишь 13 % — на искусственный интеллект. В начале 2023 года доля ИИ-нагрузок была околонулевой, а к 2027 году она достигнет уже 28 %. Доля облачных нагрузок сократится до 50 %, традиционных — до 21 %. Конечно, сократится лишь доля от общей мощности, а не сами нагрузки из-за активного развития ИИ.

По данным Omdia, расходы на ЦОД уже сопоставимы со средними по размеру мировыми экономиками — одна Amazon инвестирует в ЦОД около $118 млрд, что приблизительно равно ВВП Коста-Рики. В Counterpoint Research допускают, что бум ИИ ЦОД может привести к удвоению мировых доходов полупроводниковой промышленности с 2024 по 2030 гг. до более $1 трлн. Большая часть спроса, вероятно, будет приходиться на решения гиперскейл-уровня в краткосрочной и долгосрочной перспективе.

Источник изображения: Lanju Fotografie/unsplash.com

Обучение ИИ требует специального оборудования, что приводит к кардинальным изменениям рынка. По данным Goldman Sachs, если два года назад на передовой сервер приходилось по восемь ИИ-ускорителей, то к 2027 году речь будет идти о 576 экземплярах, потребляющих 600 кВт — речь про стойки Kyber с суперускорителями NVIDIA Rubin Ultra NVL576.

Источник изображения: Goldman Sachs Research

В результате к 2030 году потребление дата-центрами электричества в мире должно вырасти на 165 %, т.е. с 1–2 % в 2023 году до 3–4 % к концу текущего десятилетия. Ожидается, что за счёт возобновляемых источников будет обеспечено 40 % дополнительной энергии для ЦОД. Поможет и ядерная энергетика, но не так кардинально. Оставшиеся 60 % придётся на генерацию на природном газе, что увеличит выбросы парниковых газов к концу текущего десятилетия на 215–220 млн т — эквивалент 0,6 % от общемировых выбросов, связанных с энергетикой.

Источник изображения: Goldman Sachs Research

Хотя прогнозы экспертов относительно рынка ЦОД обычно оптимистичны, финансовые эксперты тщательно следят за любыми негативными изменениями на рынке. Риски включают потенциальные проблемы с монетизацией ИИ. К ним же относится и вариант, при котором инновации значительно удешевят разработку и коммерциализацию моделей. Базовый сценарий предполагает CAGR моoностей ЦОД на уровне 17 % — 92 ГВт к 2027 году. При этом разные сценарии прогнозируют рост в 14 % (если ИИ будет не так интересен бизнесу, как ожидается) до 20 % — если ситуация будет развиваться более оптимистично.

Опасения финансовых магнатов отражают «ИИ-скептицизм», присутствующий в более широком масштабе. Глава OpenAI Сэм Альтман (Sam Altman) недавно констатировал, что в отрасли наблюдается «ИИ-пузырь», а эксперты компании McKinsey ещё в начале года предупредили, что никто не может с высокой достоверностью прогнозировать спрос на ИИ в будущем.

Три крупнейших китайских телеком-оператора получат максимальную выгоду от бума ИИ-технологий в Китае. Согласно исследованию Goldman Sachs-China, компании China Mobile, China Telecom и China Unicom становятся ключевыми бенефициарами благодаря наличию собственной облачной инфраструктуры и принятию на вооружение продуктов DeepSeek, сообщает блог IEEE Comsoc.

Наличие у тройки лидеров крупнейшей в КНР облачной инфраструктуры позволяет обслуживать и другие облачные компании, а также предлагать собственные облачные сервисы конечным пользователям. В частности, их дата-центрами пользуется Alibaba. А собственная развитая сетевая инфраструктура позволяет снизить себестоимость услуг связи. Более того, другим операторам за передачу данных приходится платить именно «большой тройке» по рыночным ценам. Как считают в Goldman Sachs, в некоторых компаниях, предоставляющих в КНР услуги IaaS, например, QingCloud Technology на ЦОД и услуги связи уходит 50–60 % от общих расходов.

«Большая тройка» сделала ставку на решения DeepSeek, поэтому имеют все шансы воспользоваться преимуществами раннего внедрения этих ИИ-технологий. При этом государство активно поддерживает использование ИИ на государственных предприятиях, на которые приходится до 30 % выручки телеком-операторов. В последние три недели операторы начали помогать ключевым клиентам в развёртывании LLM DeepSeek. China Mobile поддерживает PetroChina в развертывании полнофункциональной модели, China Telecom предоставляет ту же услугу Sinopec, а China Unicom сотрудничает с Фошаньским муниципальным бюро промышленности и информационных технологий.

Источник изображения: Eric Prouzet/unsplash.com

Более того, 21 февраля Комитет по контролю и управлению государственным имуществом Китая (SASAC) инициировала реализацию плана AI+, призванного стимулировать разработку и коммерческое применение ИИ китайскими государственными предприятиями. China Mobile также объявила, что использует ИИ для преобразования своих телекоммуникационных сетей в рамках стратегии AI+NETWORK, ориентированной на интеграцию ИИ в сетевую инфраструктуру.

По последним прогнозам инвестиционных банкиров Goldman Sachs, потребность ИИ в электричестве приведёт к тому, что всего через пять лет потребление энергии дата-центрами увеличится более чем вдвое.

По оценкам финансистов, сегодня индустрия ЦОД в мире потребляет около 55 ГВт. Более половины (54 %) приходится на нагрузки при облачных вычислениях, на традиционные сервисы вроде серверов e-mail и хранилищ данных — ещё 32 %, а на ИИ — 14 %. Моделирование будущего спроса позволяет предположить, что уже к 2027 году он вырастет до 84 ГВт, а доля ИИ составит 27 %. На облачные нагрузки придётся около 50 %, а на традиционные нагрузки — 23 %.

Если прогнозы верны, всего за пару лет потребление в энергии взлетит на 59 % и тенденция, вероятно, сохранится и в будущем. К концу 2030 года общая мощность ЦОД должна составить уже 122 ГВт — рост в 165 % в сравнении с 2023 годом. Капитальные затраты Amazon, в основном связанные с AWS, в 2025 году должны составить $100 млрд. Microsoft намерена потратить на инфраструктуру $80 млрд, Google — $75 млрд, а Meta✴ — до $65 млрд. Столь значительные средства преимущественно пойдут на развитие именно ИИ-инфраструктуры.

Источник изображений: Goldman Sachs Research

В результате инвестиции потребуются и энергосетям, на модернизацию которых до 2030 года может потребоваться до $720 млрд — немало, но в противном случае нехватка энергии может затормозить развитие ЦОД в ряде регионов. В Goldman Sachs предупреждают, что на модернизацию ЛЭП может уйти несколько лет, что может стать «узким местом» для рынка ЦОД, если регионы не проявят достаточной инициативы.

В прошлом году аналитики Bain & Co предупреждали о том, что рост энергопотребления в США способен превысить предложение буквально за пару лет, если энергетические компании не примут мер для наращивания мощностей по производству и распределению электричества. Также сообщалось, что к 2030 году американцы могут столкнуться с ростом счетов за электричество на 70 % — если необходимые меры не принять.

В Goldman Sachs, рассчитывают, что в ближайшем будущем баланс спроса и предложения в отрасли ЦОД «ужесточится», а загруженность инфраструктуры ЦОД, составлявшая 85 % в 2023 году, уже в конце 2026 года превысит 95 %. В 2027 году должно начаться замедление темпов роста загруженности благодаря вводу в эксплуатацию новой инфраструктуры. Впрочем, это предположение основано на гипотезе исследователей, предполагающей, что более эффективные ИИ-модели несколько снизят потребность в инфраструктуре.

В долгосрочной перспективе, если повышение эффективности приведёт к снижению уровня капитальных затрат, рынок дата-центров станет более устойчивым и будет меньше подвержен циклическим колебаниям. Будучи финансовой компанией, Goldman Sachs заинтересована как в открывающихся инвестиционных возможностях, так и в том, чтобы предупредить о возможном кризисе. Отмечается, что в выигрыше от роста спроса на ИИ окажутся крупные операторы ЦОД, обслуживающие гиперскейлеров и крупных корпоративных клиентов. В прошлом году сообщалось, что аналитики Goldman Sachs не уверены в будущем ИИ, поскольку на него тратится слишком много средств, а польза не вполне очевидна.