Поделиться
Microsoft вложит в создание ЦОДов в 2025 г. больше всех капзатрат за прошлый год
Компания Microsoft планирует инвестировать в 2025 г. около $80 млрд в создание дата-центров (ЦОД) для развития искусственного интеллекта (ИИ) и облачных приложений по всему миру. Большая часть расходов на развертывание ЦОДов пойдет на приобретение производительных ускорителей, в первую очередь NVIDIA, а также инфраструктурного оборудования.
Развитие инфраструктуры
Компания Microsoft планирует в 2025 г. потратить $80 млрд на строительство ЦОДов, об этом объявило руководство компании в официальном блоге. Это почти на 60% больше всех капитальных затрат корпорации, сделанных в 2024 г., причем в прошлом году большая часть инвестиций также шла в строительство ЦОДов и обслуживание ИИ-систем.
Ранее аналитики, опрошенные Visible Alpha, прогнозировали прирост основных средств и оборудования в размере $63,2 млрд в 2025 г., что подразумевает рост на 42% по сравнению с предыдущим годом. В настоящее время по данным Visible Alpha, аналитики ожидают, что капитальные расходы Microsoft в 2025 г., включая аренду оборудования, достигнут $84,24 млрд.
По данным Microsoft, в первом квартале 2025 финансового года капитальные затраты компании увеличились на 5,3%, составив $20 млрд. Прибыль от облачных ИТ-сервисов выросла на 33%, причем 12% пришлось на ИИ-сервисы.
Со слов вице-председателя и президента Microsoft Брэда Смита (Brad Smith), более половины этих прогнозируемых расходов в 2025 финансовом году приходится на Соединенные Штаты. Нынешний прогресс в ИИ-области обусловлен крупномасштабными инвестициями в инфраструктуру, которые служат важнейшей основой инноваций и использования ИИ-технологий.
ИИ-технологии требует огромной вычислительной мощности, что приводит к увеличению спроса на специализированные ЦОДы, позволяющие технологическим компаниям объединять тысячи процессоров в кластеры. Компания Microsoft инвестирует миллиарды долларов в развитие своей ИИ-инфраструктуры и расширение сети дата-центров. Microsoft, будучи основным спонсором американской научно-исследовательской организации OpenAI, занимает ведущую позицию среди крупных технологических компаний в стремительной гонке за ИИ. Это стало возможным благодаря эксклюзивному партнерству с разработчиком чат-ботов, основанных на ИИ.
В блоге Брэд Смит отметил, что сегодня США лидируют в мировой гонке за искусственным интеллектом благодаря инвестициям частного капитала и инновациям американских компаний разных размеров, от динамичных стартапов до хорошо зарекомендовавших себя предприятий. Смит также призвал администрацию избранного президента США Дональда Трампа (Donald Trump) защитить лидерство страны в области ИИ посредством образования и продвижения американских ИИ-технологий за рубежом.
По данным Microsoft, Китай уже начинает предлагать развивающимся странам субсидированный доступ к дефицитным чипам и обещает построить локальные ЦОДы для развития ИИ-технологий. По мнению Смита, китайцы понимают, что если какое-либо государство стандартизирует китайскую платформу для ИИ, то эти страны, скорее всего, продолжат полагаться в будущем не только на ИТ-платформу, но и на стандарты от Китая.
Смит подчеркнул важность выстраивания международного сотрудничества для продвижения американских технологий ИИ. Президент Microsoft порекомендовал США разработать стратегию, которая позволит быстро распространять американские ИТ-платформы для ИИ по всему миру, что обеспечит их доминирование в будущем. Самым важным приоритетом государственной политики США должно быть обеспечение того, чтобы частный сектор США мог продолжать развиваться без препятствий, предупреждает Смит.
В России существует нехватка мощностей
Как ранее писал CNews, российским корпорациям не хватает вычислительных мощностей на рынке, поэтому они занялись строительством ЦОДов самостоятельно. Такие ЦОДы развертывают организации, которые сталкиваются с необходимостью обработки больших объемов собственных данных, например «Яндекс», Wildberries, 1С.
В основные тренды 2024 г. входит развертывания собственных ЦОДов крупными компаниями, которые получили название корпоративных дата‑центров. Собственные ЦОДы продолжает активно строить «Ростелеком», крупнейшие коммерческие и государственные банки, лидеры добывающей отрасли.
В ноябре 2024 г. Сбербанк, ВТБ и «Т‑банк» обратили внимание на проблемы с поиском территорий в России для строительства ЦОДов, необходимых в том числе для развития генеративного ИИ, и на нехватку свободных мощностей.
Барьеры в России для развития ИИ-технологий
Предприятия в России сталкиваются с рядом сложностей при внедрении и использовании ИИ-технологий, а главным препятствием являются высокие затраты. Об этом говорится в материале Института статистических исследований и экономики знаний Национального исследовательского университета «Высшая школа экономики» (НИУ ВШЭ).
Обнародованные в ноябре 2024 г. данные базируются на результатах опроса 2,3 тыс. организаций из различных отраслей. Авторы исследования изучали использование ИИ-технологий пяти классов: это средства обработки визуальных данных, включая компьютерное зрение; системы обработки звуковых данных, включая распознавание и синтез речи; ИТ-инструменты обработки текста; средства интеллектуальной поддержки принятия решений и управления; платформы повышения эффективности ИИ. Технологии всех перечисленных групп применяют 8,9% опрошенных организаций - пользователей ИИ в России, четырех - 11,3%, трех - 14,6%, двух - 20,1%. Но чаще всего - в 45,1% случаев - внедряются технологии лишь какого-то одного из указанных классов.
Отмечается, что российские организации сталкиваются с девятью главными барьерами в области ИИ. Наиболее существенным препятствием для компаний, уже применяющих ИИ, стали высокие затраты, связанные с внедрением соответствующих технологий: на это указали 63,6% респондентов. Проблема значительных расходов на внедрение и использование ИИ ощутима для всех опрошенных компаний - пользователей ИИ, независимо от размера: ее отметили две трети крупных, средних и малых предприятий.
Другими сложностями названы: дефицит специалистов в области ИИ - 49,9% (от числа опрошенных организаций); нехватка у сотрудников навыков для разработки и применения ИИ - 39,1%; недостаточно массивов больших данных, необходимых для использования ИИ - 38,5%; сложность интеграции ИИ-технологии в производственные и бизнес-процессы - 38,5%; неполнота и другие недостатки данных, сложность их обработки для применения ИИ - 37,8%; недостаточно средств для привлечения квалифицированных кадров - 37,6%; недостаточно развитая ИКТ-инфраструктура организации - 34,7%; Ограничения, связанные с законодательством (в том числе с использованием персональных данных) - 20,7%.
Короткая ссылка
