Świat kręci się wokół chipów już od kilku kwartałów, ale to ostatni tydzień przyniósł nową perspektywę. Tym razem widzianą nie od strony producentów sprzętu i oprogramowania do obsługi systemów sztucznej inteligencji, tylko perspektywę widzianą od strony odbiorców i klientów dostawców chipów, a także operatorów data-centers. Perspektywa ta jest dość ciekawa.

Tydzień raportów zmienia sentyment

Zaczęło się od tego, że Microsoft, Alphabet i Meta publikując swoje wyniki finansowe, przykuły uwagę inwestorów przede wszystkim wielomiliardowym poziomem wydatków, które w kolejnych kwartałach spółki te zamierzają przeznaczyć na rozbudowę swojej infrastruktury obsługującej AI.

Microsoft planuje kwartalnie wydawać co najmniej 14 miliardów dolarów na ten cel, a Alphabet minimum 12 miliardów (co trzy miesiące). Przy takich poziomach łączny spodziewany wydatek 10 mld dolarów na cały 2024 rok ogłoszony przez Metę wygląda jak drobniaki, a mimo tego, to kurs akcji spółki Marka Zuckerberga tąpnął o kilkanaście procent i zanotował najgorszy dzień od ponad osiemnastu miesięcy.

Dla inwestorów było to o tyle bolesne, że akcje Alphabetu i Microsoftu w tym samym czasie poszybowały. Różnica jest taka, że te spółki już teraz mają pomysł i produkty pozwalające komercjalizować wykorzystanie AI, przez co wydatki na inwestycje wydają się uzasadnione, bo zwrot z nich nastąpi relatywnie szybko i w dodatku będzie pewniejszy.

W przypadku Mety jednak (która swój model Llama 3 udostępnia za darmo) sam Zuckerberg przyznaje, że u nich możliwości zarabiania na AI inwestorzy nie zobaczą jeszcze przez co najmniej kilka lat, w trakcie których wydatki na inwestycje będą rosły niebotycznie. Po wprowadzeniu uprzednio planu efektywności i mocno docenionym obniżeniu wydatków w 2023 roku, akcjonariusze nie to chcieli usłyszeć.

Raz to przypadek, dwa razy to reguła. A to już kolejny ekstremalnie kosztowny strzał Zuckerberga (obok postawienia na niedochodowy metaverse), który może okazać się celny albo kompletnie chybiony. Problem w tym, że nie dowiemy się o tym przez kolejne lata, bo Meta póki co nie ma pomysłu na komercjalizację swoich idei.

Zwłaszcza, że kolejne modele AI wychodzą z duża regularnością i coraz większa liczba graczy ostrzy sobie zęby na udział w rynku. Tak naprawdę więc dzisiaj nie wiadomo, które z tych modeli będą w stanie zarabiać pieniądze dla swoich właścicieli i czy Llama 3 będzie jednym z nich.

Ile spółek, tyle pomysłów

W tym kontekście ciekawą strategię obrał zresztą Amazon, który zamiast stawiać na rozwój własnego modelu AI, postawił na rozwój platformy w ramach AWS, która jest miejscem do… uruchamiania, testowania i wdrażania wielu różnych dostępnych na rynku modeli. Mówiąc inaczej, konkretne zabawki należą do innych, ale to Amazon jest właścicielem całej piaskownicy. Pomysłowe.

Niemniej, zdecydowana większość z łącznej sumy kilkudziesięciu miliardów dolarów przeznaczanych co kwartał na rozwój infrastruktury, trafiać będzie oczywiście do Nvidii, która ciągle jest niezaprzeczalnym liderem projektującym najwydajniejsze jednostki GPU wykorzystywane przy rozwoju AI. Coraz częściej pojawiają się głosy, że Nvidia ma szansę zostać najważniejszą i największą amerykańską spółką w ciągu następnej dekady. To możliwe.

Gros pieniędzy ze sprzedaży chipów Nvidii trafia także do firmy Taiwan Semiconductor Manufacturing, która jest producentem urządzeń projektowanych przez Nvidię, oraz do firm dostarczających komponenty, oprogramowanie i sprzęt potrzebny do ich wytwarzania. Boom na AI mocno przysłuży się zatem takim spółkom, jak ASML, Synopsys czy Cadence Design Systems albo Monolithic Power Systems.

Kiedy popyt przewyższa podaż

Wszędzie tam, gdzie mowa o inwestycji w infrastrukturę, mówimy od razu o budowie data-center. I tu zaczyna robić się naprawdę ciekawie. Bill Vass, wiceprezydent Amazon AWS, powiedział ostatnio, że obecnie co trzy dni powstaje gdzieś na świecie nowe data-center. Tylko w zeszłym roku w samych Stanach Zjednoczonych powierzchnia serwerowni wzrosła o 26%. Te liczby już teraz robią wrażenie, a to przecież dopiero początek boomu.

W tym momencie popyt jest tak duży, że czas oczekiwania na same systemy chłodzące jest pięciokrotnie dłuższy niż jeszcze parę lat temu. Czas oczekiwania na zwykłe kable sieciowe łączące serwery wynosi teraz kilka miesięcy. Zdobycie generatora energii działające jako backup zajmuje działom logistyki ponad rok.

Zapotrzebowanie na samą energię jest zresztą tak gigantyczne, że powoli staje się to problemem dla rozwoju i utrzymania całej infrastruktury. Dlatego te bardziej innowacyjne i odważne firmy szukają sposobu na kreatywne rozwiązania problemu.

Spółka NuScale Power dostała ostatnio pozwolenie na zastosowanie w serwerowniach… reaktora nuklearnego takiego, jaki używany jest w atomowych łodziach podwodnych i na lotniskowcach. Amazon kupił niedawno data-center ulokowane w pobliżu elektrowni atomowej w Pensylwanii, żeby mieć łatwiejsze podłączenie do zasilania.

Armada, startup z San Francisco, testuje budowę serwerowni na kontenerowcach, które następnie mogą być kierowane w rejony Afryki, gdzie koszty ekstrakcji energii z podziemnych zbiorów gazu są relatywnie niskie. Nowe serwerownie planowane są też u zbocza wulkanu w Salwadorze, gdzie można zasilać je niewyczerpaną tanią energią geotermalną, i tak dalej…

Na ewidentnym boomie skorzystają więc nie tylko tacy gracze, jak Equinix, czyli największy operator data-center, ale też spółki dostarczające rozwiązania w zakresie efektywnego zarządzania energią, jak Eaton Corporation. Warto jednak pokopać głębiej, bo mniej oczywistych beneficjentów szaleństwa na AI może być naprawdę sporo.

Czy tego już kiedyś nie było?

Skala wydatków i inwestycji w rozwój infrastruktury wielu osobom przypomina tempo nie widziane na świecie od czasów bańki na dot-comach i kabli optycznych kładzionych wtedy na masową skale w oczekiwaniu, że razem z rozwojem internetu, przepustowość potrzebna do jego obsługi będzie się podwajała co kilka miesięcy.

Firmy telekomunikacyjne zainwestowały miliardy dolarów w położenie setek tysięcy mil kabli na lądzie i w oceanach. A potem bańka pękła i okazało się, że cyfrowa rewolucja nie potrzebuje aż takiej przepustowości do sprzedawania karmy dla kotów w internecie. Wiele firm zwyczajnie przeinwestowało; nie mogło znaleźć realnego zastosowania dla rozbudowanej infrastruktury, która była po prostu niepotrzebna; a w efekcie upadło.

Kable optyczne położone w latach dziewięćdziesiątych znalazły finalnie swoje zastosowanie, kiedy faktycznie do internetu wkroczył streaming wysokiej jakości, telekonferencje w HD, gaming na wysokim poziomie czy trend przenoszenia danych do chmury. Problem w tym, że zapotrzebowanie na wykorzystanie tej infrastruktury znalazło się dopiero dwadzieścia lat później.

Różnica pomiędzy “wtedy” a “dzisiaj” jest jednak taka, że dzisiaj wiele spółek posiada już sprawdzone modele biznesowe, a wzrost i inwestycje w infrastrukturę finansuje własną gotówką. Zapotrzebowanie na usługi wspomagane AI też jest realne i już dzisiaj (np. w przypadku Microsoftu) pozwala wpłynąć na wzrost obecnych przychodów.

Sądząc po zachowaniu się kursów akcji, coraz większe wydatki na inwestycje w rozwój zdają się także nie przeszkadzać inwestorom; przynajmniej do momentu, w którym dzięki nim spółki będą w stanie pokazywać coraz wyższe zyski. Bańka na akcjach AI być może kiedyś się jeszcze uformuje, ale na razie jest do tego zdecydowanie daleko.