OpenAI увеличивает расходы на облачные услуги до 750 млрд долларов к 2030 году: гонка за инфраструктуру ИИ усиливается

2026/08/01 11:12:00

picture[data-cms-leading-picture="true"]{display:none!important}

Сообщается, что OpenAI готовится к одному из крупнейших расширений вычислительных мощностей в истории технологий, поскольку растущий спрос на искусственный интеллект заставляет компанию обеспечивать больше процессоров, облачных ресурсов, центров обработки данных и электроэнергии. Ее прогнозируемые расходы на вычисления могут достичь примерно $750 млрд к 2030 году, а проект Camellia и крупные соглашения с Microsoft, Amazon Web Services, Oracle и CoreWeave создают диверсифицированную инфраструктурную сеть. Эти планы отражают растущую важность физических мощностей в конкуренции за разработку и распространение передовых систем ИИ. Однако многие объявленные проекты остаются зависимыми от строительства, финансирования и регуляторного одобрения, а оценка в $750 млрд пока не подтверждена публично OpenAI. Способность компании преобразовать эту инфраструктуру в надежные сервисы и устойчивый доход поможет определить, станет ли расширение прочным конкурентным преимуществом или дорогостоящим долгосрочным обязательством. данные крипторынка в реальном времени по ИИ и Big Data могут показать, как более широкая тема ИИ отражается в рынках цифровых активов, хотя результаты токенов не следует рассматривать как показатель оценки или операционных результатов OpenAI.

Согласно сообщениям, планируемые расходы OpenAI на вычислительные ресурсы вырастут до 750 млрд долларов к 2030 году

Согласно The Wall Street Journal, прогнозируемые расходы OpenAI на вычислительные ресурсы, как сообщается, увеличились до примерно 750 миллиардов долларов к 2030 году, что на 150 миллиардов долларов больше предыдущей оценки в 600 миллиардов долларов. Рост на 25% отражает растущий спрос на центры обработки данных, процессоры ИИ, электроэнергию и облачные мощности по мере расширения ChatGPT, корпоративных услуг и ИИ-агентов, способных выполнять более сложные задачи. Однако OpenAI официально не подтвердила эту цифру и не раскрыла подробный разбор. Оценка может включать облачные контракты, сетевое оборудование, системы охлаждения и долгосрочные резервирования мощностей, поэтому ее следует рассматривать как прогнозируемую совокупную эксплуатационную нагрузку, а не как окончательное обязательство по капитальным расходам.

Прогноз в $750 млрд охватывает несколько лет вычислительных расходов

Указанная сумма не означает, что OpenAI планирует потратить 750 миллиардов долларов только в 2030 году. Вместо этого она представляет ожидаемые совокупные расходы на вычислительные мощности за несколько лет, ведущих к 2030 году. Президент OpenAI Грег Брокман заявил, что компания ожидает расходов примерно на 50 миллиардов долларов на вычислительные мощности в 2026 году, по сравнению с примерно 30 миллионами долларов в 2017 году. Это драматическое увеличение отражает, насколько быстро изменились стоимость и масштаб развития передовых ИИ-систем. Ранние системы машинного обучения можно было обучать на сравнительно небольших вычислительных кластерах, тогда как современные модели рассуждений, мультимодальные и агентные модели могут требовать тысячи специализированных процессоров, работающих вместе через высокоскоростные сети. После завершения обучения требуется дополнительная инфраструктура для тестирования моделей, повышения их безопасности и предоставления ответов сотням миллионов пользователей.

Значительная часть запланированных расходов также может быть связана с контрактами, бронирующими мощности за годы до их доступности. Современные центры обработки данных требуют длительных сроков планирования, поскольку разработчикам необходимо зарезервировать землю, подключиться к электросети, получить разрешения на строительство, установить системы охлаждения, трансформаторы и большое количество чипов ИИ. Следовательно, OpenAI может потребоваться заключить долгосрочные соглашения уже сейчас, чтобы обеспечить достаточный объем мощностей к концу десятилетия. Эти контракты могут быть структурированы по этапам, что означает, что компания будет оплачивать по мере завершения инфраструктуры, поставки вычислительных ресурсов или увеличения объема использования. Некоторые обязательства могут продлеваться за 2030 год, в то время как другие могут пересекаться с более широкой программой инфраструктуры Stargate OpenAI, что делает некорректным суммирование всех публично сообщаемых соглашений с облачными провайдерами и центрами обработки данных как будто каждое из них представляет отдельные расходы.

Рост ChatGPT и AI-инференс стимулируют спрос OpenAI на вычислительные ресурсы

Растущие требования к инфраструктуре OpenAI обусловлены как обучением моделей, так и их использованием. Обучение включает обработку огромных наборов данных для разработки или улучшения модели ИИ, а использование происходит всякий раз, когда ChatGPT или другое приложение применяет эту модель для ответа на вопрос, генерации изображения, анализа информации или выполнения задачи. Хотя обучение привлекает внимание из-за концентрированного спроса на передовые чипы, использование создает постоянные и потенциально более значительные долгосрочные расходы. Каждый дополнительный пользователь ChatGPT, корпоративный деплой или приложение разработчика увеличивает количество операций модели, выполняемых на инфраструктуре OpenAI, особенно когда запросы связаны с продвинутым рассуждением, генерацией видео, программированием или мультимодальным анализом.

В марте 2026 года компания сообщила, что ChatGPT имеет более 900 миллионов еженедельных пользователей, более 50 миллионов подписчиков и быстро растущий корпоративный бизнес. OpenAI также сообщила, что ее интерфейс программирования приложений обрабатывает более 15 миллиардов токенов в минуту. Ее доступная вычислительная мощность увеличилась с примерно 0,2 гигаватта в 2023 году до 0,6 гигаватта в 2024 году и около 1,9 гигаватта в 2025 году. Это расширение указывает на то, что рост расходов OpenAI на вычисления тесно связан с реальным использованием продукта, хотя будущий спрос остается трудно прогнозируемым. AI-агенты могут еще больше увеличить потребление, поскольку один запрос может запускать несколько поисков, вычислений, взаимодействий с программным обеспечением и вызовов моделей до завершения конечной задачи.

Основными факторами, обусловливающими более высокий прогноз расходов на вычислительные ресурсы OpenAI, являются:

Обучение моделей Frontier: Для более мощных систем рассуждений и мультимодального ИИ требуются крупные кластеры передовых процессоров, памяти и сетевого оборудования.
Расширение рабочих нагрузок вывода: рост ChatGPT, корпоративных AI-сервисов и приложений разработчиков создает постоянный спрос каждый раз, когда модель генерирует ответ.
Принятие AI-агентов: автономные системы могут выполнять множество операций модели на один запрос пользователя, что потенциально потребляет значительно больше вычислительных ресурсов, чем стандартное взаимодействие с чат-ботом.
Долгосрочные бронирования мощностей: Редкие чипы, подключения к сетям и объекты центров обработки данных часто необходимо забронировать за годы до их готовности к коммерческому использованию.
Диверсификация инфраструктуры: Работа с несколькими партнерами в области облачных сервисов, чипов и центров обработки данных может повысить устойчивость и снизить зависимость от одного поставщика.
Конкурентное давление: OpenAI должна обеспечить достаточные мощности, в то время как Google, Anthropic, Meta, xAI и другие разработчики расширяют свои собственные сети инфраструктуры ИИ.

Повышение эффективности может снизить вычислительные затраты на отдельные задачи, но не обязательно уменьшит общий спрос на инфраструктуру. Более быстрые и менее дорогие модели могут побудить бизнес и потребителей чаще использовать ИИ, создавая эффект отскока, при котором общий объем потребления продолжает расти, несмотря на снижение затрат на каждый запрос. Поэтому OpenAI необходимо подготовиться к нескольким возможным сценариям спроса, а не предполагать, что улучшения в эффективности чипов или моделей автоматически снизят требования к инфраструктуре.

Рост расходов создает как стратегические возможности, так и финансовые риски

Получение дополнительных вычислительных мощностей может дать OpenAI несколько стратегических преимуществ. Более широкий доступ к процессорам и центрам обработки данных может позволить компании быстрее обучать новые модели, снизить ограничения по мощности в периоды высокого спроса и поддерживать специализированные продукты для программирования, научных исследований, генерации видео и корпоративной автоматизации. Диверсификация инфраструктуры также может укрепить позицию OpenAI при переговорах, предотвращая чрезмерную зависимость от одного облачного провайдера или поставщика чипов. В отрасли, где доступ к электроэнергии и передовым процессорам может определять скорость разработки и распространения новых продуктов ИИ, долгосрочные соглашения о мощностях могут выполнять функцию как операционной необходимости, так и конкурентной защиты.

Однако увеличение расходов на инфраструктуру не гарантирует автоматически более качественные модели ИИ, более сильный рост выручки или более высокую маржу прибыли. OpenAI должна обеспечить эффективное использование зарезервированных мощностей и добиться, чтобы спрос со стороны клиентов генерировал достаточный доход для покрытия долгосрочных вычислительных обязательств. Компания может столкнуться с финансовым давлением, если внедрение корпоративными клиентами замедлится, потребители будут сопротивляться повышению цен на подписку, конкуренты предложат аналогичные модели по более низкой стоимости или новые процессоры сделают существующую инфраструктуру менее экономически выгодной. Улучшения моделей также могут зависеть от факторов, выходящих за рамки масштаба оборудования, включая методы обучения, качество данных, оптимизацию программного обеспечения, системы безопасности и научные прорывы. Простое добавление большего количества чипов может привести к уменьшающейся отдаче, если другие области не развиваются с той же скоростью.

Заявленная проекция инфраструктуры OpenAI в размере 750 млрд долларов США должна рассматриваться как индикатор потенциального масштаба амбиций компании, а не как гарантированный окончательный расход. Самый важный вопрос заключается не в том, может ли OpenAI зарезервировать огромные объемы вычислительных ресурсов, а в том, сможет ли она постепенно задействовать эти ресурсы, поддерживать высокую загрузку и конвертировать их в устойчивый доход от подписок, корпоративных клиентов и API. Инвесторы и отраслевые наблюдатели должны отслеживать ежегодные расходы OpenAI на вычислительные ресурсы, операционную мощность, стоимость инференса, рост доходов и структуру контрактов, чтобы определить, укрепляет ли расширение инфраструктуры бизнес или создает обязательства, которые могут оказаться трудными для поддержки.

Как проект Camellia и крупные сделки с облачными провайдерами усиливают гонку вооружений в сфере инфраструктуры ИИ

Стратегия инфраструктуры OpenAI перемещается за рамки традиционных арендных соглашений с облачными провайдерами к более широкой сети специализированных центров обработки данных, долгосрочных контрактов на электроэнергию, партнерств по специализированным чипам и мощностей, предоставляемых несколькими конкурирующими технологическими компаниями. В центре этого расширения находится проект Camellia — предложенный центр обработки данных для ИИ мощностью 3,2 гигаватта в Джорджии. Проект разрабатывается совместно с крупными соглашениями, включающими Microsoft Azure, Amazon Web Services, Oracle, CoreWeave и других поставщиков инфраструктуры. Вместе эти соглашения демонстрируют, как конкуренция в области искусственного интеллекта все больше определяется доступом к физической инфраструктуре, а не только производительностью моделей.

Проект Camellia может стать одним из крупнейших объектов центров обработки данных OpenAI

Project Camellia — это предложенный вычислительный кампус на базе ИИ в округе Эффингем, Джорджия, предназначенный для обеспечения OpenAI долгосрочной мощностью центров обработки данных. Развитие проекта может получить до 3,2 гигаватт электроэнергии от Georgia Power, которая будет поставляться этапами между 2028 и 2032 годами по мере завершения строительства подстанций, линий электропередач, систем охлаждения, сетевого оборудования и объектов для процессоров. The Wall Street Journal сообщила, что кампус может занимать примерно 1400 акров и предполагать первоначальное обязательство OpenAI в размере около $20 млрд, хотя OpenAI официально не раскрывала эти цифры. Reuters также сообщила, что OpenAI и Georgia Power заключили соглашение о поставке электроэнергии на 25 лет, которое может позволить объекту снижать потребление или возвращать до 1000 мегаватт мощности обратно в сеть в периоды необычно высокого спроса. OpenAI заявляет, что покроет расходы на инфраструктуру проекта и услуги по электроснабжению, а регуляторные нормы Джорджии предназначены для предотвращения перекладывания этих расходов на существующих клиентов.

OpenAI заявляет, что проект Camellia будет использовать замкнутую систему охлаждения, предназначенную для ограничения постоянного потребления воды, и изначально создаст не менее 400 постоянных рабочих мест на месте, что может превысить 1 000, если кампус достигнет полной мощности. Компания также предложила создать фонд сообщества на сумму 80 миллионов долларов США, образовательные инициативы и до 71 миллиона долларов США в виде кредитов Codex для подходящих студентов из Джорджии. Эти обязательства могут способствовать поддержке проекта на местном уровне, хотя влияние проекта на использование земли, электрическую инфраструктуру и региональное развитие останутся важными факторами. Проект Camellia пока находится на стадии планирования, а окончательные разрешения, финансирование, партнеры по строительству, операторы кампуса и графики развития еще не были официально подтверждены. Модернизация сетей, доступность оборудования и регуляторные проверки могут задержать отдельные этапы или изменить окончательную мощность, поэтому важно различать предлагаемую, заключенную и эксплуатируемую инфраструктуру.

OpenAI создает диверсифицированную многоплатформенную инфраструктурную сеть

OpenAI обеспечивает вычислительные мощности у нескольких поставщиков, вместо того чтобы полностью полагаться на Microsoft Azure. Microsoft остается ключевым партнером и сохраняет важные права на технологии и продукты, но в пересмотренном соглашении была устранена его более широкая право первой отказа. Это дает OpenAI большую свободу в переговорах с другими поставщиками, когда Azure не может предоставить необходимую мощность, цену или график развертывания.

Крупные публично раскрытые соглашения OpenAI в области облаков и инфраструктуры включают:

Microsoft Azure: OpenAI заключила контракт на покупку дополнительных услуг Azure на сумму 250 миллиардов долларов в рамках пересмотренного партнерства.
Amazon Web Services: Новое соглашение на сумму до 100 миллиардов долларов США в течение восьми лет расширяет ранее заключённое соглашение на 38 миллиардов долларов США, увеличив потенциальную совокупную стоимость до примерно 138 миллиардов долларов США. Оно включает около двух гигаватт мощности AWS Trainium.
Oracle Cloud Infrastructure: OpenAI заявляет, что партнерство превышает 300 миллиардов долларов за пять лет и может обеспечить до 4,5 гигаватт на нескольких объектах центров обработки данных.
CoreWeave: Последовательные расширения увеличили потенциальную стоимость соглашений с OpenAI до примерно $22,4 млрд, обеспечив специализированную облачную мощность на базе GPU.
Google Cloud: OpenAI добавила Google Cloud в свой портфель инфраструктуры, хотя соответствующая стоимость контракта не раскрывалась.

Эти цифры не следует суммировать в одну общую сумму, поскольку контракты охватывают разные временные рамки, некоторые из них продлеваются за 2030 год, а несколько представляют максимальные обязательства, а не гарантированные платежи. Некоторые соглашения также могут пересекаться с развитием Stargate или отдельными договорами с процессорами и центрами обработки данных. Указанные значения не показывают, какой объем мощностей находится в эксплуатации, в стадии строительства или зависит от будущих вариантов расширения.

Многооблачная стратегия также предоставляет OpenAI доступ к различным архитектурам процессоров. AWS поставляет чипы Trainium, объекты Microsoft и Oracle могут развертывать системы Nvidia или альтернативные решения, а CoreWeave специализируется на инфраструктуре с высокой плотностью GPU. OpenAI также сотрудничает с AMD, Broadcom и Cerebras, что может повысить гибкость поставок, но одновременно создать дополнительную инженерную сложность. Письмо о намерениях с Nvidia охватывает как минимум 10 гигаватт систем, при этом Nvidia потенциально может инвестировать до 100 миллиардов долларов по мере развертывания мощностей. Поскольку это письмо о намерениях, его окончательная структура и стоимость инвестиций не гарантированы.

Stargate и Rival Investments расширяют глобальную конкуренцию в области инфраструктуры ИИ

OpenAI и SoftBank представили Stargate в январе 2025 года с планом инвестировать до $500 млрд в течение четырех лет в инфраструктуру ИИ в США, начав с $100 млрд и нацелившись на примерно 10 гигаватт мощности. Oracle и MGX присоединились в качестве акционеров, а Microsoft, Nvidia и Arm были названы технологическими участниками. В апреле 2026 года OpenAI заявила, что ее запланированный и обеспеченный портфель в США превысил первоначальную цель, хотя несколько объектов все еще находятся на стадии проектирования, получения разрешений или строительства, и запланированная мощность не должна путаться с действующими центрами обработки данных. Компания также не уточнила, включена ли Project Camellia в Stargate. В то же время Alphabet, Amazon, Meta и Microsoft, как ожидается, потратят более $700 млрд в 2026 году, значительная часть которых пойдет на ИИ-инфраструктуру, хотя эта годовая оценка напрямую не сопоставима с контрактами OpenAI. Anthropic также расширяется через AWS Trainium и соглашение с AMD, которое может обеспечить два гигаватта с 2027 года, в то время как Google, Meta и xAI продолжают разработку более крупных вычислительных кластеров.

Гонка вооружений в области ИИ развивается в нескольких направлениях:

Приобретение энергии: компании заключают долгосрочные договоры на электричество и рассматривают программы гибкой нагрузки для обеспечения надежного доступа к сети.
Пользовательские ИИ-чипы: облачные провайдеры разрабатывают альтернативы GPU от Nvidia, чтобы снизить затраты и получить больший контроль над цепочками поставок оборудования.
Финансирование дата-центров: технологические компании, коммунальные службы, производители чипов, кредиторы и инфраструктурные фонды делят расходы на многомиллиардные проекты.
Многооблачная емкость: разработчики ИИ распределяют рабочие нагрузки между несколькими провайдерами для повышения устойчивости и доступа к различным процессорным системам.
Земля и разрешения: участки с доступом к электричеству, воде, волоконно-оптическим соединениям и одобрением сообщества становятся стратегически ценными.

Соглашения Project Camellia, Stargate и OpenAI с облачными провайдерами показывают, что конкуренция в области ИИ теперь охватывает всю цепочку инфраструктуры — от электроснабжения и строительства центров обработки данных до процессоров, сетей и облачного программного обеспечения. OpenAI может получить преимущество, если эффективно запустит эту мощность, но итог будет зависеть от финансирования, разрешений регуляторов, прогресса в строительстве и исполнения партнерами. По мере того как конкуренты преследуют схожие стратегии, надежное электропитание и операционные центры обработки данных могут стать столь же важными, как и сами модели ИИ, работающие внутри них.

Заключение

Заявленные планы инфраструктуры OpenAI демонстрируют, насколько быстро индустрия ИИ превращается в капиталоемкую конкуренцию за чипы, электроэнергию, объекты центров обработки данных и облачные ресурсы. Проект Camellia и партнерства компании с крупными технологическими провайдерами могут дать OpenAI масштаб и гибкость, необходимые для поддержки будущих продуктов ИИ, но объявленные стоимости контрактов и запланированные гигаватты не гарантируют, что каждая объект будет завершен или полностью задействован. Долгосрочный успех будет зависеть от прогресса строительства, доступности энергосетей, эффективности оборудования, спроса клиентов и способности OpenAI генерировать достаточный доход от захваченных мощностей. Та же инвестиционная тема может также влиять на проекты ИИ и блокчейн, развивающиеся в секторах инфраструктуры, данных и безопасности, хотя эти проекты остаются отдельными от OpenAI. По мере ускорения инвестиций конкурентами гонка за инфраструктурой ИИ, вероятно, останется определяющей силой в технологической, полупроводниковой, облачной вычислительной и энергетической отраслях до конца десятилетия.

Присоединяйтесь к торговому кампании к 9-й годовщине KuCoin

KuCoin отмечает свою 9-ю годовщину специальной кампанией на платформе с эксклюзивными наградами, торговыми активностями и ограниченными по времени предложениями. Не упустите возможность принять участие и воспользоваться преимуществами, пока биржа отмечает девять лет роста и инноваций. Посетите официальную страницу кампании сейчас:

Присоединяйтесь к торговому кампании к 9-й годовщине KuCoin

ЧаВо

В чем разница между расходами на вычисления и капитальными расходами?

Расходы на вычисления могут включать облачные сервисы, процессоры, сетевые ресурсы, электроэнергию и другие ресурсы, необходимые для обучения и эксплуатации моделей ИИ. Капитальные расходы, как правило, относятся к деньгам, вложенным в активы, принадлежащие компании, такие как серверы или здания центров обработки данных. OpenAI может приобретать облачную мощность у объектов, принадлежащих ее партнерам, поэтому некоторые расходы на инфраструктуру могут отражаться как расходы на услуги, а не как прямые капитальные вложения.

Как инвесторы могут оценить, работает ли стратегия инфраструктуры OpenAI?

Важными показателями являются уровень использования процессора, стоимость вывода, надежность сервиса, доход на единицу развернутой мощности и процент подключенной инфраструктуры, которая становится операционной. Инвесторы также могут отслеживать удержание корпоративных клиентов, рост API и валовую маржу. Снижение затрат при одновременном росте использования и повторяющегося дохода свидетельствует о создании ценности, в то время как постоянная неиспользуемая мощность может создавать давление на OpenAI и ее партнеров по инфраструктуре.

Что означает мощность в гигаваттах для центра обработки данных ИИ?

Гигаватт измеряет электрическую мощность, а не вычислительную производительность системы ИИ. Два объекта, использующие одинаковую сумму электричества, могут давать разные результаты в зависимости от их процессоров, систем охлаждения, архитектуры сети и эффективности программного обеспечения. Мощность в гигаваттах полезна для понимания масштаба проекта и его потребностей в сети, но не показывает, насколько быстро можно обучить модель или сколько пользователей она может поддерживать.

Могут ли альтернативные ИИ-чипы снизить зависимость OpenAI от Nvidia?

Процессоры от AMD, AWS, Broadcom, Cerebras и других поставщиков могут предоставить OpenAI большую гибкость и снизить зависимость от одной компании-производителя оборудования. Однако перенос рабочих нагрузок между платформами чипов требует разработки, тестирования и оптимизации программного обеспечения. Nvidia также получает выгоду от своей широко используемой экосистемы CUDA. Поэтому OpenAI может применять гибридную стратегию оборудования, выбирая различные процессоры в зависимости от стоимости, доступности и производительности при выполнении рабочих нагрузок.

Отказ от ответственности

Информация, представленная на этой странице, может происходить из сторонних источников и не обязательно отражает взгляды или мнения KuCoin. Этот контент предназначен исключительно для общих информационных целей и не должен рассматриваться как финансовая, инвестиционная или профессиональная консультация. KuCoin не гарантирует точность, полноту или надежность информации и не несет ответственности за любые ошибки, упущения или последствия, возникшие в результате ее использования. Инвестирование в цифровые активы сопряжено с inherent risks. Пожалуйста, внимательно оцените свой уровень рисковой готовности и финансовое положение перед принятием любых инвестиционных решений. Для получения дополнительной информации ознакомьтесь с Условиями использования и Раскрытием рисков KuCoin.

Отказ от ответственности: Эта страница была переведена для вашего удобства с использованием технологии искусственного интеллекта. Для получения наиболее точной информации обратитесь к оригинальной английской версии.