Исполнительный директор Google DeepMind прогнозирует, что капитальные затраты, связанные с ИИ, могут достичь триллиона долларов к 2026 году. Ключевым фактором в этом уравнении являются не только более крупные модели или более быстрые чипы. Это что-то, называемое рекурсивным самоулучшением (RSI), которое исполнитель считает новым видом AGI.
RSI — это момент, когда ИИ-система становится достаточно хорошей, чтобы начать улучшать себя сама, не дожидаясь, пока люди проведут настройку.
Числа за ставкой
Совокупные ориентиры по капитальным затратам четырех крупнейших гипермасштабных провайдеров — Alphabet, Microsoft, Amazon и Meta — указывают на совокупные инвестиции примерно в 725 миллиардов долларов США в 2026 году. Это рост на 77% по сравнению с примерно 410 миллиардами долларов США в 2025 году.
Alphabet пересмотрела свой прогноз капитальных затрат на 2026 год до диапазона от 195 до 205 миллиардов долларов.
Goldman Sachs добавила свои оценки, прогнозируя ежегодные капитальные затраты, связанные с ИИ, на уровне около 765 миллиардов долларов в 2026 году. Совокупный прогноз банка достигает примерно 7,6 триллиона долларов с 2026 по 2031 год.
Почему RSI меняет расчет
Генеральный директор DeepMind Демис Хассабис упомянул RSI как ключевой приоритет для дорожной карты развития лаборатории в 2026 году. Эта концепция рассматривается совместно с многоагентными системами и традиционным масштабированием как пути не только к AGI, но и к тому, что исследователи называют искусственным суперинтеллектом (ASI).
AGI примерно определяется как ИИ, способный выполнять любые интеллектуальные задачи, которые может выполнить человек. ASI идет дальше: это интеллект, превосходящий человеческие возможности во всех областях.
Что это означает для криптовалюты и цифровой инфраструктуры
Центры обработки данных на основе ИИ уже конкурируют с майнерами bitcoin за мощности в ключевых рынках, таких как Техас и Северные страны. Рост расходов гипермасштабных провайдеров на 77% в годовом выражении означает больше объектов, больше охлаждения и большую нагрузку на энергосети.
Для криптоинвесторов оценка Goldman Sachs в $7,6 трлн совокупных капитальных затрат на ИИ до 2031 года создает устойчивую среду спроса на сырьевые ресурсы для вычислений: энергию, полупроводники и сетевую инфраструктуру.