OpenAI збільшує витрати на хмарні сервіси до $750 млрд до 2030 року: боротьба за інфраструктуру ШІ набирає темпу

2026/08/01 11:12:00

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

Згідно з повідомленнями, OpenAI підготовується до однієї з найбільших розширень обчислювальних потужностей в історії технологій, оскільки зростаючий попит на штучний інтелект змушує компанію забезпечувати більше процесорів, хмарних потужностей, центрів обробки даних та електроенергії. Її прогнозовані витрати на обчислення можуть досягти приблизно $750 млрд до 2030 року, тоді як проект Camellia та ключові угоди з Microsoft, Amazon Web Services, Oracle та CoreWeave створюють диверсифіковану інфраструктурну мережу. Ці плани відображають зростаючу важливість фізичної потужності в конкуренції за розробку та розповсюдження передових систем ШІ. Однак багато оголошених проектів залишаються під впливом будівництва, фінансування та регуляторних схвалень, а оцінка у $750 млрд ще не була підтверджена публічно OpenAI. Здатність компанії перетворити цю інфраструктуру на надійні сервіси та стійкий дохід допоможе визначити, чи стане це розширення тривалим конкурентним перевагою чи витратним довгостроковим зобов’язанням. дані про ринок криптовалют у реальному часі з використанням ШІ та Big Data можуть показати, як ширша тема ШІ відображається у ринках цифрових активів, хоча продуктивність токенів не повинна розглядатися як міра оцінки OpenAI або її операційних результатів.

Згідно з повідомленнями, планові витрати OpenAI на обчислювальні ресурси зростуть до 750 мільярдів доларів до 2030 року

Згідно з The Wall Street Journal, прогнозовані витрати OpenAI на обчислювальні ресурси зросли приблизно до 750 мільярдів доларів США до 2030 року, що на 150 мільярдів доларів більше, ніж попередній прогноз у 600 мільярдів доларів США. Зростання на 25% відображає зростаючий попит на центри обробки даних, процесори для ШІ, електроенергію та хмарні ресурси через розширення ChatGPT, підприємницьких послуг та ШІ-агентів, здатних виконувати більш складні завдання. Однак OpenAI публічно не підтвердила цю цифру і не розкрила детальний розподіл. Прогноз може включати хмарні контракти, мережеве обладнання, системи охолодження та довгострокові резервації потужності, тому його слід сприймати як прогнозовані кумулятивні витрати на обчислення, а не як фінальний зобов’язання щодо капітальних витрат.

Прогноз у розмірі 750 мільярдів доларів охоплює кілька років витрат на обчислення

Звітна сума не означає, що OpenAI планує витратити 750 мільярдів доларів лише за 2030 рік. Навпаки, вона відображає очікувані кумулятивні витрати на обчислювальну потужність протягом кількох років до 2030 року. Президент OpenAI Гріг Брокман сказав, що компанія очікує витратити приблизно 5 мільярдів доларів на обчислювальну потужність у 2026 році, порівняно з приблизно 30 мільйонами доларів у 2017 році. Цей драматичний зростання відображає, наскільки швидко змінилися вартість і масштаб розробки передових моделей ШІ. Ранні системи машинного навчання можна було навчати на порівняно невеликих обчислювальних кластерах, тоді як сучасні міркувальні, багатомодальні та агентні моделі можуть вимагати тисяч спеціалізованих процесорів, що працюють разом через високоскоростні мережі. Після завершення навчання необхідна додаткова інфраструктура для тестування моделей, покращення їхньої безпеки та надання відповідей сотням мільйонів користувачів.

Велика частка запланованих витрат також може бути пов’язана з угодами, які забезпечують капацитет за роки до того, як він стане доступним. Сучасні центри обробки даних можуть вимагати тривалих періодів планування, оскільки розробникам потрібно забезпечити землю, підключення до електромережі, будівельні дозволи, системи охолодження, трансформатори та величезні кількості AI-чіпів. Тому OpenAI може бути змушена укласти довгострокові угоди зараз, щоб забезпечити наявність достатньої капацитету в кінці десятиліття. Ці угоди можуть бути структуровані фазами, що означає, що компанія платитиме по мірі завершення інфраструктури, поставки обчислювальних ресурсів або зростання використання. Деякі зобов’язання можуть тривати після 2030 року, а інші можуть перекриватися з ширшою інфраструктурною програмою Stargate OpenAI, тому неправильно додавати всі публічно повідомлені угоди з хмарними та дата-центрами як би кожна з них представляла окремі витрати.

Зростання ChatGPT та AI-інференція стимулюють попит OpenAI на обчислювальні ресурси

Зростання вимог до інфраструктури OpenAI обумовлене як навчанням моделей, так і їхнім висновком. Навчання передбачає обробку надзвичайно великих наборів даних для розробки або покращення моделі штучного інтелекту, тоді як висновок відбувається кожного разу, коли ChatGPT або інший застосунок використовує цю модель для відповіді на запитання, генерації зображення, аналізу інформації чи виконання завдання. Хоча навчання привертає увагу через концентрований попит на передові чіпи, висновок створює постійний і потенційно більший довгостроковий витратний навантаження. Кожен додатковий користувач ChatGPT, підприємське розгортання чи застосунок розробника збільшує кількість операцій моделі, що виконуються на інфраструктурі OpenAI, особливо коли запити стосуються складного міркування, генерації відео, програмування чи мультимодального аналізу.

У березні 2026 року компанія повідомила, що ChatGPT має понад 900 мільйонів тижневих користувачів, понад 50 мільйонів підписників і швидко розширює бізнес для підприємств. OpenAI також повідомила, що її інтерфейс програмування застосунків обробляє більше 15 мільярдів токенів за хвилину. Її доступна обчислювальна потужність зросла з приблизно 0,2 гігават у 2023 році до 0,6 гігават у 2024 році та близько 1,9 гігават у 2025 році. Це розширення свідчить про те, що зростання витрат OpenAI на обчислення тісно пов’язане з реальним використанням продукту, хоча майбутній попит залишається важко прогнозованим. AI-агенти можуть ще більше збільшити споживання, оскільки один запит може спричинити кілька пошуків, обчислень, взаємодій з програмним забезпеченням та викликів моделей до завершення кінцевої задачі.

Основними драйверами зростання проекції витрат на обчислювальні ресурси OpenAI є:

Навчання моделей Frontier: для більш потужних систем міркувань та багатомодальних ІС потрібні великі кластери сучасних процесорів, пам’яті та мережевого обладнання.
Розширення робочих навантажень висновку: зростання ChatGPT, підприємницьких AI-сервісів та додатків розробників створює постійний попит щоразу, коли модель генерує відповідь.
Впровадження AI-агентів: автономні системи можуть виконувати багато операцій моделі за один запит користувача, що може призводити до значно більшого споживання обчислювальних ресурсів, ніж стандартна взаємодія з чат-ботом.
Довгострокові резервації потужності: Рідкісні чіпи, підключення до мережі та сайти центрів обробки даних часто потрібно забезпечити за роки до того, як вони будуть готові до комерційного використання.
Диверсифікація інфраструктури: робота з кількома партнерами з хмари, чіпів і центрів обробки даних може покращити стійкість і зменшити залежність від одного постачальника.
Конкурентний тиск: OpenAI повинна отримати достатній обсяг потужностей, поки Google, Anthropic, Meta, xAI та інші розробники розширюють власні мережі інфраструктури ШІ.

Покращення ефективності можуть зменшити обчислювальні витрати на окремі завдання, але не обов’язково знизять загальний попит на інфраструктуру. Швидші та менш витратні моделі можуть спонукати бізнеси та споживачів частіше використовувати ШІ, що створює ефект відскоку, коли загальне споживання продовжує зростати, незважаючи на зниження витрат на запит. Тому OpenAI повинна підготуватися до кількох можливих сценаріїв попиту, а не припускати, що покращення ефективності чіпів або моделей автоматично зменшить її потреби в інфраструктурі.

Збільшення витрат створює як стратегічні можливості, так і фінансові ризики

Забезпечення додаткових обчислювальних потужностей може надати OpenAI кілька стратегічних переваг. Більший доступ до процесорів і центрів обробки даних може дозволити компанії швидше навчати нові моделі, зменшити обмеження потужностей у періоди високого попиту та підтримувати спеціалізовані продукти для програмування, наукових досліджень, генерації відео та підприємницької автоматизації. Диверсифікація інфраструктури також може посилити позицію OpenAI у переговорах, запобігаючи надмірній залежності від одного провайдера хмарних послуг або постачальника чипів. У галузі, де доступ до електроенергії та передових процесорів може визначати швидкість розробки та розповсюдження нових продуктів ШІ, довгострокові угоди щодо потужностей можуть функціонувати як операційна необхідність та конкурентна захистна міра.

Однак збільшення витрат на інфраструктуру не гарантує автоматично кращих моделей ШІ, сильнішого росту доходів або вищих марж прибутку. OpenAI має забезпечити ефективне використання резервованої потужності та те, щоб попит клієнтів генерував достатньо доходів для покриття довгострокових обов’язків щодо обчислень. Компанія може зіткнутися з фінансовим тиском, якщо адаптація підприємств сповільниться, споживачі відмовляться від вищих цін на підписку, конкуренти пропонуватимуть подібні моделі за нижчими цінами або нові процесори зроблять існуючу інфраструктуру менш економічною. Покращення моделей також можуть залежати від факторів, що перевищують масштаб апаратного забезпечення, включаючи методи навчання, якість даних, оптимізацію програмного забезпечення, системи безпеки та наукові прориви. Просте додавання більшої кількості чипів може призводити до зменшення ефекту, якщо ці інші області не розвиватимуться з тією ж швидкістю.

Заявлені 750 мільярдів доларів США на інфраструктуру OpenAI слід сприймати як індикатор потенційного масштабу амбіцій компанії, а не як гарантовану кінцеву витрату. Найважливішим питанням є не те, чи зможе OpenAI зарезервувати величезні обсяги обчислювальних ресурсів, а чи зможе вона поступово впроваджувати ці ресурси, підтримувати високий рівень використання та конвертувати їх у стійкий дохід від підписок, підприємств та API. Інвестори та галузеві спостерігачі повинні стежити за щорічними витратами OpenAI на обчислення, оперативною потужністю, витратами на інференс, зростанням доходів та структурою контрактів, щоб визначити, чи посилює її розширення інфраструктури бізнес чи створює зобов’язання, які можуть стати важкими для підтримки.

Як проєкт Camellia та великі угоди з хмарними провайдерами посилюють гонку збройованих інфраструктур штучного інтелекту

Стратегія інфраструктури OpenAI переходить від традиційних угод оренди хмарних сервісів до ширшої мережі спеціалізованих центрів обробки даних, довгострокових угод з постачанням електроенергії, партнерств зі спеціалізованими чіпами та потужностями, що надаються кількома конкуруючими технологічними компаніями. У центрі цього розширення — проект Camellia, запропонований центр обробки даних з потужністю 3,2 гігавати в Джорджії. Проект розробляється разом із важливими угодами з Microsoft Azure, Amazon Web Services, Oracle, CoreWeave та іншими постачальниками інфраструктури. Разом ці угоди демонструють, як конкуренція в галузі штучного інтелекту все більше визначається доступом до фізичної інфраструктури, а не лише продуктивністю моделей.

Проект Camellia може стати одним із найбільших розробок центрів обробки даних OpenAI

Project Camellia — це запропонований інфраструктурний комплекс з штучним інтелектом у графстві Еффінгем, штат Джорджія, призначений для забезпечення OpenAI довгостроковими можливостями розміщення дата-центрів. Розробка може отримати до 3,2 гігават електроенергії від Georgia Power, яка буде постачатися етапами між 2028 і 2032 роками, по мірі завершення підстанцій, ліній передачі, систем охолодження, мережевого обладнання та обладнання для процесорів. The Wall Street Journal повідомив, що комплекс може займати приблизно 1400 акрів і передбачати початкове зобов’язання OpenAI на суму близько 20 мільярдів доларів, хоча OpenAI офіційно не розголошував цих цифр. Reuters також повідомив, що OpenAI та Georgia Power уклали 25-річну угоду про постачання електроенергії, яка може дозволити об’єкту зменшувати споживання або надавати до 1000 мегават потужності назад у мережу під час незвичайно високого попиту. OpenAI заявляє, що він покриє витрати на інфраструктуру та послуги електропостачання проекту, тоді як законодавство Джорджії передбачає запобігання перекладанню цих витрат на існуючих клієнтів.

OpenAI повідомляє, що проект Camellia використовуватиме замкнену систему охолодження, спрямовану на обмеження постійного споживання води, і спочатку створить щонайменше 400 постійних робочих місць на місці, що може зростати понад 1 000, якщо кампус досягне повної потужності. Компанія також запропонувала фонд спільноти на $80 мільйонів, освітні ініціативи та до $71 мільйона кредитів Codex для кваліфікованих студентів Джорджії. Ці зобов’язання можуть сприяти локальному прийняттю, хоча вплив проекту на використання землі, електричну інфраструктуру та регіональний розвиток залишатиметься важливим фактором. Проект Camellia все ще перебуває на етапі планування, а фінальні дозволи, фінансування, партнерів з будівництва, операторів кампусу та графіки розробки ще не були публічно підтверджені. Модернізація мережі, наявність обладнання та регуляторні перевірки можуть спричинити затримки окремих етапів або змінити фінальну потужність, тому важливо розрізняти запропоновану, укладену та експлуатовану інфраструктуру.

OpenAI розробляє диверсифіковану багатохмарну інфраструктурну мережу

OpenAI забезпечує обчислювальні потужності від кількох постачальників, а не залежить повністю від Microsoft Azure. Microsoft залишається ключовим партнером і зберігає важливі права на технології та продукти, але в переглянутій угоді було скасовано його загальне право першої пропозиції. Це надає OpenAI більше свободи для переговорів з іншими постачальниками, коли Azure не може забезпечити необхідну потужність, ціну або графік розгортання.

Основні публічно розкриті угоди OpenAI щодо хмари та інфраструктури включають:

Microsoft Azure: OpenAI уклали контракт на додаткову покупку послуг Azure на суму $250 млрд за переглянутою партнерською угодою.
Amazon Web Services: Нова угода на суму до 100 мільярдів доларів США протягом восьми років розширила попередню угоду на 38 мільярдів доларів США, що збільшило загальну потенційну вартість до приблизно 138 мільярдів доларів США. Вона включає близько двох гігаватів потужності AWS Trainium.
Oracle Cloud Infrastructure: OpenAI стверджує, що партнерство перевищує 300 мільярдів доларів за п’ять років і може забезпечити до 4,5 гігаватт на кількох об’єктах центрів обробки даних.
CoreWeave: Послідовні розширення збільшили потенційну вартість угод з OpenAI до приблизно $22,4 млрд, забезпечивши спеціалізовану хмарну потужність GPU.
Google Cloud: OpenAI додала Google Cloud до свого інфраструктурного портфелю, хоча порівнянна сума контракту не була розкрита.

Ці цифри не слід об’єднувати в одну загальну суму, оскільки контракти стосуються різних часових періодів, де деякі поширюються за 2030 рік, а кілька представляють максимальні зобов’язання, а не гарантовані платежі. Деякі угоди також можуть перетинатися з розробками Stargate або окремими угодами щодо процесорів та дата-центрів. Зазначені значення не відображають, яка потужність є експлуатованою, знаходиться в будівництві або залежить від майбутніх опцій розширення.

Мультихмарна стратегія також надає OpenAI доступ до різних архітектур процесорів. AWS постачає чіпи Trainium, об’єкти Microsoft і Oracle можуть розгортати Nvidia або альтернативні системи, а CoreWeave спеціалізується на інфраструктурі з високою щільністю GPU. OpenAI також співпрацює з AMD, Broadcom і Cerebras, що може покращити гнучкість постачання, одночасно створюючи додаткову інженерну складність. Його лист про наміри щодо Nvidia охоплює щонайменше 10 гігават систем, при цьому Nvidia може інвестувати до $100 млрд по мірі розгортання потужностей. Оскільки це залишається листом про наміри, його кінцева структура та інвестиційна вартість не гарантовані.

Stargate та Rival Investments розширюють глобальну конкуренцію в інфраструктурі ШІ

OpenAI та SoftBank представили Stargate в січні 2025 року з планом інвестувати до $500 мільярдів протягом чотирьох років у інфраструктуру ШІ в США, почавши з $100 мільярдів і націлившись приблизно на 10 гігават потужності. Oracle та MGX приєдналися як акціонери, а Microsoft, Nvidia та Arm були названі технологічними учасниками. У квітні 2026 року OpenAI повідомила, що її запланований та забезпечений портфель у США перевищив початкову мету, хоча кілька об’єктів все ще перебувають на етапі проектування, отримання дозволів або будівництва, і заплановану потужність не слід плутати з робочими центрами обробки даних. Компанія також не пояснила, чи включено Project Camellia до Stargate. Тим часом Alphabet, Amazon, Meta та Microsoft, як очікується, витратять більше $700 мільярдів у 2026 році, значна частина з яких піде на інфраструктуру, пов’язану з ШІ, хоча ця річна оцінка не є прямо порівнянною з контрактами OpenAI. Anthropic також розширюється за допомогою AWS Trainium та угоди з AMD, яка може забезпечити два гігавати з 2027 року, тоді як Google, Meta та xAI продовжують розробляти більші обчислювальні кластери.

Гонка зброяння інфраструктури ШІ розвивається в кількох напрямках:

Забезпечення електроенергії: компанії укладають довгострокові угоди з електропостачальниками та розглядають програми гнучкого навантаження для забезпечення надійного доступу до мережі.
Кастомні AI-чіпи: хмарні провайдери розробляють альтернативи GPU від Nvidia, щоб знизити витрати та отримати більший контроль над постачанням обладнання.
Фінансування дата-центрів: технологічні компанії, комунальні служби, виробники чіпів, кредитори та інфраструктурні фонди ділять витрати на багатомільярдні проекти.
Багатохмарна потужність: розробники ШІ розподіляють навантаження між кількома провайдерами, щоб покращити стійкість та отримати доступ до різних систем процесорів.
Земля та дозволи: місця з наявною електроенергією, водою, волоконно-оптичними з’єднаннями та схваленням спільноти стають стратегічно цінними.

Угоди Project Camellia, Stargate та OpenAI з хмарними провайдерами показують, що конкуренція в галузі ШІ зараз поширюється на всю інфраструктурну ланцюжку — від електроенергії та будівництва дата-центрів до процесорів, мережевого обладнання та хмарного програмного забезпечення. OpenAI може отримати перевагу, якщо ефективно запустить цю потужність, але результат залежатиме від фінансування, регуляторних схвалень, прогресу будівництва та виконання партнерами. Поки конкуренти впроваджують подібні стратегії, надійне електроживлення та функціональні дата-центри можуть стати такими ж важливими, як і самі моделі ШІ, які в них працюють.

Висновок

Заявлені плани інфраструктури OpenAI демонструють, наскільки швидко індустрія ШІ перетворюється на капіталоємну боротьбу за чіпи, електроенергію, місця для дата-центрів та хмарні ресурси. Проект Camellia та партнерства компанії з ключовими технологічними провайдерами можуть надати OpenAI масштаб і гнучкість, необхідні для підтримки майбутніх продуктів ШІ, але оголошені суми контрактів та заплановані гігавати не гарантують, що кожен об’єкт буде завершений або повністю використаний. Довгостроковий успіх залежатиме від прогресу будівництва, наявності електромереж, ефективності обладнання, попиту клієнтів та здатності OpenAI отримувати достатній дохід від ресурсів, які вона забезпечить. Та ж інвестиційна тема може також впливати на проекти ШІ та блокчейну, що розвиваються в секторах інфраструктури, даних та безпеки, хоча ці проекти залишаються окремими від OpenAI. Поки конкуренти прискорюють свої інвестиції, гонка за інфраструктурою ШІ, ймовірно, залишатиметься визначальною силою у технологічній, напівпровідниковій, хмарній та енергетичній галузях до кінця десятиліття.

Приєднуйтесь до торгової кампанії до 9-річчя KuCoin

KuCoin святкує своє 9-річчя спеціальною кампанією на платформі з ексклюзивними нагородами, торгівельними заходами та пропозиціями обмеженого часу. Не пропустіть можливість взяти участь і скористатися перевагами, коли біржа відзначає дев’ять років росту та інновацій. Відвідайте офіційну сторінку кампанії зараз:

Приєднуйтесь до торгової кампанії до 9-річчя KuCoin

ЧАСТІ ПИТАННЯ

У чому різниця між витратами на обчислення та капітальними витратами?

Витрати на обчислення можуть включати хмарні сервіси, процесори, мережеві ресурси, електроенергію та інші ресурси, необхідні для навчання та функціонування моделей ШІ. Капітальні витрати зазвичай стосуються коштів, інвестованих у активи, якими володіє компанія, наприклад, сервери або будівлі центрів обробки даних. OpenAI може придбати хмарну потужність у об’єктах, що належать її партнерам, тому деякі витрати на інфраструктуру можуть відображатися як витрати на послуги, а не як прямі капітальні інвестиції.

Як інвестори можуть оцінити, чи працює стратегія інфраструктури OpenAI?

Важливими показниками є рівень використання процесора, витрати на виведення, надійність сервісу, дохід на одиницю розгорнутої потужності та відсоток укладеної інфраструктури, яка стає працездатною. Інвестори також можуть стежити за збереженням корпоративних клієнтів, зростанням API та валовою маржею. Зниження витрат у поєднанні зі зростанням використання та повторним доходом свідчить про те, що розширення створює вартість, тоді як постійна невикористана потужність може створювати тиск на OpenAI та її партнерів з інфраструктури.

Що означає потужність у гігавати для центру обробки даних штучного інтелекту?

Гігаватт вимірює електричну потужність, а не обчислювальну продуктивність системи ШІ. Дві установки, що використовують однакову кількість електроенергії, можуть давати різні результати залежно від їх процесорів, систем охолодження, проектування мережі та ефективності програмного забезпечення. Місткість у гігаватах корисна для розуміння масштабу проекту та вимог до мережі, але не вказує, наскільки швидко можна навчити модель чи скільки користувачів вона може підтримувати.

Чи можуть альтернативні чіпи для штучного інтелекту зменшити залежність OpenAI від Nvidia?

Процесори від AMD, AWS, Broadcom, Cerebras та інших постачальників можуть надати OpenAI більшу гнучкість і зменшити залежність від однієї компанії-виробника апаратного забезпечення. Однак перенесення завантажень між платформами чіпів вимагає розробки, тестування та оптимізації програмного забезпечення. Nvidia також користується перевагою своєї широко використовуваної екосистеми CUDA. Тому OpenAI може застосовувати змішану стратегію апаратного забезпечення, вибираючи різні процесори залежно від вартості, наявності та продуктивності завантаження.

Відмова від відповідаль

Інформація, надана на цій сторінці, може походити зі сторонніх джерел і не обов’язково відображає погляди або думки KuCoin. Цей контент призначений виключно для загальних інформаційних цілей і не повинен розглядатися як фінансова, інвестиційна або професійна порада. KuCoin не гарантує точність, повноту чи надійність інформації та не несе відповідальності за будь-які помилки, пропуски або наслідки, що виникли внаслідок її використання. Інвестування в цифрові активи супроводжується власними ризиками. Будь ласка, уважно оцініть свій рівень схильності до ризику та фінансову ситуацію перед прийняттям будь-яких інвестиційних рішень. Для отримання додаткової інформації будь ласка, ознайомтеся з Умовами використання та Сповіщенням про ризики KuCoin.

Відмова від відповідальності: Для вашої зручності цю сторінку було перекладено за допомогою технології ШІ. Для отримання найточнішої інформації дивіться оригінальну англійську версію.