📢РОЗКРИТИЙ: Деякі підрядники, що беруть участь у проекті Президентського центру Обами, згідно з повідомленнями, висловили занепокоєння щодо затримок з оплатою перед відкриттям об’єкта в Чикаго. Витрати на будівництво, за повідомленнями, зросли майже до $1 мільярда, що посилює критику щодо цього проекту.

💻 AI-інфраструктура — я розбив торгівлю на 10 категорій — мої топ-3 вибори в кожній з них із цінами акцій на момент закриття останнього ринкового сеансу (~11.06.26): Збережіть це, а також скажіть мені, що я пропустив/які ваші улюблені назви? 1. GPU/Обчислювальна напівпровідникова техніка $NVDA $205 | $AMD $178 | $AVGO $436 2. HBM/Пам’ять $MU $1 010 | $SNDK $720 | $WDC $314 3. Оптичні/Фотонні технології $COHR ~$350 | $LITE ~$430 | $AAOI ~$150 4. Мережі/Інтерконект $ANET ~$155 | $ALAB ~$210 | $CRDO ~$165 5. Фондрі/Упаковка $TSM ~$300 | $ASML ~$1 050 | $AMKR ~$38 6. Сервери/Апаратне забезпечення $DELL ~$170 | $SMCI $31 | $HPE ~$28 7. Енергопостачання/Електрика $VRT $289 | $ETN ~$390 | $GEV ~$940 8. Генерація енергії/Електромережі $CEG ~$370 | $VST ~$215 | $TLN ~$420 9. GPU-хмари/Неохмари $CRWV $102 | $NBIS ~$140 | $KEEL ~$5,50 10. REIT-и дата-центрів/Підключення $EQIX ~$780 | $DLR ~$185 | $GLW ~$95

Центри обробки даних з використанням ШІ в Північній Америці спожили майже 264 мільярди галонів (1 трильйон літрів) води у 2025 році. Ця масштабна цифра споживання, яку підкреслив ринковий дослідницький фонд Mordor Intelligence, еквівалентна повному річному попиту на воду у Нью-Йорку. Ця проблема стала точкою напруженості, оскільки приблизно 63% території США переживали сильну посуху в той самий період.

Чи можемо ми використовувати тепло, що виділяється центрами обробки даних, для генерації електроенергії?

🚨 НОВИНКА! ПОШИРЮЮТЬСЯ ШОКУЮЧІ ЧУХИ — МИ ВИСТУПИМО З ДАТА-ЦЕНТРАМИ ДО 2028 РОКУ, І ІНТЕРНЕТ У ТАКОМУ ВИГЛЯДІ ЗАГИНЕ! 😱

☀️ Сонячна енергія перевищила вугілля в США Проте звіти про цей важливий момент супроводжуються ПОМИЛКОЮ 404. Початковий джерело недоступне для підтвердження цифр, дат або контексту. Це підкреслює важливість уважної перевірки інформації. Незважаючи на відсутність доступу, дискусія про відновлювані джерела енергії щодня зростає. Трансформація електричної системи продовжується, але потрібні чіткі дані. Залишайтесь в курсі майбутнього енергетики.

На цьому етапі розвитку AI-центрів даних мені більше хочеться стежити за «матеріальними витратами»: мідь споживається від розподільних пристроїв серверних, шинопроводів, трансформаторів, UPS до насосів і клапанів рідкісного охолодження. Один AI-парк потужністю 1 ГВт може використовувати до 50 тисяч тонн міді. За даними на 2026 рік, попит на мідь для центрів даних вже оцінюється в 475 тисяч тонн. Розширення обчислювальних потужностей врешті-решт відображається у BOM-таблицях, і такий старий матеріал, як мідь, раптово перетворюється на тіньову криву капітальних витрат на AI.

Багато компаній вже перевищили свій вільний готівковий потік через масштабні капітальні витрати на центри обробки даних та інфраструктуру. Хоча ці компанії зберігають міцні баланси та високі кредитні рейтинг, ключовим ризиком є те, чи зможе дохід від ШІ відстежувати темпи зростання витрат. Прискорення прибутку підтримає зростання; затримки можуть створити тиск на кредитні показники та рефінансування. І якщо поточні тенденції розподілу капіталу продовжаться, кінцева ШІ-бульба може бути значно більшою, ніж дот-ком бульба кінця 1990-х років. Історія не повторюється, але часто римується.

Після виникнення проблем із дата-центром Tesla Supercomputer, він був здано в оренду Anthropic. Замість використання Colossus 1, який Маск хвалив за швидке зведення, він був зданий в оренду Anthropic. Факт полягає в тому, що SpaceX зіткнувся з проблемами затримки та несумісності обладнання у величезній мережі обчислень, призначеної для навчання великих моделей штучного інтелекту, після чого почав орендувати обчислювальні ресурси Anthropic та іншим компаніям для отримання доходу. Тобто це не повністю невдалий дата-центр, а скоріше такий, у якому виявилися обмеження для навчання найсучасніших моделей штучного інтелекту, і який був перепрофільований на орендну модель доходу. Просто велика кількість графічних процесорів не означає ефективне навчання штучного інтелекту. Якщо змішані різні покоління, такі як H100, H200, GB200, і синхронізація мережі порушена, навіть найсучасніші прискорювачі не зможуть демонструвати свою повну продуктивність. Отже, суть інфраструктури штучного інтелекту полягає не в кількості чипів, а в проектуванні, мережевих з’єднаннях та однорідності. «Іншими словами, просто змішаний кластер не підходить — потрібні однорідні кластери найсучасніших GPU та високопродуктивні мережі. У майбутньому важливість високопродуктивних мереж, які швидко та стабільно з’єднують графічні процесори, буде зростати ще більше, ніж сама наявність найсучасніших GPU.»