Всё больше возникает споров о том, смогут ли гиперскалеры ИИ наконец остановить свою расточительную траекторию расходов. Согласно мнению отраслевых аналитиков, два ключевых фактора могут изменить ситуацию: проблемы с управлением электропитанием и устойчивость балансовых отчетов крупных платформ ИИ.

Аргумент таков — дата-центры, обеспечивающие обучение и вывод ИИ, сталкиваются с реальными физическими ограничениями. Когда электроэнергия становится узким местом, циклы капитальных затрат начинают сокращаться. И есть ещё математика балансовых отчетов. Оценивая рентабельность крупномасштабных инфраструктурных проектов, эффективность становится всё важнее.

Это может означать меньше развертываний серверов, медленное расширение мощностей и переход к оптимизации вместо чистого масштаба. Для более широкой экосистемы ИИ это сигнал о том, что мы вступаем в новую фазу, где дисциплина капитальных затрат важнее сырой мощности.