Гендиректор NVIDIA Дженсен Хуанг (Jensen Huang) сообщил в ходе отчёта за II квартал 2026 финансового года, что капзатраты четырёх крупнейших гиперскейлеров (Amazon Web Services, Google, Microsoft и Meta✴ Platforms) составят около $600 млрд в год. По его словам, эта сумма удвоилась всего за два года и является движущей силой текущего развития ИИ-инфраструктуры.
Как отметил ресурс SiliconANGLE, последние квартальные отчёты гиперскейлеров, а также аналитические данные экспертов, освещающих их деятельность, говорят о том, что их совокупный прогноз капитальных затрат гораздо ниже объявленной Хуангом суммы, хотя этот показатель стремительно растёт благодаря спросу на ИИ-технологии. NVIDIA в ответ на просьбу объяснить столь большое расхождение уточнила, что эта сумма отражает общие расходы отрасли на инфраструктуру ЦОД, а не только расходы ведущих поставщиков облачных сервисов. Если говорить о планах по объёмам капзатрат на текущий год (календарный или финансовый), то гиперскейлеры прогнозируют следующее:
Источник изображения: NVIDIA
Согласно выводам аналитиков (Jefferies, Investing.com) по «большой тройке» с Meta✴ и Oracle прогноз капзатрат на облаке на 2025 год составляет $417 млрд, что на 64 % больше, чем годом ранее, и почти в три раза больше, чем в 2023 году. Налицо существенное расхождение между объявленными Хуангом $600 млрд и данными аналитиков, а также прогнозами самих гиперскейлеров.
Возможные причины расхождения по версии SiliconANGLE:
Названная главой NVIDIA сумма в $600 млрд не подтверждается прогнозами ведущих гиперскейлеров на 2025 год и расчётами аналитиков, которые предполагают, что совокупные капзатраты составят $400–$450 млрд. Разрыв, как пишет SiliconANGLE, обусловлен как неопределённостью масштаба (что именно считается капиталовложениями у гиперскейлеров), так и намерением Хуанга подчеркнуть, что NVIDIA находится в центре ИИ-бума.
NVIDIA известна порой довольно вольным обращением с цифрами и прогнозами. Это касается заявлений производительности платформ без явного указания точности и формата вычислений (так в мгновение ока появились экзафлопсные суперкомпьютеры, которые в более традиционных FP64-расчётах не сильны), учёта количества GPU в узлах (несколько лет компанию не беспокоило, что в состав одного ускорителя входило два GPU-чиплета), или отхода от привычных способов указания пропускной способности интерфейсов (для NVLink суммируется скорость передачи данных в обе стороны).
Источник новости: servernews.ru
