НЬЮ-ЙОРК (ИА Реалист). Стоимость одного гигаваттного AI-дата-центра в США достигла примерно $30 млрд. С учётом всех компонентов она может доходить до $39,5 млрд. Основная статья расходов — не электричество, а оборудование. И прежде всего GPU.
Совокупная стоимость: от $30 до $39,5 млрд за 1 ГВт
Согласно эксклюзивному анализу Cushman & Wakefield для Bloomberg, строительство и оснащение теоретического AI-дата-центра мощностью 1 ГВт в районе Абилина (Техас) обойдётся девелоперу примерно в $30 млрд. Эта мощность эквивалентна энергоснабжению около 750 000 домохозяйств одновременно.
Аналитики Bernstein дают ещё более широкий диапазон. В зависимости от архитектуры ускорителей стоимость 1 ГВт составляет от $34,6 млрд (собственный ASIC-чип OpenAI Jalapeno) до $39,5 млрд (архитектура Nvidia Vera Rubin).
Из чего складывается счёт
Аппаратное обеспечение — крупнейшая статья. По оценке Bernstein, из общей суммы в $39,5 млрд на оборудование приходится около $26,8 млрд. Только GPU для одного гигаватта — это порядка $25 млрд в четырёхлетнем цикле.
Строительство и инфраструктура — «невидимые» $12,7 млрд. Эта часть включает:
— $4,5 млрд — здания и подготовка площадки;
— $3,2 млрд — инженерные системы и сети передачи данных;
— $3,2 млрд — модернизация электросетей и распределения;
— $1,8 млрд — системы жидкостного охлаждения.
Электричество — лишь 5% от совокупной стоимости. При цене $0,15 за кВт·ч годовые затраты на электроэнергию для 1 ГВт составляют около $1,3 млрд. Амортизация оборудования за шесть лет — около $7,9 млрд в год. Иными словами, амортизация GPU обходится в шесть раз дороже, чем само электричество.
Почему затраты растут
Цены на компоненты взлетели. Стоимость краткосрочной памяти выросла более чем в пять раз за год. Сталь, цемент и медь подорожали из-за торговых войн и геополитики. Производители оборудования для генерации и передачи электроэнергии имеют портфель заказов, растянувшийся за 2030 год.
Локальное сопротивление и регуляторные задержки. Oracle в сентябре была вынуждена объявить форс-мажор по проекту дата-центра в Нью-Мексико из-за задержек с газопроводом. Это заставляет девелоперов перекраивать планы и искать более дорогие альтернативы.
Физические ограничения. Плотность нагрузки выросла с 1 тонны на квадратный метр до 3–5 тонн. Это требует специальных несущих конструкций и исключает переоборудование старых зданий. Каждому крупному узлу требуется минимум 30 МВт мощности и подстанция на 110 кВ.
Масштаб всего сектора
Четыре крупнейших гиперскейлера — Meta, Amazon, Microsoft и Alphabet — планируют потратить на капитальные расходы в 2026 году в совокупности $720–745 млрд. Это больше ВВП Ирландии или Бельгии.
Только в США за следующие четыре года ожидается ввод более 60 ГВт новых мощностей. Это втрое превысит текущий уровень. CEPR оценивает общий объём инвестиций в американский AI-билдаут в $10,3 трлн до 2032 года. Это в среднем 3,63% ВВП ежегодно.
Кто это окупит
Если спрос на AI-системы продолжит расти, а чипы будут приносить отдачу годами, эти многомиллиардные ставки оправдаются. Если нет — амортизация в $8 млрд в год на каждый гигаватт станет неподъёмным грузом. Bernstein прямо указывает: главная экономическая нагрузка AI-дата-центров — не операционные расходы, а именно капитальные затраты и их амортизация.
