Новость о том, что Meta создает новую ИИ-лабораторию, предлагая зарплаты по $75 млн в год, вызвала в интернете забавный набор эмоций: от зависти до торжествующего удовлетворения. Возможно, вы даже видели мемы с заголовками типа REVENGE OF THE NERDS: трансфер китайского разработчика из OpenAI обошелся дороже, чем покупка Криштиану Роналду Аль-Насром.

Сравнение не лишено смысла: этот неприметный мужчина в очках и правда будет получать больше, чем звезды NBA или европейских футбольных лиг. Напрашивается еще одна аналогия: tech-гиганты стали похожи на спортивные клубы, чей успех зависит от десятка суперзвезд, на зарплаты которых придется потратить половину бюджета. И вот это утверждение - ложно.

Если Meta будет платить каждому из 50 новых исследователей $75 млн в год, это обойдется ей в $4 млрд – в 15 раз меньше, чем планируемые капитальные расходы, львиная доля которых - строительство ИИ дата-центров. Строит их, естественно, не только Цукерберг: всего за пару лет совокупный CAPEX Google, Microsoft и Amazon удвоился, так что теперь они тратят на физическую инфраструктуру в три раза больше, чем 30 крупнейших горнодобывающих компаний мира вместе взятые.

Дело в том, что прогресс ИИ-моделей последних лет во многом связан с одним-единственным принципом – scaling law: чем больше дата-центр, который вы используете для обучения модели, тем лучше она получается. Без звездных разработчиков тоже не обойтись, но отдача от них не всегда предсказуема, а вот scaling law работает практически безотказно.

Вслед за бизнесом к инфраструктурной гонке подключились и государства, которые стремятся, чтобы миллиардные инвестиции приземлились именно на их территории. Весь последний год я как раз консультировал правительство одной амбициозной страны, помогая ей приблизиться к мировым лидерам – Китаю и США.

Казалось бы, победитель среди этих двоих уже предопределен: американская Nvidia контролирует порядка 80% рынка AI-чипов, Китаю давно запрещено покупать новейшие GPU, а его собственные разработки отстают на несколько лет, не говоря уже о жестких ограничениях в производственных мощностях.

Но для использования хваленых GPU нужно построить сам дата-центр, а потом обеспечить его электричеством. Как ни странно, именно здесь у США начинаются проблемы.

К 2030 году ИИ дата-центры будут потреблять ~60 ГВт электричества, и США хотели бы занять примерно половину этого рынка. Выглядит амбициозно: это потребует больше новых мощностей, чем генерируют все АЭС России, а за последние 20 лет объём производства электроэнергии в США почти не изменился.

Инфраструктурное строительство в США чудовищно неэффективно. И это не баг, а фича - побочный эффект зрелой демократии и развитой судебной системы. Когда каждая из многочисленных групп интересов может громогласно озвучить свое недовольство, вам гарантированы сотни согласований, годы ожидания и вечно растущие расходы на юристов. Неудивительно, что производительность труда в строительстве сегодня ниже, чем в 70-е годы. Да и стройкой проблемы не ограничиваются: готовые электростанции вынуждены ждать пять лет в очереди на подключение к национальной сети.

У Китая нет современных чипов, зато с инфраструктурой проблем не возникнет: только за последний год в эксплуатацию ввели 430 ГВт новых электростанций – достаточно для любых ИИ-амбиций.

Но выиграет в итоге не тот, у кого меньше проблем, а тот, кто быстрее с ними разберется. Китайцам будет чуть проще – им не привыкать преодолевать технологическое отставание, если на то есть воля партии. И база для очередного скачка у них есть: по числу фундаментальных исследований в области чипов они уже впереди.

А вот проблемы США напрямую завязаны на структуру политической системы, изменение которой - мучительный процесс. Да, бюрократические требования местами отменяются, хотя я бы скорее надеялся на расправляющих плечи атлантов: Маск плюет на зеленые обещания и питает свой дата-центр от газовых генераторов, а Microsoft восстанавливает целую АЭС.

Но в данном случае я верю в партию больше, чем в атлантов - на горизонте 15 лет я бы поставил на Китай.