Serwerownie stoją puste, a firmy budują kolejne. Świat popełnia ten sam błąd co Chiny

Globalny wyścig o budowę infrastruktury dla sztucznej inteligencji przyspiesza z miesiąca na miesiąc. Powstają kolejne kampusy serwerowe, rządy prześcigają się w zapowiedziach inwestycji, a dostawcy chipów notują rekordowe zamówienia. W tym entuzjastycznym krajobrazie pojawia się jednak coraz więcej głosów studzących nastroje.

Do grona sceptyków dołączył Zhao Haijun, współdyrektor naczelny Semiconductor Manufacturing International Co. Podczas telekonferencji z analitykami i inwestorami menedżer zwrócił uwagę na ryzyko powtórzenia scenariusza znanego z Chin sprzed kilku lat, gdy świeżo wybudowane obiekty długo czekały na klientów.

Ambicje wyprzedzają plan

Zhao mówił wprost o tempie realizowanych przedsięwzięć. W jego ocenie część firm chce w ciągu kilkunastu miesięcy postawić zaplecze przewidziane na dekadę działania. Pytanie o realne zastosowania takiej mocy obliczeniowej pozostaje otwarte. Według menedżera dyskusja o przeznaczeniu nowych farm serwerów nie jest jeszcze domknięta. Branża zakłada szeroką adopcję AI w niemal każdym sektorze gospodarki, ale harmonogram i głębokość transformacji wciąż pozostają przedmiotem spekulacji. Niepewność podsyca rozmowy o możliwej bańce inwestycyjnej.

Następne kwartały pokażą, czy potężna infrastruktura znajdzie wystarczającą liczbę użytkowników, czy też część serwerowni podzieli los wcześniejszych projektów, które długo czekały (albo się nie doczekały) na swoje pięć minut.

Autostrady budowane na zapas

W trakcie wystąpienia Zhao porównał obecną sytuację do projektów infrastrukturalnych powstających z myślą o przyszłym ruchu. Linie kolei dużych prędkości i wielopasmowe drogi często wyprzedzały realne potrzeby transportowe. Podobny mechanizm widać dziś w centrach danych.

Najwięksi twórcy modeli, tacy jak Alphabet, Meta, OpenAI czy xAI, deklarują gotowość zagospodarowania praktycznie każdej dostępnej maszyny. Równolegle miliardy dolarów wydają także inni gracze, którzy liczą na dynamiczny wzrost zapotrzebowania w kolejnych latach.

Biliony na stole

Moody’s Ratings szacuje, że nakłady na infrastrukturę związaną ze sztuczną inteligencją mogą w ciągu pięciu lat przekroczyć 3 biliony dolarów. Same plany inwestycyjne Alphabetu, Amazon Web Services, Mety i Microsoftu na 2026 rok mają sięgnąć około 650 miliardów dolarów. Chińscy giganci, w tym Alibaba, Tencent oraz ByteDance, prowadzą własne programy rozbudowy.

Skala wydatków budzi podziw, ale też pytania o stopę zwrotu. Rentowność zależy od tego, jak szybko biznes i administracja publiczna zaczną przekuwać eksperymenty z AI w stabilne strumienie przychodów.

Lekcja z zachodnich prowincji

Chiński rynek ma już doświadczenia, które mogą działać jak ostrzeżenie. W ramach programu „Eastern Data, Western Computing” liczne startupy i operatorzy stawiali duże ośrodki w regionach z tańszą energią. Zakładano obsługę zapotrzebowania generowanego przez bogatsze części kraju.

W praktyce dystans między centrami a użytkownikami podniósł opóźnienia. Dla wielu zastosowań wymagających natychmiastowej reakcji była to bariera trudna do zaakceptowania. Część obiektów pracowała na ułamku możliwości.

Wielu inwestorów liczyło na masowe zamówienia ze strony podmiotów państwowych. Prognozy nie przełożyły się na rzeczywistość, a wykorzystanie bywało szacowane na 20–30 procent. Mimo to budowy trwały jeszcze w 2024 i 2025 roku, choć równolegle pojawiały się sygnały o rosnącej ostrożności władz wobec nadpodaży.