Inwestorzy lokują kapitał w centrach danych, napędzani rosnącym zapotrzebowaniem na moc obliczeniową generowanym przez sztuczną inteligencję. To doprowadziło  do boomu budowlanego nowych obiektów w Stanach Zjednoczonych oraz innych regionach świata. Omdia szacuje, że nakłady inwestycyjne na infrastrukturę centrów danych mają osiągnąć 1,6 bln dolarów do 2030 roku, głównie za sprawą AI. Oznacza to średni roczny wzrost na poziomie 17 proc. do końca dekady.

Jednocześnie narastają wątpliwości dotyczące zwrotu z inwestycji wynikającego z obecnej gorączki wokół sztucznej inteligencji. Lenovo informowało na początku roku, że wielu liderów biznesu nie jest przekonanych, czy AI uzasadnia ponoszone koszty. Z kolei inny raport sugerował, że prognozy przyszłego popytu opierają się w dużej mierze na spekulacjach, a nie twardych danych.

Scenariusz bazowy, który Goldman Sachs Research uznaje za najbardziej prawdopodobny, zakłada istotne zmniejszenie luki między podażą a popytem w ciągu najbliższych 18 miesięcy. Według tej prognozy wykorzystanie centrów danych osiągnie szczyt na poziomie około 93 proc. już w przyszłym roku, a po 2027 roku  presja podażowa zacznie stopniowo słabnąć.

Drugi scenariusz zakłada, że wiele aplikacji opartych na sztucznej inteligencji pozostaje obecnie darmowych i nie ma pewności, czy użytkownicy będą skłonni przejść na modele płatne. Przykładowo, Microsoft ma mieć trudności z przekonaniem klientów do Copilota, wycenionego na 30 dolarów za użytkownika. Jeżeli firmy nie zdecydują się płacić za narzędzia AI, strategie monetyzacji tych rozwiązań mogą zawieść, co przełoży się na wolniejszy wzrost popytu na centra danych. W efekcie mogłoby dojść do nadwyżki podaży,  co potencjalnie zmusi operatorów do obniżania stawek leasingowych.

Trzeci scenariusz opiera się na obserwacji, że znaczna część mocy obliczeniowej w centrach danych nadal jest wykorzystywana do usług chmurowych oraz tradycyjnych obciążeń IT. Jednocześnie firmy coraz częściej starają się racjonalizować, a nawet ograniczać wykorzystanie zasobów chmurowych ze względu na rosnące koszty, które według prognoz w najbliższych latach mogą jeszcze wzrosnąć. W tym wariancie wydatki korporacyjne na usługi chmurowe maleją, co prowadzi do spadku poziomu wykorzystania centrów danych, mimo utrzymującego się popytu na rozwiązania bazujące na sztucznej inteligencji.

W ostatnim scenariuszu dynamiczny wzrost wykorzystania sztucznej inteligencji prowadzi do przeciążenia dostępnej mocy centrów danych. Jak wskazuje raport, aplikacje takie jak generowanie wideo przy użyciu AI mogą spowodować gwałtowny wzrost zapotrzebowania na infrastrukturę obliczeniową. Tymczasem cykl budowy nowych centrów danych trwa zwykle kilka lat, przez co deweloperzy mogą nie być w stanie nadążyć za rosnącym popytem.

Goldman Sachs podkreśla, że raport służy wyłącznie do celów edukacyjnych i nie stanowi rekomendacji inwestycyjnej.