Bloomberg Tech→ оригинал

Bloomberg раскладывает по статьям стоимость ИИ-дата-центра в Техасе

Bloomberg опубликовал эксклюзивный разбор ориентировочных расходов на строительство ИИ-дата-центра в Техасе. Девелоперы сталкиваются с затратами в миллиарды долларов. Постатейные цифры в анонсе не раскрыты. По публичным оценкам индустрии, гигаватт ИИ-мощности обходится в 50–60 млрд долларов, около 35 млрд из них уходит на оборудование Nvidia. Остальное — земля, подстанции, генерация, охлаждение, сети и сама постройка. • Ориентир отрасли: 50–60 млрд долларов за 1 ГВт. • Основная доля бюджета — ускорители и серверы. • Электричество и охлаждение определяют сроки не меньше, чем деньги.

AI-обработка оригинала Bloomberg Tech; редакция Hamidun News
Bloomberg раскладывает по статьям стоимость ИИ-дата-центра в Техасе
Источник: Bloomberg Tech. Коллаж: Hamidun News.
◐ Слушать статью

Bloomberg опубликовал эксклюзивную раскладку ориентировочных затрат на строительство ИИ-дата-центра в Техасе. Вывод материала: девелоперы закладывают в проекты миллиарды долларов, и причина в структуре сметы, а не в одной дорогой статье. Постатейные цифры из анонса нам недоступны, поэтому ниже мы разбираем логику расходов по публичным оценкам индустрии. Глава Nvidia Дженсен Хуанг называл ориентир в 50–60 млрд долларов на гигаватт мощности, из которых около 35 млрд приходится на оборудование его компании.

Где уходят деньги

Самая тяжёлая статья — вычислительное оборудование. Стойка на базе GB200 NVL72 по рыночным оценкам стоит порядка 3 млн долларов, и в большом кампусе таких стоек тысячи. Ускорители, серверы, коммутаторы и оптика забирают больше половины бюджета. Здание, подстанции, генерация и инженерные системы делят между собой остальное.

Вторая по весу группа расходов — всё, что превращает электричество в вычисления. Современная ИИ-стойка потребляет больше 100 кВт, а воздух с таким теплом уже не справляется. Нужны жидкостное охлаждение, чиллеры, сложная гидравлика и резервное питание. Каждый мегаватт ИТ-нагрузки тянет за собой дополнительные мощности на охлаждение и потери, поэтому строить приходится с запасом.

Почему именно Техас

Штат привлекает девелоперов дешёвой землёй, быстрыми разрешениями и доступом к газу и ветровой генерации. Крупнейшие кампусы под ИИ, включая Stargate в Абилине, строятся именно там. Но у этой выгоды есть оборотная сторона. Сетевая инфраструктура ERCOT работает на пределе, очередь на подключение крупных потребителей длинная, а новые правила для нагрузок от 75 МВт добавляют требования к раскрытию и управлению нагрузкой. Поэтому часть проектов строит собственную генерацию, а это отдельные сотни миллионов долларов.

Земля в бюджете почти незаметна. Дорого стоит то, что к ней нужно подвести: линии высокого напряжения, подстанции, газопроводы и вода для систем охлаждения.

Ориентиры по смете

  • Полная стоимость: 50–60 млрд долларов на 1 ГВт по оценке Хуанга.
  • Доля Nvidia: около 35 млрд долларов на гигаватт.
  • Стойка GB200 NVL72: порядка 3 млн долларов, плотность более 100 кВт.
  • Остальные статьи: здание, подстанции, генерация, охлаждение, сети.
  • Главный риск: срок подключения к сети, а не цена бетона.

Как читать такие сметы

При оценке анонсов дата-центров стоит сразу смотреть, о чём идёт речь: о стоимости здания и инфраструктуры или о полном бюджете с оборудованием. Разница в разы, и именно из-за неё цифры у разных компаний выглядят несопоставимыми. Второй вопрос: зафиксировано ли подключение к сети и есть ли своя генерация. Без этого миллиарды остаются обязательствами на бумаге.

Для арендаторов вычислений вывод простой. Цена за GPU-час опирается на капитальные затраты и стоимость электричества, поэтому заметного удешевления без роста доступной мощности ждать не стоит. Для инвесторов главный показатель — срок окупаемости оборудования, которое устаревает быстрее, чем здание вокруг него.

Детальную раскладку по статьям стоит смотреть в полной версии материала Bloomberg.

ЖХ
Hamidun News
AI‑новости без шума. Ежедневный редакторский отбор из 50+ источников. Продукт Жемала Хамидуна, Head of AI в Alpina Digital.
✦ Образовательная экосистема

Системное обучение работе с ИИ и AI-агентами

Образовательная платформа Vibe Academy (vibe-academy.ru) — практические курсы, промпт-инжиниринг, автоматизация процессов и прикладные AI-воркфлоу.

Перейти в Vibe Academy →Интенсив по Вайб-кодингу
Что вы думаете?
Загружаем комментарии…