💴 Чипы как новая нефть: почему мир инвестирует в GPU и дата-центры
Технологические компании по всему миру всё активнее вкладываются в создание новых центров обработки данных (ЦОДов) — ключевой инфраструктуры для обучения и развития моделей искусственного интеллекта (ИИ).
📊 По данным Международного энергетического агентства (МЭА), в 2025 году инвестиции в дата-центры впервые превысят вложения в нефтяную отрасль:
$580 млрд против $540 млрд.
Это показывает, как быстро «топливо XXI века» сменилось с нефти на данные.
⚙️ GPU и TPU: зачем они нужны сегодня
Если раньше графические процессоры (GPU) ассоциировались с играми или майнингом, то сегодня это основа глобальной технологической инфраструктуры.
Их высокая параллельная производительность делает их идеальными для задач, где требуется одновременная обработка огромных массивов информации.
🔹 Основные направления применения:
- Обучение нейросетей и LLM
GPU и TPU используются для обучения языковых моделей — от ChatGPT (OpenAI) и Gemini (Google DeepMind) до Claude (Anthropic) и Qwen (Alibaba).
Каждая новая версия требует в тысячи раз больше вычислений, чем предыдущая. - Обработка видео и изображений
GPU обеспечивают работу сервисов компьютерного зрения — распознавание лиц, объектов, жестов, автоматическая разметка контента.
Эти технологии применяются в медицине, промышленной безопасности, транспорте и умных городах. - Научные расчёты и моделирование
Суперкомпьютеры на базе GPU используются для симуляции климата, расчёта молекулярных взаимодействий и проектирования новых материалов.
Пример — NVIDIA DGX SuperPOD, задействованный в исследовательских центрах США, ЕС и Китая. - Генеративные технологии и мультимодальные модели
Генерация видео, изображений и 3D-объектов требует огромных вычислительных мощностей.
GPU-кластер Amazon Bedrock и инфраструктура Microsoft Azure AI обеспечивают миллионы таких запросов ежедневно. - Автоматизация и автономный транспорт
GPU-чипы NVIDIA DRIVE применяются в беспилотных автомобилях, где каждая миллисекунда обработки данных решает вопрос безопасности.
🌍 Кто инвестирует и зачем
- Microsoft, Google, Amazon и Meta вкладывают десятки миллиардов долларов в строительство дата-центров и GPU-кластеров, чтобы поддерживать развитие своих ИИ-сервисов.
- Tesla использует суперкомпьютер Dojo, спроектированный на собственной архитектуре, для обучения систем автопилота.
- NVIDIA, поставляя вычислительные решения H100 и H200, стала самой дорогой компанией в мире с капитализацией более $5 трлн (по данным на ноябрь 2025 года).
⚡️ Энергия и новые вызовы
Рост вычислительных мощностей увеличивает и энергопотребление.
По оценкам МЭА, уже к 2026 году дата-центры будут потреблять до 4% мировой электроэнергии, что сравнимо с энергопотреблением целых стран.
Эта динамика подталкивает компании к переходу на возобновляемые источники энергии — солнечные фермы, водородные и геотермальные установки рядом с ЦОДами.
📈 Итог: эпоха «цифровой нефти»
Когда-то двигателем мировой экономики была нефть.
Сегодня её место занимают данные, а добывают их не буровые установки, а вычислительные чипы.
GPU и TPU стали новым «железом прогресса» — инструментом, который превращает цифровые ресурсы в реальные научные открытия, бизнес-решения и технологические революции.
🔗 Источник: РБК — Инвестиции в дата-центры превзошли вложения в нефть (2025)