Boom na centra danych AI wypacza gospodarkę USA

Kwota kapitału wlewanego w projekty centrów danych AI jest oszałamiająca. W zeszłym tygodniu Microsoft, Alphabet, Meta i Amazon poinformowały, że ich nakłady inwestycyjne w 2025 roku wyniosą około 370 miliardów dolarów i spodziewają się, że w 2026 roku kwota ta będzie nadal rosła. Największym inwestorem w ubiegłym kwartale był Microsoft, który przeznaczył prawie 35 miliardów dolarów na centra danych i inne inwestycje, co stanowi 45% jego przychodów.

Rzadko, jeśli w ogóle, pojedyncza technologia wchłonęła tak duże środki w tak krótkim czasie. Ostrzeżenia przed bańką spekulacyjną na rynku sztucznej inteligencji (AI) są coraz głośniejsze z każdym dniem, ale niezależnie od tego, czy w końcu do niej dojdzie, szaleństwo to już teraz zmienia oblicze amerykańskiej gospodarki. Ekonomista z Harvardu, Jason Furman, szacuje, że inwestycje w centra danych i technologie przetwarzania oprogramowania odpowiadały za niemal cały wzrost PKB USA w pierwszej połowie 2025 roku.

Dzisiaj przyjrzymy się, w jaki sposób centra danych wpływają na trzy kluczowe obszary: rynki publiczne, miejsca pracy i energetykę.

Amerykański rynek akcji przeżywa rozkwit, głównie dzięki sztucznej inteligencji. Według Michaela Cembalesta z JPMorgan, od czasu uruchomienia ChatGPT w listopadzie 2022 roku, akcje związane ze sztuczną inteligencją odpowiadają za 75% zwrotów z inwestycji w S&P 500 i 80% wzrostu zysków. Pytanie brzmi, czy ten wzrost będzie trwały, skoro firmy technologiczne nadal inwestują ogromne środki w infrastrukturę AI.

Na początku tego roku giganci technologiczni finansowali swoje projekty AI głównie z gotówki, którą mieli pod ręką. Jak zauważył dziennikarz finansowy Derek Thompson, dziesięć największych amerykańskich spółek publicznych rozpoczęło rok 2025 z historycznie wysokimi marżami wolnych przepływów pieniężnych. Innymi słowy, ich działalność była tak dochodowa, że ​​dysponowały miliardami dolarów, które mogły przeznaczyć na karty graficzne Nvidia i rozbudowę centrów danych.

Ten trend w dużej mierze utrzymał się do 2025 roku. Na przykład Alphabet poinformował w zeszłym tygodniu inwestorów, że jego tegoroczne nakłady inwestycyjne wyniosą aż 93 miliardy dolarów, co stanowi wzrost w porównaniu z poprzednimi szacunkami na poziomie 75 miliardów dolarów. Firma poinformowała jednak również o wzroście przychodów o 33 procent rok do roku. Innymi słowy, Dolina Krzemowa zarówno wydaje więcej, jak i zarabia więcej. To znaczy, że wszystko jest w porządku, prawda?

Nie do końca. Po pierwsze, giganci technologiczni zdają się stosować sztuczki księgowe , aby ich finanse wyglądały lepiej, niż są w rzeczywistości. Znaczna część inwestycji w sztuczną inteligencję trafia do firmy Nvidia, która wypuszcza nowe wersje swoich procesorów graficznych co około dwa lata. Jednak firmy takie jak Microsoft i Alphabet szacują obecnie, że ich układy scalone wystarczą na sześć lat. Jeśli będą musiały dokonać modernizacji wcześniej, aby utrzymać konkurencyjność – co jest prawdopodobne – może to ostatecznie nadszarpnąć ich zyski i osłabić ogólną wydajność.

Niektóre firmy technologiczne zainwestowały ostatnio tak dużo w sztuczną inteligencję, że zmuszone zostały do ​​poszukiwania nowych źródeł finansowania. Godnym uwagi przykładem jest Meta, która niedawno ogłosiła wartą 27 miliardów dolarów umowę na budowę klastra centrów danych w Luizjanie. Projekt powstał za pośrednictwem spółki celowej (SPV), coraz powszechniejszej struktury organizacyjnej, która pozwala firmom uniknąć zaciągania dużych długów w bilansach. W zeszłym tygodniu Meta poinformowała również o pozyskaniu kolejnych 30 miliardów dolarów długu za pośrednictwem bardziej konwencjonalnego kanału: sprzedaży obligacji korporacyjnych.

Pojedyncze centrum danych może pomieścić dziesiątki tysięcy procesorów graficznych (GPU), które łącznie mogą wykonywać biliony operacji w trakcie treningu sztucznej inteligencji (AI). Ta ogromna moc obliczeniowa generuje wysokie temperatury, a sprzęt wymaga chłodzenia, aby mógł działać bezpiecznie. Wraz z przyspieszeniem wyścigu o budowę infrastruktury AI, wywiera to ogromną presję na amerykańską sieć energetyczną.

Częścią problemu jest to, że Stany Zjednoczone po prostu nie budują wystarczającej mocy sieci, aby obsłużyć wszystkie obecnie powstające centra danych. „Myślę, że jest bardzo prawdopodobne, że wiele z tych obiektów będzie już wyposażonych w sprzęt komputerowy, ale nie będzie elektronów do ich zasilania, ponieważ nie ma wystarczających zasobów paliwa” – mówi Zachary Krause, analityk ds. energii w East Daley Analytics, który badał branżę centrów danych.

Ponieważ podaż nie nadąża za popytem, ​​ceny energii rosną , szczególnie w społecznościach położonych w pobliżu centrów danych. Według „The New Yorker”, w pierwszej połowie 2025 roku amerykańskie przedsiębiorstwa użyteczności publicznej spodziewały się podwyżek cen o prawie 30 miliardów dolarów .

W zeszłym roku Stany Zjednoczone wdrożyły infrastrukturę energii odnawialnej o mocy 49 GW , według American Clean Power Association. Tymczasem Chiny dodały 429 GW . Chiński rząd podobno oferuje również hojne dotacje energetyczne krajowym gigantom technologicznym, takim jak ByteDance i Alibaba, aby pomóc im obniżyć koszty energii.

W liście wysłanym do Białego Domu w zeszłym tygodniu organizacja OpenAI ostrzegła , że ​​„ograniczenia dotyczące ilości energii elektrycznej, jaką Stany Zjednoczone mogą wytworzyć na potrzeby rozwoju sztucznej inteligencji” zagrażają zdolności kraju do utrzymania pozycji światowego lidera w dziedzinie sztucznej inteligencji.

Boom w centrach danych zbiega się ze słabnącym rynkiem pracy. Według firmy zajmującej się listami płac ADP, prywatni pracodawcy w USA stworzyli w październiku zaledwie 42 000 miejsc pracy , głównie w edukacji i służbie zdrowia. Duże firmy technologiczne jednak zwalniają pracowników, mimo że odnotowują rekordowe zyski. Amazon ogłosił w zeszłym tygodniu, że zlikwiduje 14 000 stanowisk w korporacjach , a wkrótce spodziewane są kolejne zwolnienia. Tymczasem Microsoft zwolnił około 15 000 osób w ramach dwóch rund cięć w maju i lipcu.

Choć łatwo jest patrzeć na te trendy i zakładać, że sztuczna inteligencja prowadzi do powszechnej utraty miejsc pracy, sprawa nie jest aż tak prosta. Istnieją pewne dowody na to, że generatywna sztuczna inteligencja eliminuje stanowiska na poziomie podstawowym w niektórych branżach, takich jak inżynieria oprogramowania. Wiele firm dąży również do znalezienia sposobów na automatyzację zadań, które obecnie wykonują ludzie. Na przykład, Amazon oszacował, że do 2027 roku mógłby uniknąć zatrudnienia 160 000 osób w Stanach Zjednoczonych , polegając na robotach, według wewnętrznych dokumentów, do których dotarł „The New York Times”.

Ale przynajmniej na razie głównym czynnikiem wpływającym na zatrudnienie nie jest sama sztuczna inteligencja, ale centra danych, które ją napędzają. Duże firmy i inwestorzy dysponują ograniczoną ilością kapitału do zainwestowania w ciągu roku i większość z niego przeznaczają na budowę centrów danych. Oznacza to, że mniej inwestycji płynie do innych sektorów, takich jak produkcja, która według ADP straciła w zeszłym miesiącu 3000 miejsc pracy.

To jest wydanie biuletynu Model Behavior . Przeczytaj poprzednie biuletyny tutaj.