Падіння вартості навчання нейромереж робить цю технологію все більш загальнодоступною, а збільшення попиту обумовлює великі вкладення в обчислювальні ресурси. Згідно з оцінками ARK Invest, до 2030 року всесвітні витрати на ШІ-інфраструктуру можуть досягти позначки в $1,5 трлн.
AI adoption is outpacing the internet, and infrastructure is scaling to match.
We believe this is the beginning of a massive buildout, as consumers and enterprises signal strong demand.@downingARK shares the latest on AI infrastructure in a new blog.https://t.co/tatNHMFiuM
— ARK Invest (@ARKInvest) March 25, 2026
Зниження цін, збільшення попиту
За даними аналітичних компаній, вартість тренування нейромереж падає на 75% щорічно. Інференс для моделей із результатом понад 50% у еталонних тестах стає дешевшим ще швидше — у середньому на 95%.
Джерело: ARK Invest.
Зниження ціни технології зазвичай призводить до скорочення витрат. Однак у ситуації зі штучним інтелектом ситуація інша: чим більш доступними стають тренування та використання моделей, тим ширше стає спектр завдань, у яких їх використання є економічно обґрунтованим.
Масштабне впровадження ШІ відбувається вдвічі швидше, ніж у випадку з Інтернетом. Всього за три роки рівень проникнення технології досяг 20%. Всесвітній мережі на це знадобилося більше шести років.
Корпоративний попит також швидко зростає. Обсяг запитів токенів через OpenRouter із грудня 2024 року збільшився в 28 разів. Anthropic збільшила свій річний дохід зі $100 млн у 2023 році до $14 млрд у лютому 2026 року. OpenAI до листопада 2025 року досягла 1 мільйона бізнес-клієнтів.
Джерело: ARK Invest.
Інфраструктурний сплеск
З моменту запуску ChatGPT попит на прискорені обчислення різко зріс. Річний дохід Nvidia зріс з $27 млрд у 2022 році до $216 млрд у 2025 році. За прогнозами аналітиків, у 2026 році цей показник досягне $350 млрд.
Глобальне зростання інвестицій у серверні системи прискорилося з 5% на рік (у десятилітті до 2022 року) до 30% за останні три роки. За даними ARK, рішення на основі GPU та спеціалізованих чипів (ASIC) стали домінуючим сегментом, займаючи 86% ринку серверних обчислень.
Приватні інвестиції в ШІ-інфраструктуру у 2025 році перевищили $200 млрд, з яких близько $80 млрд отримали розробники основних моделей. Гіперскейлери шукають альтернативні способи фінансування: угода Meta з Blue Owl на $30 млрд стала найбільшою приватною капітальною транзакцією в історії.
Боротьба чипів
Зростання попиту посилило конкуренцію між виробниками обладнання. AMD вдалося зрівнятися з Nvidia за показником сукупної вартості володіння (TCO) під час інференсу невеликих моделей. Однак у сегменті великих моделей Nvidia зберігає лідерство за продуктивністю завдяки архітектурі Grace Blackwell.
Джерело: ARK Invest.
Гіперскейлери активно розробляють власні напівпровідникові рішення. Google вже 10 років розробляє TPU. За оцінками SemiAnalysis, використання спеціальних чипів для внутрішніх задач може зменшити вартість обчислень на 62% у порівнянні з архітектурами Nvidia.
Amazon просуває Trainium, зробивши його основною платформою для навчання Anthropic. Microsoft розгортає друге покоління прискорювачів Maia, оптимізованих для інференсу.
Broadcom домінує в бекенд-дизайні, будучи партнером для Google TPU, Meta MTIA та майбутнього чипа OpenAI. Citi прогнозує зростання доходу компанії від ШІ з $20 млрд у 2025 році до $100 млрд у 2027 році.
Активізуються стартапи з новими архітектурами. Cerebras, відома своїм чипом Wafer Scale Engine, планує вийти на біржу цього року. У свою чергу, Groq підписала ліцензійну угоду з Nvidia на $20 млрд.
Прогноз
За підрахунками ARK, до 2030 року річні інвестиції в ШІ-інфраструктуру досягнуть $1,5 трлн — трикратне зростання за п’ять років. Частка спеціалізованих ASIC у структурі обчислювальних потужностей зросте до третини ринку.
Джерело: ARK Invest.
«Інфраструктура, яка будується сьогодні, — це не бульбашка, готова лопнути, а основа платформенної зміни, яка відбувається раз на покоління. Корисні ШІ-агенти тільки починають впроваджуватися, вони „жадібні до токенів“, але набагато більш потужні, ніж те, до чого звикли користувачі. Масштабування цих агентів на мільйони підприємств вимагатиме значних обчислень, що виправдовують інвестиції», — підсумували експерти.
Нагадаємо, експерти Citrini Research передбачили обвал економіки через штучний інтелект.