BTC $79,397.73 -0.74%
ETH $2,490.60 -0.50%
BNB $744.15 -1.75%
XRP $1.40 -1.45%
SOL $104.92 -1.48%
TRX $0.3365 +0.55%
DOGE $0.0895 -0.62%
ADA $0.2194 -0.37%
BCH $256.26 -1.87%
LINK $13.25 +7.91%
HYPE $87.90 +0.04%
AAVE $134.13 -0.96%
SUI $0.8129 +1.59%
XLM $0.1918 +2.54%
ZEC $1,197.60 +0.94%
BTC $79,397.73 -0.74%
ETH $2,490.60 -0.50%
BNB $744.15 -1.75%
XRP $1.40 -1.45%
SOL $104.92 -1.48%
TRX $0.3365 +0.55%
DOGE $0.0895 -0.62%
ADA $0.2194 -0.37%
BCH $256.26 -1.87%
LINK $13.25 +7.91%
HYPE $87.90 +0.04%
AAVE $134.13 -0.96%
SUI $0.8129 +1.59%
XLM $0.1918 +2.54%
ZEC $1,197.60 +0.94%

Основатель SemiAnalysis: в 2028 году большая часть нового вычислительного потенциала AI будет принадлежать двум компаниям

2026-08-26 16:56:19

Сообщение ChainCatcher, основатель SemiAnalysis Дилан Пател в последнем подкасте предсказал, что к 2028 году OpenAI и Anthropic могут занять 70% до 80% нового AI вычислительного потенциала в мире, а общий масштаб вычислительной мощности может превысить 100 ГВт. Пател отметил, что обе компании в настоящее время занимают около 30% от ежегодного прироста вычислительной мощности в мире, и этот процент продолжает быстро расти.

Пател указал, что бизнес-модель передовых AI лабораторий меняется, эффективность производства AI вычислительной мощности значительно увеличивается, и текущий доход Anthropic на каждый мегаватт вычислительной мощности составляет около 50 миллионов долларов, и может вырасти до 100 миллионов долларов. Это позволяет OpenAI и Anthropic закупать или арендовать вычислительную мощность по высокой цене от 25 до 50 миллионов долларов за мегаватт.

Пател ожидает, что с 2024 по 2029 год глобальные капитальные затраты, связанные с AI, достигнут около 11 триллионов долларов, из которых более 5 триллионов долларов необходимо будет финансировать за счет долгового финансирования. Поскольку потенциальная доходность AI инфраструктуры значительно выше, чем в традиционных отраслях, технологические гиганты могут согласиться на более высокие затраты на финансирование, что приведет к росту общих кредитных ставок и окажет давление на оценку традиционных активов и экономики с высоким уровнем задолженности. Кроме того, Пател считает, что в будущем новый вычислительный потенциал может быть не в первую очередь использован для предоставления услуг моделирования, а скорее направлен на внутренние исследования и самоулучшение моделей в AI лабораториях.

app_icon
ChainCatcher Building the Web3 world with innovations.