Thank God For Data Centers

Thank God For Data Centers

Слава Богу за дата-центры

These Gigavillains Are Bringing So Many Technologies Down the Learning Curve

Эти «гигазлодеи» продвигают множество технологий вниз по кривой обучения

Welcome to the 2,232 newly Not Boring people who have joined us since our last essay! Join 267,788 smart, curious folks by subscribing here:

Приветствуем 2 232 новых читателя Not Boring, присоединившихся к нам после прошлого эссе! Присоединяйтесь к 267 788 умным и любознательным людям, подписавшись здесь:

Hi friends 👋,

Привет, друзья 👋

Happy Wednesday!

С наступившей средой!

A couple weeks ago, I asked if you wanted me to start sharing more off-the-cuff notes with not boring world subscribers, and the response was great, so we’re back. It’s a Wednesday afternoon, not my normal send time, but these are meant to be less formal and more, “I noticed something interesting, here are my quick thoughts.” This one happens to be a little longer than it is quick, but it’s one I wanted to get out for two reasons:

Пару недель назад я спросил, хотите ли вы, чтобы я начал делиться более неформальными заметками с подписчиками not boring world, — и отклик был отличным, так что мы продолжаем. Сейчас среда, вторая половина дня — не моё обычное время рассылки, — но формат задуман как менее официальный и скорее в духе «я заметил кое-что интересное, вот мои быстрые мысли». Этот выпуск получился чуть длиннее, чем «быстрые мысли», но я хотел его выпустить по двум причинам:

Люди ненавидят дата-центры для ИИ, и я считаю, что они неправы — даже если им не нравится сам ИИ. Потому что я всё чаще слышу, читаю и вижу, что дата-центры для ИИ финансируют новые технологии до того, как те пройдут кривую обучения, и это может стать провиденциально огромным подспорьем для реиндустриализации и всех тех сложных, физических вещей, которые мы хотим видеть в мире.

It’s pretty beautiful that gaming chips that evolved from Apollo-funded integrated circuits are creating a product with so much demand that their houses can pay for all sorts of novel technologies, like the Apollo Program did.

Есть особая красота в том, что игровые чипы, эволюционировавшие из интегральных схем, профинансированных программой «Аполлон», создают продукт с таким спросом, что их «дома» способны оплатить всевозможные новые технологии — точно так же, как когда-то это делала сама программа «Аполлон».

Let’s get to it.

Давайте к делу.

Today’s Not Boring is brought to you by… Deel

Сегодняшний выпуск Not Boring выходит при поддержке… Deel

Hiring globally doesn’t have to be complicated

Нанимать сотрудников по всему миру не обязательно должно быть сложно

Hiring globally can unlock growth, but local laws, payroll, and compliance often slow startups down.

Найм по всему миру открывает возможности для роста, но местное законодательство, расчёт зарплат и комплаенс часто тормозят стартапы.

Deel’s free guide breaks down what an Employer of Record (EOR) is, how startups use EORs to hire internationally without opening entities, and when it makes sense to use one so you can scale with confidence.

Бесплатный гайд Deel объясняет, что такое Employer of Record (EOR), как стартапы используют EOR для найма за рубежом без открытия юрлиц и когда это имеет смысл — чтобы вы могли масштабироваться уверенно.

Download Now

Скачать сейчас

Thank God for Data Centers

Слава Богу за дата-центры

There exists a vast pool of technologies that are potentially superior to those we employ today, but which require scale and learning curves to reach their potential.

Существует огромный пул технологий, потенциально превосходящих те, что мы используем сегодня, но которым для раскрытия потенциала нужны масштаб и прохождение кривой обучения.

Advanced nuclear reactors are one such technology - they are more expensive than alternatives today, but manufactured at scale, and benefiting from the learning curves required to get there, may become cheaper than other generation technologies. The cost physics are on their side, and nuclear is reliable, safe, firm, and clean.

Продвинутые ядерные реакторы — одна из таких технологий: сегодня они дороже альтернатив, но при серийном производстве и благодаря кривой обучения, необходимой для его достижения, могут стать дешевле других технологий генерации. Физика затрат на их стороне, а ядерная энергия надёжна, безопасна, стабильна и чиста.

The challenge with these technologies, in normal times, is that there is little economic incentive for the buyers who would enable the scale to stick their necks out. Natural gas is cheap and abundant, and it’s not that bad for the environment, compared to coal and oil at least, and the environment is someone else’s problem, anyway. And so, in normal times, we remain stuck in local maxima without the demand to push towards global ones.

Проблема с такими технологиями в обычное время в том, что у покупателей, которые могли бы обеспечить масштаб, мало экономических стимулов рисковать. Природный газ дёшев и доступен, он не так уж плох для экологии — по крайней мере, по сравнению с углём и нефтью, — да и экология — это чужая проблема. И вот в обычное время мы застреваем в локальном максимуме, без достаточного спроса, чтобы двигаться к глобальному.

Historically, these stalemates have cracked in a couple of main ways: Alpha Products and extraeconomic Buyers of Capabilities. These are essentially the same mechanism at different scales and with different motivations.

Исторически такие тупики разрешались двумя основными способами: через альфа-продукты и внеэкономических покупателей возможностей. По сути, это один и тот же механизм, но в разных масштабах и с разными мотивациями.

In The Electric Slide, we discussed the role that Alpha Products played in providing the initial demand that eventually brought each layer of the Electric Stack down their respective cost-performance curves. For lithium-ion batteries, the alpha product was the Sony Handycam. For neodymium magnets and motors, it was the 3.5” hard‑disk drive. For power electronics (IGBTs / inverters), it was the variable‑frequency drive (VFD) for industrial motors. For microcontrollers (MCUs), it was the calculator. Etc.

В эссе The Electric Slide мы обсуждали роль альфа-продуктов в создании первоначального спроса, который в конечном счёте продвинул каждый уровень «электрического стека» вниз по кривой стоимость-производительность. Для литий-ионных аккумуляторов альфа-продуктом стал Sony Handycam. Для неодимовых магнитов и двигателей — 3,5-дюймовый жёсткий диск. Для силовой электроники (IGBT / инверторы) — частотно-регулируемый привод (VFD) для промышленных двигателей. Для микроконтроллеров (MCU) — калькулятор. И так далее.

For each of these, the new technology was advantageous enough in a specific way to the end product that it was worth paying higher costs or sacrificing on other capabilities to capture those benefits.

Для каждого из этих случаев новая технология давала достаточно специфических преимуществ конечному продукту, чтобы оправдать более высокую цену или жертву в других характеристиках ради этих преимуществ.

Alpha Products, however, typically support components that are not multi-hundred million or multi-billion dollar projects in their own right.

Однако альфа-продукты, как правило, поддерживают компоненты, которые сами по себе не являются проектами стоимостью в сотни миллионов или миллиарды долларов.

The role of the extraeconomic Buyer of Capabilities in the development of new technologies is even better-understood. This is the DoD or NASA, mainly, buying technologies to confer a specific advantage, almost irrespective of their cost. This category of customer cares less about price than about capability.

Роль внеэкономического покупателя возможностей в развитии новых технологий изучена ещё лучше. Это прежде всего Минобороны или NASA, закупающие технологии ради конкретного преимущества практически независимо от их стоимости. Этот тип заказчика заботится не столько о цене, сколько о возможностях.

Theirs is an important role because it gives new technologies the opportunity to get to scale, come down the learning curve, and ultimately compete in the much larger commercial market.

Их роль важна, потому что она даёт новым технологиям шанс выйти на масштаб, пройти кривую обучения и в конечном счёте конкурировать на гораздо более крупном коммерческом рынке.

For a while now, but particularly over the past couple of weeks, I’ve heard some version of the same story over and over again:

Уже довольно давно, но особенно в последние пару недель, я снова и снова слышу одну и ту же историю в том или ином варианте:

“We are still going after our long-term mission, but to fund it, we’re planning to sell to data centers.”

«Мы по-прежнему идём к нашей долгосрочной миссии, но чтобы её финансировать, мы планируем продавать дата-центрам.»

Today, Data Centers are increasingly serving as Buyers of Capabilities, acting as something between a government and a commercial buyer. The Data Center is the meta-Alpha Product. If you can sell them something they need, fast, they have an almost bottomless bid.

Сегодня дата-центры всё чаще выступают покупателями возможностей, занимая промежуточное положение между государственным и коммерческим заказчиком. Дата-центр — это мета-альфа-продукт. Если вы можете продать им то, что им нужно, и быстро — у них почти бездонный бюджет.

This is true for obvious things like GPUs, inference chips, and DRAM, but it’s also true for companies that you wouldn’t typically associate with AI data centers, like supersonic turbines, enhanced geothermal, modular construction, high-voltage direct current grids, solid-state transformers, silicon photonics, optical fiber, lasers, batteries, and nuclear.

Это справедливо для очевидных вещей вроде GPU, чипов для инференса и DRAM, но также и для компаний, которые обычно не ассоциируются с ИИ-дата-центрами: сверхзвуковые турбины, улучшенная геотермальная энергия, модульное строительство, высоковольтные сети постоянного тока, твердотельные трансформаторы, кремниевая фотоника, оптоволокно, лазеры, аккумуляторы и ядерная энергетика.

Many of these technologies have the potential to be better and cheaper than the incumbent technologies they aim to replace, but they have been too expensive and unproven to compete. With backlogs in all of the traditional inputs to Data Centers, however, developers are willing to pay up for new technologies that can deliver fast, which gives them the opportunity to scale up and cost down.

Многие из этих технологий потенциально лучше и дешевле действующих технологий, которые они призваны заменить, но они были слишком дорогими и непроверенными, чтобы конкурировать. Однако из-за дефицита всех традиционных ресурсов для дата-центров застройщики готовы платить больше за новые технологии, способные обеспечить поставку быстро, — а это даёт этим технологиям возможность нарастить масштаб и снизить стоимость.

For these technologies, Data Centers act as a third type of Buyer of Capabilities, a commercial analog operating on DoD-style procurement logic but commercial timescales.

Для этих технологий дата-центры выступают третьим типом покупателя возможностей — коммерческим аналогом, действующим по логике госзакупок Минобороны, но в коммерческих временных рамках.

Given the size of the budgets, the relative smallness of any one input’s cost relative to the overall project cost and revenue opportunity, and the speed with which Data Centers are making decisions and putting down deposits, Data Centers may meaningfully increase the odds of success of hard tech companies and Vertical Integrators more than the market realizes.

Учитывая размер бюджетов, относительную незначительность стоимости любого отдельного компонента по сравнению с общей стоимостью проекта и потенциальной выручкой, а также скорость принятия решений и внесения задатков, дата-центры могут существенно повысить шансы на успех компаний в сфере хардтеха и вертикальных интеграторов больше, чем это осознаёт рынок.

Far from being the villains they are painted as (often using misinformation and largely due to their association with deeply unpopular AI), Data Centers may be the greatest accelerant of American Reindustrialization and a built-world future that benefits all people that we’ve ever seen.

Вопреки навязываемому образу злодеев (часто с помощью дезинформации и во многом из-за ассоциации с крайне непопулярным ИИ), дата-центры могут оказаться величайшим ускорителем реиндустриализации Америки и будущего построенного мира на благо всех людей, какой мы когда-либо видели.

They offer dilution-free capital (real revenue on a negative working capital cycle) to fund the big vision, and more importantly, the opportunity to get to scale and down the learning curve years earlier than would otherwise have been possible. This both accelerates timelines of things that might have worked, but more slowly, and makes companies that might otherwise have died in the Valley of Death viable.

Они предлагают капитал без размывания долей (реальную выручку с отрицательным циклом оборотного капитала) для финансирования большой идеи, а что ещё важнее — возможность выйти на масштаб и пройти кривую обучения на годы раньше, чем это было бы возможно иначе. Это одновременно ускоряет развитие того, что могло бы сработать, но медленнее, и делает жизнеспособными компании, которые иначе погибли бы в «долине смерти».

Whatever your feelings are on AI, the furor towards Data Centers is misplaced. Hell, whether or not you think we’re in an AI Bubble barely matters here. In five years, this could all fall apart, and the world will be much better off. Data Centers are funding the future where no one else will.

Как бы вы ни относились к ИИ, гнев в адрес дата-центров направлен не туда. Чёрт возьми, даже вопрос о том, находимся ли мы в ИИ-пузыре, здесь почти не имеет значения. Через пять лет всё это может развалиться — и мир всё равно окажется в гораздо лучшем положении. Дата-центры финансируют будущее там, где этого не делает никто другой.

This isn’t the first time that people have gotten mad that something that seems frivolous is sucking up so many resources. The immediate stuff - like how much money is being spent or power is being consumed - is an easy target, while the long-term benefits are hard to see.

Это не первый раз, когда люди злятся на то, что нечто, кажущееся несерьёзным, поглощает столько ресурсов. Ближайшие вещи — сколько денег тратится, сколько энергии потребляется — легко критиковать, тогда как долгосрочные выгоды трудно разглядеть.

We Choose to Go to the Moon Not Because it is Popular

Мы решили лететь на Луну не потому, что это популярно

With the benefit of hindsight and distance, the Apollo mission has become one of America’s proudest accomplishments. At the time, though, not everyone loved JFK taking us to the Moon. There were too many problems on Earth to be solved to waste all that time, money, and smarts on a lunar boondoggle.

С высоты прошедших лет и дистанции миссия «Аполлон» стала одним из главных поводов для гордости Америки. Однако в своё время не все одобряли решение Кеннеди отправить нас на Луну. На Земле было слишком много нерешённых проблем, чтобы тратить столько времени, денег и умов на лунную авантюру.

In May 1961, Gallup asked Americans, “It has been estimated that it would cost the United States 40 billion dollars-or an average of about $225 per person-to send a man to the moon. Would you like to see this amount spent for this purpose, or not?” 58% of respondents said that they would not, another 9% had no opinion, and only 33% supported the mission.

В мае 1961 года Gallup спросил американцев: «По оценкам, отправка человека на Луну обойдётся США в 40 миллиардов долларов — в среднем около 225 долларов на человека. Хотели бы вы, чтобы эти деньги были потрачены на эту цель, или нет?» 58% опрошенных ответили отрицательно, ещё 9% не имели мнения, и лишь 33% поддержали миссию.

President John F. Kennedy gave his canonical “We choose to go to the Moon” speech not because it was popular, but because it was unpopular and he needed to rally support.

Президент Джон Кеннеди произнёс свою каноническую речь «Мы решили лететь на Луну» не потому, что это было популярно, а потому, что это было непопулярно — и ему нужно было заручиться поддержкой.

It didn’t work that well. In a 1964 Gallup poll that asked “Do you think the United States should go all out to beat the Russians in a manned-flight to the moon–or don’t you think this is too important?”, 66% of respondents said that they did not think it was too important, and another 8% said “Don’t know,” which amounts to the same thing. In the summer of 1965, “one-third of the nation favored cutting the space budget, while only 16% wanted to increase it.”

Это не слишком помогло. В опросе Gallup 1964 года на вопрос «Считаете ли вы, что Соединённые Штаты должны приложить все усилия, чтобы опередить русских в пилотируемом полёте на Луну, — или вы не считаете это слишком важным?» 66% респондентов ответили, что не считают это важным, а ещё 8% сказали «Не знаю», что по сути означает то же самое. Летом 1965 года «треть нации выступала за сокращение космического бюджета, и лишь 16% хотели его увеличить».

Even a decade after NASA pulled off the near-impossible, in 1979, only 41% of Americans told an NBC/AP poll that the benefits of the space program outweighed the costs. By 1995, that had risen to 47%, by 1999 it hit 55%, and by the 50th anniversary of the Moon Landing, in 2019, support had reached 64%.

Даже через десять лет после того, как NASA совершила почти невозможное, в 1979 году лишь 41% американцев заявили в опросе NBC/AP, что выгоды космической программы перевешивают затраты. К 1995 году этот показатель вырос до 47%, к 1999-му достиг 55%, а к 50-летию высадки на Луну в 2019 году поддержка составила 64%.

One explanation is that, not having to pay the costs ourselves but getting to bask in the memory of victory, today’s Americans can of course look back and say it was worth it.

Одно из объяснений состоит в том, что сегодняшним американцам, которым не пришлось нести расходы самим, но которые могут наслаждаться воспоминанием о победе, разумеется легко оглянуться назад и сказать, что оно того стоило.

Another, though, is that over time, the real benefits, not at all obvious at the time, have become more clear.

Другое, однако, заключается в том, что со временем реальные выгоды — совсем не очевидные в тот момент — стали более понятны.

Apollo’s critics were ultimately proven wrong, both because beating the Soviets to the Moon was awesome…

Критики «Аполлона» в конечном счёте оказались неправы — и потому, что обогнать Советы в лунной гонке было потрясающе…

… and more directly because the absurdity of the task’s ambition coupled with the bottomlessness of its budget that they complained about were exactly the conditions needed to create terrestrially-useful innovations that would otherwise have taken much longer, or never been invented at all.

…и в более прямом смысле: именно абсурдность амбициозности задачи в сочетании с бездонностью бюджета, на которые они жаловались, создали условия для появления полезных на Земле инноваций — тех, что иначе появились бы гораздо позже или не появились бы вовсе.

While the role that the Apollo Program played in inventing new technologies is probably overblown, it accelerated, scaled, and de-risked a lot of things that otherwise may not have gotten to sufficient scale or cost to impact our lives. Some of the technologies and products for which they served this role include:

Хотя роль программы «Аполлон» в изобретении новых технологий, вероятно, преувеличена, она ускорила, масштабировала и снизила риски для множества вещей, которые иначе могли бы не достичь достаточного масштаба или уровня затрат, чтобы повлиять на нашу жизнь. Среди технологий и продуктов, для которых она сыграла эту роль:

Огнестойкие ткани и огнезащитные материалы (разработанные после пожара на «Аполлоне-1»), которые нашли применение в костюмах пожарных и гоночной экипировке. Усовершенствованные процессы сублимационной сушки для консервации продуктов. Отражающая изоляция на основе майлара, ставшая спасательным термоодеялом. Достижения в области композитных материалов и абляционных покрытий. КТ- и МРТ-визуализация выиграли от методов цифровой обработки изображений, разработанных в JPL для улучшения лунных фотографий. Имплантируемые кардиостимуляторы улучшились благодаря двунаправленной телеметрии, созданной для биосенсоров астронавтов. Охлаждающие костюмы (одежда с жидкостным охлаждением) для пациентов с рассеянным склерозом, ожоговых больных и гонщиков произошли непосредственно от нижнего белья скафандра. Аппараты для диализа почек использовали химический процесс, разработанный для удаления токсинов из воды астронавтов. Black & Decker создала технологию для производства беспроводных электроинструментов для сбора лунных образцов. NASA разработала пену с эффектом памяти (Temper Foam) для защиты при ударах в креслах. Фильтрация воды с помощью ионов серебра — на основе системы очистки воды экипажа «Аполлона». Устойчивые к царапинам покрытия для линз, созданные на основе покрытий для визоров астронавтов. Усовершенствованные детекторы дыма (современный ионизационный тип был доработан для станции Skylab, использовавшей оборудование «Аполлона»).

Even cleanroom protocols for handling lunar samples spread into pharmaceuticals and, relevant to today’s discussion, semiconductor manufacturing.

Даже протоколы чистых помещений для работы с лунными образцами распространились на фармацевтику и — что важно для нашего обсуждения — на производство полупроводников.

That’s just one program, albeit a very large one. If you zoom out to include the technologies that received early support from the DoD, the list includes pretty much everything that defines modern life.

И это лишь одна программа, пусть и очень масштабная. Если расширить обзор и включить технологии, получившие раннюю поддержку от Минобороны, список охватит практически всё, что определяет современную жизнь.

The internet and TCP/IP directly, and Ethernet indirectly. Satellite communications, GPS, the inertial navigation systems that run in our phones and cars, and radio navigation. The mouse, windowing interfaces, and hypertext; the work that Doug Engelbart showed off in his “Mother of All Demos” was ARPA-funded. Public-key cryptography was invented for UK SigInt, Grace Hopper developed COBOL on the Navy’s dime, and DARPA funded the first AI labs at MIT, Stanford, CMU, and Stanford Research Institute for decades. The chips AI runs on, GPUs, and the CUDA software behind them, owe something to DARPA-funded parallel computing research. Siri’s lineage, for better or worse, through DARPA’s CALO speech recognition program at SRI. There are the more obviously military products, like the jet engine and the planes jet engines power, stealth coatings, night vision, radar and synthetic aperture radar, Lidar, ultrasound, drones, and infrared and thermal imaging. There are materials, like composites, including carbon fiber, titanium alloys, and advanced ceramics, all of which scaled through defense procurement. LEDs were funded through early signaling work, and digital photography found a buyer in early spy planes. In medicine, we have the DoD to thank for EpiPens, tourniquets, hemostatic agents like QuikClot, prosthetics, blood banking, and plasma storage. Penicillin was first mass-produced in a wartime crash program. And energy? Civilian nuclear power descended directly from Admiral Rickover’s Naval reactor program, lithium-ion battery research had defense funding, and solar photovoltaic cells were pulled forward by satellites’ unique power needs.

Интернет и TCP/IP напрямую, Ethernet — косвенно. Спутниковая связь, GPS, инерциальные навигационные системы в наших телефонах и автомобилях, радионавигация. Мышь, оконные интерфейсы и гипертекст — всё, что Даг Энгельбарт показал в своей «Матери всех демонстраций», финансировалось ARPA. Криптография с открытым ключом была изобретена для британской радиоразведки, Грейс Хоппер разработала COBOL на деньги ВМФ, а DARPA десятилетиями финансировала первые лаборатории ИИ в MIT, Стэнфорде, CMU и Стэнфордском исследовательском институте. Чипы, на которых работает ИИ, — GPU, и стоящее за ними ПО CUDA — обязаны кое-чем исследованиям параллельных вычислений, финансировавшимся DARPA. Родословная Siri, к лучшему или к худшему, ведёт к программе распознавания речи CALO от DARPA в SRI. Есть и более очевидно военные продукты: реактивный двигатель и самолёты, которые он приводит в движение, стелс-покрытия, приборы ночного видения, радар и радар с синтезированной апертурой, лидар, ультразвук, дроны, инфракрасная и тепловая визуализация. Есть материалы — композиты, включая углеволокно, титановые сплавы и современную керамику, — все они вышли на масштаб через оборонные закупки. Светодиоды финансировались в рамках ранних работ по сигнализации, а цифровая фотография нашла покупателя в первых самолётах-разведчиках. В медицине Минобороны мы обязаны EpiPen, жгутами, гемостатиками вроде QuikClot, протезами, банками крови и хранением плазмы. Пенициллин впервые был произведён в промышленных масштабах в рамках военной экстренной программы. А энергетика? Гражданская ядерная энергетика напрямую произошла от программы морских реакторов адмирала Риковера, исследования литий-ионных аккумуляторов получали оборонное финансирование, а развитие солнечных фотоэлектрических элементов было ускорено уникальными энергетическими потребностями спутников.

Military procurement is the closest thing that the United States has to a national industrial policy, and its worked. The military has funded the development of practically every general purpose technology of the past century, before the commercial market took those de-risked, cost-downed technologies and figured out how to bring them to the masses.

Военные закупки — это ближайший аналог национальной промышленной политики в Соединённых Штатах, и он работал. Военные профинансировали разработку практически каждой технологии общего назначения прошлого столетия, прежде чем коммерческий рынок взял эти обкатанные и удешевлённые технологии и нашёл способ донести их до масс.

Of all of these, the cleanest case study and the one that maps most directly onto what’s happening in 2026, is the integrated circuit.

Из всех этих примеров самый чистый кейс и тот, который наиболее точно проецируется на происходящее в 2026 году, — это интегральная схема.

Minuteman, Apollo, and Moore’s Law

Minuteman, «Аполлон» и закон Мура

Fairchild Semiconductor was founded in 1957 as a transistor company, and its first big customer was the military.

Fairchild Semiconductor была основана в 1957 году как компания по производству транзисторов, и её первым крупным заказчиком стали военные.

Specifically, facing a threat from larger Soviet boosters that could launch intercontinental ballistic missiles (ICBMs) that could fit vacuum tubes, the US military, with its smaller boosters, had to invest in miniaturization, which meant transistors. Between 1958 and 1960, Fairchild’s revenue grew from $500k to $21 million, largely on the back of the Minuteman I program, for which it produced custom designs. Challenge was, as the number of transistors grew, the electronics industry ran into the “tyranny of numbers”: now that they could, engineers wanted to design circuits with thousands of components, all of which had to be wired together by hand.

Конкретно: столкнувшись с угрозой со стороны более крупных советских ракет-носителей, способных запускать межконтинентальные баллистические ракеты (МБР) с вакуумными лампами, американские военные со своими меньшими носителями были вынуждены инвестировать в миниатюризацию — а значит, в транзисторы. С 1958 по 1960 год выручка Fairchild выросла с $500 тыс. до $21 млн, в основном благодаря программе Minuteman I, для которой компания производила индивидуальные разработки. Проблема была в том, что по мере роста числа транзисторов электронная промышленность столкнулась с «тиранией чисел»: теперь, когда это стало возможным, инженеры хотели проектировать схемы с тысячами компонентов, каждый из которых приходилось соединять вручную.

So in Dallas, Texas Instruments’ Jack Kilby came up with his “monolithic idea.” “He realized that,” Carl Leonard writes, “instead of connecting separate components, an entire electronic assembly could be made as one unit from one semiconducting material by overlaying it with various impurities to replicate individual electronic components, such as resistors, capacitors, and transistors.” He had invented the integrated circuit (IC).

И тогда в Далласе Джек Килби из Texas Instruments выдвинул свою «монолитную идею». «Он осознал, — пишет Карл Леонард, — что вместо соединения отдельных компонентов можно изготовить весь электронный узел как единое целое из одного полупроводникового материала, нанося на него различные примеси для воспроизведения отдельных электронных компонентов — резисторов, конденсаторов и транзисторов». Он изобрёл интегральную схему (ИС).

Three months later, in Mountain View, Fairchild co-founder Bob Noyce arrived at a similar idea from a different angle. Starting from the planar process, invented by Jean Hoerni in early 1959, Noyce realized that you could build transistors flat on a silicon wafer, with all the connections on the top surface, protected by a layer of silicon oxide. He wrote in his notebook, “In many applications now it would be desirable to make multiple devices on a single piece of silicon in order to be able to make interconnections between devices as part of the manufacturing process, and thus reduce size, weight, etc., as well as cost per active element,” and filed a patent that year.

Три месяца спустя, в Маунтин-Вью, сооснователь Fairchild Боб Нойс пришёл к аналогичной идее с другой стороны. Отталкиваясь от планарного процесса, изобретённого Жаном Хёрни в начале 1959 года, Нойс понял, что можно создавать транзисторы плоскими на кремниевой пластине со всеми соединениями на верхней поверхности, защищёнными слоем оксида кремния. Он записал в своём блокноте: «Во многих нынешних приложениях было бы желательно размещать множество устройств на одном куске кремния, чтобы выполнять соединения между устройствами в рамках производственного процесса и тем самым уменьшить размер, вес и т. д., а также стоимость одного активного элемента», — и в том же году подал патент.

While there are differences between the ICs they developed (Kilby’s used Geranium and Noyce’s silicon, for example), the two are credited as the co-inventor of the IC. What matters for our story is 1) the IC may not have been developed without demand from the Air Force, Army, and Navy, which were each spending real money on parallel attempts to solve it, and 2) Fairchild was now in the IC business.

Хотя между разработанными ими ИС есть различия (например, Килби использовал германий, а Нойс — кремний), оба признаны соизобретателями ИС. Для нашей истории важно следующее: 1) ИС, возможно, не была бы разработана без спроса со стороны ВВС, армии и ВМФ, каждый из которых тратил реальные деньги на параллельные попытки решить эту задачу, и 2) Fairchild теперь была в бизнесе интегральных схем.

In 1961, after starting at $1,000 per chip on tiny pilot runs the year before, Fairchild brought the integrated circuit to market at $120 per chip. The challenge was, no one really needed an integrated circuit, not enough to pay that price. Any electronics firm could wire together discrete transistors to do the same thing for a fraction of the price. As Britannica puts it, “a buyer had to have a serious space constraint to justify purchasing ICs.” Fortunately for Fairchild, NASA had a serious space constraint.

В 1961 году, после старта по $1 000 за чип при крошечных пилотных партиях годом ранее, Fairchild вывела интегральную схему на рынок по $120 за штуку. Проблема была в том, что интегральная схема никому особо не была нужна — не настолько, чтобы платить такую цену. Любая электронная фирма могла собрать дискретные транзисторы для выполнения той же задачи за малую долю стоимости. Как пишет Britannica, «покупатель должен был иметь серьёзные ограничения по габаритам, чтобы оправдать покупку ИС». К счастью для Fairchild, у NASA были серьёзные ограничения по габаритам.

In early 1962, MIT’s Instrumentation Lab, which was responsible for the Apollo Guidance Computer (AGC), placed a test order for 100 ICs at $43.50 per unit. Meanwhile, getting ahead of volume and hoping to use scale to rev aerospace demand, Noyce cut the price of the IC from $120 to $15, an 87.5% drop, while still charging NASA and MIT premium prices to fund scale. “Noyce slashed prices, too, gambling that this would drastically expand the civilian market for chips, Chris Miller wrote in Chip War. “In the mid-1960s, Fairchild chips that previously sold for $20 were cut to $2. At times Fairchild even sold products below manufacturing cost, hoping to convince more customers to try them.”

В начале 1962 года Лаборатория приборостроения MIT, отвечавшая за бортовой компьютер «Аполлона» (AGC), сделала пробный заказ на 100 ИС по $43,50 за штуку. Тем временем, опережая объёмы и надеясь использовать масштаб для стимулирования аэрокосмического спроса, Нойс снизил цену ИС со $120 до $15 — падение на 87,5%, — продолжая при этом брать с NASA и MIT премиальные цены для финансирования масштабирования. «Нойс резал цены, делая ставку на то, что это радикально расширит гражданский рынок чипов», — пишет Крис Миллер в книге Chip War. «В середине 1960-х чипы Fairchild, ранее продававшиеся по $20, были снижены до $2. Временами Fairchild даже продавала продукцию ниже себестоимости, надеясь убедить больше клиентов попробовать».

Meanwhile, the government funded the gap. That November, MIT decided to go with Fairchild’s IC, or more specifically, its Micrologic computer made up of ICs. By 1963, MIT was consuming 60% of US IC production for the AGC; other military and aerospace buyers made up the rest. In a 1964 article for IEEE, Noyce wrote, “Military and space applications accounted for essentially the entire integrated circuits market last year, and will use over 95 per cent of the integrated circuits produced this year.”

Тем временем государство финансировало разрыв. В ноябре того года MIT решил остановиться на ИС Fairchild, а точнее — на компьютере Micrologic, собранном из ИС. К 1963 году MIT потреблял 60% всего производства ИС в США для AGC; остальное забирали другие военные и аэрокосмические заказчики. В статье 1964 года для IEEE Нойс писал: «Военные и космические приложения обеспечили по сути весь рынок интегральных схем в прошлом году и используют более 95 процентов интегральных схем, произведённых в этом году».

In 1965, the year that Gordon Moore wrote the Cramming More Components onto Integrated Circuits paper that birthed Moore’s Law, ICs had reached cost parity with discrete components, at around $10, and were beginning to beat them. It was around this time that the Minuteman II program, which now used Texas Instruments ICs, became the technology’s largest buyer. That meant two things – 1) there were multiple large buyers of ICs and 2) there was competition – which combined caused Noyce to cut prices again, down to $2, and again, to $1. The cash coming in from Apollo allowed him to attack the commercial market with lower prices.

В 1965 году, когда Гордон Мур написал статью Cramming More Components onto Integrated Circuits, положившую начало закону Мура, ИС достигли ценового паритета с дискретными компонентами — около $10 — и начали их обходить. Примерно в это же время программа Minuteman II, теперь использовавшая ИС от Texas Instruments, стала крупнейшим покупателем этой технологии. Это означало две вещи: 1) появилось несколько крупных покупателей ИС и 2) появилась конкуренция — что в совокупности заставило Нойса снова снизить цены, до $2, а затем до $1. Деньги от «Аполлона» позволяли ему атаковать коммерческий рынок более низкими ценами.

And it worked. By the end of the decade, America beat the Russians to the Moon, and Burroughs released the B2500 computer, the first to use ICs.

И это сработало. К концу десятилетия Америка обогнала русских в лунной гонке, а Burroughs выпустила компьютер B2500 — первый, использующий ИС.

From that point forward, Moore’s Law has largely been driven by demand from the much larger and faster-moving commercial market. But the IC would not have come down the cost curve so quickly – and Moore’s Law, that self-fulfilling prophecy, may never have been coined or executed against – without the early space and military demand. It is to these Buyers of Capabilities that we owe the computer-powered world we inhabit today.

С того момента закон Мура в основном приводился в движение спросом со стороны гораздо более крупного и динамичного коммерческого рынка. Но ИС не прошла бы кривую снижения стоимости так быстро — и закон Мура, это самосбывающееся пророчество, возможно, никогда не был бы сформулирован или реализован — без раннего спроса со стороны космоса и военных. Именно этим покупателям возможностей мы обязаны компьютеризированным миром, в котором живём сегодня.

Something similar might be happening with Data Centers today.

Нечто подобное, возможно, происходит сегодня с дата-центрами.

Data Center Demand

Спрос дата-центров

There is a sentiment floating around that we can’t build hard things in America anymore, but by any measure, modern AI data centers are hard assets to build and operate, and we are building a lot of very big ones. Western hyperscalers, labs, and neoclouds will spend something like$750 billion this year and more than $1 trillion next year building them. Goldman estimates that AI CapEx will take $7.6 trillion of capital between 2026 and 2031 across Compute, “Data Centers,” and Power.

Бытует мнение, что мы больше не способны строить сложные вещи в Америке, однако по любым меркам современные ИИ-дата-центры — это сложные объекты для строительства и эксплуатации, и мы строим их много и очень больших. Западные гиперскейлеры, лаборатории и необлачные компании потратят в этом году порядка $750 млрд, а в следующем — более $1 трлн. По оценке Goldman, капитальные затраты на ИИ между 2026 и 2031 годами составят $7,6 трлн — на вычисления, «дата-центры» и электроэнергию.

This is an enormous amount of CapEx, absolutely, historically, any-way-you-slice-itly. With US GDP around $32 trillion, this year’s spend represents 2.4% of GDP. Assuming GDP grows by an aggressive 3% next year, AI CapEx will account for 3.1% of GDP. For context, the Manhattan Project reached 0.4% of GDP, the late-90s telecom bubble reached 1.2%, and even the Apollo Program only hit 0.4%. To find a more GDP-dominating project, you’d need to look to one of the two World Wars, the New Deal, or the Railroad Boom.

Это колоссальный объём капитальных затрат — в абсолютном выражении, в историческом, как ни посмотри. При ВВП США около $32 трлн расходы этого года составляют 2,4% ВВП. Если предположить агрессивный рост ВВП в 3% на следующий год, капзатраты на ИИ составят 3,1% ВВП. Для контекста: Манхэттенский проект достигал 0,4% ВВП, телеком-пузырь конца 90-х — 1,2%, а программа «Аполлон» — лишь 0,4%. Чтобы найти более доминирующий в ВВП проект, нужно обратиться к одной из двух мировых войн, «Новому курсу» или железнодорожному буму.

For a little more context, the $15 billion per year that Anthropic will pay SpaceX for the use of two of its Colossus data centers is roughly 60% of NASA’s entire annual budget.

Для дополнительного контекста: $15 млрд в год, которые Anthropic будет платить SpaceX за использование двух своих дата-центров Colossus, — это примерно 60% всего годового бюджета NASA.

Keep reading with a 7-day free trial

Продолжить чтение с 7-дневным бесплатным пробным периодом

Subscribe to Not Boring by Packy McCormick to keep reading this post and get 7 days of free access to the full post archives.

Подпишитесь на Not Boring от Пэки Маккормика, чтобы продолжить чтение этой статьи и получить 7 дней бесплатного доступа к полному архиву публикаций.