Thank God For Data Centers

Слава Богу за дата-центры

Эти «гигазлодеи» продвигают множество технологий вниз по кривой обучения

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

Привет, друзья 👋

С наступившей средой!

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.

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».

Давайте к делу.

Сегодняшний выпуск Not Boring выходит при поддержке… Deel

Нанимать сотрудников по всему миру не обязательно должно быть сложно

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

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.

Скачать сейчас

Слава Богу за дата-центры

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

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.

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.

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.

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.

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.

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

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.

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.

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

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

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.

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.

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.

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

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.

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.

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».

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.

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.

Мы решили лететь на Луну не потому, что это популярно

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.

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.

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.

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».

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%.

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.

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

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

…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.

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»).

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

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.

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.

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.

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

Minuteman, «Аполлон» и закон Мура

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

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.

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).

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.

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.

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.

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».

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».

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.

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

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.

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

Спрос дата-центров

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.

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.

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.

Продолжить чтение с 7-дневным бесплатным пробным периодом

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