Несмотря на огромные ресурсы и масштабы, Google сталкивается с реальной нехваткой вычислительных мощностей, особенно в контексте стремительного роста потребления ИИ-нагрузок. Внутри компании сформирована специальная группа топ-менеджеров (Compute Allocation Council), отвечающая за решение экзистенциальной проблемы: как распределять ограниченные вычислительные ресурсы между ключевыми направлениями — коммерческим облаком, исследованиями ИИ и продуктами, генерирующими доход.
Главный вывод внутреннего совета: даже у технологического гиганта с триллионами в капитализации существует реальное давление на мощность инфраструктуры, и это давление будет сохраняться на протяжении 2026 года и дальше.
Ключевой драйвер проблемы — взрывной рост спроса на вычислительные ресурсы для ИИ-задач (как тренировка, так и работа моделей). Объемы запросов и объемы операций растут настолько быстро, что существующие мощности попросту не успевают масштабироваться так же динамично. Аналитики отмечают: чтобы соответствовать текущему темпу роста, Google должен удваивать способность вычислять ИИ-операции каждые ~6 месяцев, что требует гигантских затрат и логистики.
• При этом компания намерена не только увеличивать вычислительные мощности, но и оптимизировать их распределение по приоритетам, чтобы сбалансировать коммерческие интересы, исследовательские проекты и развитие продуктов.
Compute Allocation Council включает руководителей из различных подразделений: облачного бизнеса, DeepMind (исследования ИИ), Search & Ads (основной доходный продукт) и финансов — что отражает разные, часто конфликтующие интересы:
• Google Cloud получает примерно 50 % ресурсов (рост приоритетов облака и серверных услуг).
• DeepMind конкурирует за ресурсы для обучения новых моделей и исследований.
• Search & Ads, которые приносят основную часть выручки, также нуждаются в мощностях для интеграции ИИ-функций.
Этот внутренний «распределительный конфликт» показывает, что проблема — не только технологическая, но и организационная.
Google предпринимает значительные шаги для устранения дефицита:
Alphabet планирует инвестировать до ~$93 млрд в капитальные затраты, почти вдвое больше, чем в предыдущем году. Эти средства пойдут на расширение дата-центров, инфраструктуры ИИ и вычислительных кластеров.
Недавнее приобретение компании Intersect за $4,75 млрд направлено на укрепление энергетической базы дата-центров, что критично для масштабирования ИИ-нагрузок, так как рост вычислений напрямую связан с потреблением электроэнергии.
Расширение дата-центров и увеличение вычислительных мощностей создают серьезное напряжение на энергетические сети:
• Потребности дата-центров Google растут быстрее, чем развивается соответствующая инфраструктура электрообеспечения.
• Это вынуждает компанию внедрять меры по гибкому управлению нагрузкой и участвовать в проектах «demand response», чтобы распределять энергопотребление.
Кроме того, глобальные расчеты показывают, что дата-центры могут составить значительную долю в мировом потреблении электроэнергии к 2030 году, что усиливает проблемы с поставками энергии для масштабных ИИ-задач.
Последствия текущего дефицита выходят далеко за рамки операционных задач:
• Отложенные проекты ИИ или сокращение масштабов исследований могут снизить конкурентоспособность Google по сравнению с более централизованными игроками, такими как OpenAI.
• Ограниченные ресурсы усиливают стратегическую важность оптимизации моделей (эффективности на ватт и на доллар), что становится критическим фактором в гонке ИИ.
• Инфраструктурные ограничения могут затормозить рост новых продуктов и функций, особенно если приоритет будет отдан коммерческим предложениям (например, облаку) в ущерб исследованиям.
Google, несмотря на свои ресурсы и лидерство в технологической индустрии, оказался в центре серьезного инфраструктурного вызова:
• Спрос на ИИ-вычисления растет быстрее, чем компания может нарастить мощности.
• Это создает необходимость глубокого пересмотра приоритетов распределения ресурсов внутри компании.
• Решения — от расширения дата-центров до инвестиций в энергетическую инфраструктуру — требуют времени и капитала.
• Конкуренция в ИИ-гонке усиливается не только технологиями, но и способностью компаний справляться с фундаментальными физическими ограничениями вычислительных мощностей.
Такая ситуация показывает, что экономика ИИ — это не только алгоритмы и модели, но огромные реальные вычислительные и энергетические экосистемы, которые становятся стратегическими ресурсами в глобальной технологической конкуренции.
Больше новостей портфельных компаний в нашем telegram-канале:
https://t.me/ExclusiveFinam
