Падіння вартості навчання нейронних мереж відкриває можливості для технології, а зростаючий інтерес стимулює значні вкладення в обчислювальні ресурси. Згідно з прогнозами ARK Invest, до 2030 року світові витрати на ШІ-інфраструктуру можуть сягнути майже $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, зростання попиту
За інформацією аналітиків, вартість тренування нейромереж падає на 75% щорічно. Інференс для моделей з результатом понад 50% у тестах стає дешевшим ще швидше — в середньому на 95%.
Джерело: ARK Invest.
Подешевшання технології зазвичай призводить до зменшення витрат. Проте у випадку зі штучним інтелектом ситуація інша: чим більш доступними стають навчання та застосування моделей, тим більшою є кількість задач, де їх використання економічно обґрунтовано.
Масштабне впровадження ШІ відбувається удвічі швидше, ніж це було з інтернетом. Всього за три роки поширення технології досягло 20%. Всесвітній мережі на це знадобилося більше шести років.
Інтерес з боку корпорацій також швидко збільшується. Кількість токен-запитів через OpenRouter з грудня 2024 року збільшилася в 28 разів. Anthropic збільшила річний дохід зі $100 млн у 2023-му до $14 млрд у лютому 2026-го. OpenAI до листопада 2025 року досягла 1 млн корпоративних клієнтів.
Джерело: ARK Invest.
Інфраструктурний підйом
З моменту запуску ChatGPT попит на прискорені обчислення різко зріс. Річний дохід Nvidia виріс з $27 млрд у 2022-му до $216 млрд у 2025-му. За прогнозами аналітиків, у 2026 році цей показник досягне $350 млрд.
Світове зростання інвестицій у серверні системи прискорилося з 5% на рік (у десятилітті до 2022-го) 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 вкладення в інфраструктуру ШІ у 2025 році перевищили $200 млрд, з яких близько $80 млрд отримали розробники базових моделей. Гіперскейлери шукають інші варіанти фінансування: угода Meta з Blue Owl на $30 млрд стала найбільшою приватною капітальною операцією в історії.
Змагання чипів
Зростання попиту посилило конкуренцію між виробниками обладнання. AMD змогла зрівнятися з Nvidia за показником сукупної вартості володіння (TCO) під час інференсу невеликих моделей. Проте 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 кастомних чипів для внутрішніх задач може зменшити вартість обчислень на 62% у порівнянні з архітектурами від Nvidia.
Amazon просуває Trainium, зробивши його основною платформою для навчання Anthropic. Microsoft розгортає друге покоління прискорювачів Maia, оптимізованих для інференсу.
Broadcom лідирує 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-му до $100 млрд у 2027-му.
Активізуються стартапи з новими архітектурами. Cerebras, відома своїм чипом Wafer Scale Engine, планує вийти на біржу цього року. Зі свого боку, Groq уклала ліцензійну угоду з Nvidia на $20 млрд.
Прогноз
За підрахунками ARK, до 2030 року річні інвестиції в інфраструктуру ШІ досягнуть $1,5 трлн — трикратне збільшення за п’ять років. Частка спеціалізованих ASIC у структурі обчислювальних потужностей зросте до третини ринку.
Джерело: ARK Invest.
«Інфраструктура, яка будується сьогодні, — це не міхур, готовий луснути, а основа платформенного зсуву, який відбувається раз на покоління. Корисні ШІ-агенти тільки починають впроваджуватися, вони «ненаситні до токенів», але значно більш здатні, ніж те, до чого звикли користувачі. Масштабування цих агентів на мільйони бізнесів вимагатиме колосальних обчислень, що виправдовують інвестиції», — підсумували експерти.
Слід зазначити, що експерти Citrini Research передбачили крах економіки через штучний інтелект.