Я тут залип на тему, из чего физически состоит ИИ. Год назад писал, что OpenAI — это уже не компания, а инфраструктурный проект, и имел в виду дата-центры. Дата-центры — это ещё даже не середина всей инфраструктуры ИИ-проектов. По факту её можно разделить на 6 больших уровней. Мне было интересно в этом разобраться, поэтому хочу поделиться с вами, чтобы у вас было общее понимание как это работает.
Короче, пойдём снизу вверх. От земли до чата, в который мы пишем запрос.
1. Кварц и кремний. Всё начинается с добычи сверхчистого кварца — из него делают посуду, в которой плавят кремний. Добывают его в основном в одном районе Северной Каролины, и две компании контролируют около 95% мировой поставки кварца нужной чистоты. Дальше кремний очищают, растят кристаллы, режут на пластины (заготовка для будущих чипов) — это Япония, Германия, Корея. Пока никакого ИИ. Просто металлургия и химия.
2. Машина, которая рисует. На пластине надо начертить схему из миллиардов транзисторов, и чертят их светом. Как проектором, только с другой точностью: на толщине одного человеческого волоса такая машина умещает около шести тысяч линий. А чтобы получить нужный свет, капли расплавленного олова расстреливают лазером 50 000 раз в секунду.
Такие машины делает одна компания в мире — нидерландская ASML. Не лидер рынка, а буквально 100% рынка. Одна машина стоит 200 миллионов долларов, топовая — под 400. Весит около 150 тонн, собрана из 100 000 деталей, везут её разобранной в 250 ящиках несколькими самолётами. В 2025 году их отгрузили 44 штуки, на 2026 план — 65. Вот где рынок- огромный спрос и 0 конкуренции))
3. Печать. Дальше чипы печатают, и здесь TSMC на Тайване держит около 72% всего рынка, а на самых тонких техпроцессах — больше 90%. Nvidia, Apple, AMD — все они только рисуют чертежи, а печатает их одна фабрика. Перевести свой чип на другой завод — это 12-18 месяцев и десятки миллионов долларов. Поэтому никто и не переводит.
4. Память. Мощный чип без быстрой памяти не работает. Такую память делают три компании в мире — южнокорейские SK hynix и Samsung плюс американская Micron. У SK hynix около половины рынка, и вся выработка на 2026 год распродана заранее. Сегодня ИИ упирается в дефицит памяти сильнее, чем в нехватку идей.
5. Электричество. Все дата-центры мира съели около 485 ТВт·ч за 2025 год, к 2030 ждут вдвое больше, на ИИ приходится примерно треть. Честно, мне сложно представить сколько это 🙄 Есть ещё одна очень интересная цифра: пять крупнейших техкомпаний — Amazon, Microsoft, Google, Meta и Oracle — вложили больше 400 миллиардов долларов за год. Это больше, чем весь мир инвестирует в добычу нефти и газа. И на 2026 планируют ещё плюс 75%.
6. И только потом — модели. OpenAI, Anthropic, Google, DeepSeek. Те, кого мы обсуждаем каждый день. Они арендуют всё вышеперечисленное, учат и запускают свои нейронки. А поверх моделей — пользователи, то есть мы с вами.
Из интересного
Вот эти наши приложеньки, которые вайбкодеры пишут на Claude Code, Codex и выкидывают на рынок, в бизнес, личную жизнь каждый день - проходят такой большой путь от ресурсов до окна чата. Чтобы простой чувак без навыков программирования за час мог собрать свой мини-проект, а кто-то — планировать военные операции.
Пирамида, которую я описал выше — перевёрнутая. Наверху десятки игроков, цены падают каждый квартал, модель меняется за вечер. Внизу — по одной-две конторы на всё человечество, и заменить их нельзя ни за какие деньги, потому что больше никто не умеет. Скопировать модель — вопрос месяцев. Скопировать ASML — пока не смог никто, включая Китай с его бюджетами. Но у Китая есть определённые успехи в этом направлении.
Такая вот ИИ индустрия внутри.
Спасибо, что дочитали 