Финансист №4 (40) 2025

Привычный способ интернет-поиска: погуглить и за доли секунды получить список ссылок на запрашиваемую информацию – уходит в прошлое. Современный пользователь поручает изучение, анализ и выдачу готового ответа ИИ-сервисам, встроенным в браузер. Это удобство имеет свою цену – и весьма высокую.

Энергетический скачок

Для обработки «классического» запроса Google расходует около 0,3 Вт·ч (этого хватит, чтобы зажечь 60-­ваттную лампочку на 17 секунд), а ChatGPT 5 требуется около 18 Вт·ч для подготовки одного ответа. Этот ИИ-­помощник получает 2,5 млрд запросов ежедневно и ­потребляет 45 ГВт·ч электроэнергии – столько же, сколько нужно 1,5 млн частных домов в США.

В 2024-м Huawei оценила общий объем сгенерированных человечеством данных в 80 зеттабайт*. К 2030-му прогнозируется рост этого объема в 12,5 раза

*Миллион миллионов гигабайт

Но энергопотребление – лишь верхушка айсберга. Обучение крупных языковых моделей требует передачи петабайт данных между сотнями серверов одновременно. По данным аналитического агентства Omdia, трафик между дата-­центрами для нужд искусственного интеллекта будет ежегодно расти более чем вдвое в ближайшие пять лет.

Критически важна для этой сферы скорость трансляции информации. С развитием «физического ИИ» – автономных систем вождения и роботизированных фабрик – на первый план выходят надежность и оперативность ­отклика. Отправка данных в центральное облако и обратно занимает 50–100 миллисекунд, что делает многие сценарии использования ИИ в реальном времени просто невозможными. Например, для автономного автомобиля, движущегося со скоростью 100 км/ч, эти 100 милли­секунд ­означают, что решение будет приниматься, когда машина проедет 2,8 метра после передачи информации. То есть, например, о внезапно появившемся препятствии автопилот может ­узнать слишком поздно, что создает риск несчастных случаев с самым печальным исходом.

Решить эту проблему, а также снизить энергопотребление и расход трафика должна помочь технология Edge Computing (англ. Electronic Data Gathering Equipment – оборудование, собирающее электронные данные). ­Благодаря особому методу обработки данных максимально близко к месту их возникновения можно снизить нагрузку на сеть, повысить надежность сервисов и наконец сделать беспилотный автомобиль повседневным явлением.

На краю сети

Представьте, что вам нужно перемножить пару больших чисел, но, вместо того чтобы воспользоваться калькулятором, вы обращаетесь за решением к знакомому математику. Подобным образом устроены традиционные облачные вычисления. Edge Computing меняет эту модель, размещая обработку данных там, где они создаются, – прямо в вашем «районе» интернета. Концепция распределенных вычислений переносит обработку и хранение данных ближе к источникам их генерации, не полагаясь исключительно на централизованные облачные хранилища. Обработка информации происходит в локальных дата-центрах, в узлах сети и на самих устройствах, что обеспечивает намного более быстрый доступ к данным, мгновенное реагирование на запросы, высокую приватность. Кроме того, это позволяет экономить ресурсы.

Эти редкие для инфраструктурных проектов преимущества позволяют инвесторам уже на ранних стадиях получать высокую доходность. Пока все обсуждают ChatGPT, деньги зарабатывают те, кто прокладывает коммуникации для ИИ: производители чипов и компонентов сетевого оборудования, а также операторы дата-центров и телекомы.

Источник: precedenceresearch.com

Движение по проводам

Все, что не относится к крупным облачным и централизованным корпоративным дата-центрам, является частью «края» сети. Давайте пройдем по цепочке создания и обработки данных, чтобы определить ключевых бенефициаров на каждом уровне.

Уровень 1. Матчасть

Первым слоем системы работы с информацией являются конечные устройства – не только смартфоны и ПК, но и системы автопилотирования, а также разнообразное оборудование, подключенное к интернету вещей (IoT). Компании стремятся сделать работу этой техники более самостоятельной и независимой от внешних серверов. Это обеспечивает повышение спроса на высокопроизводительные чипы и сенсоры. Бесспорным лидером в этом сегменте остается NVIDIA (NVDA), которая производит передовую микроэлектронику для ПК и рабочих станций, автономного транспорта и робототехники. Прямую конкуренцию компании создает AMD (AMD), которая также делает «начинку» для ПК. Qualcomm (QCOM) в основном выпускает чипы для смартфонов, но уже многие годы наращивает присутствие в секторе Edge Computing, фокусируясь на IoT и автомобильном сегменте. Среди крупных бенефициаров тренда Edge Computing – Intel (INTC), Texas Instruments (TXN), Analog Devices (ADI) и Micron Technology (MU). Их решения позволяют выполнять львиную долю необходимых вычислений и хранить данные в непосредственной близости к точке их создания.

Уровень 2. Пограничная служба

Граничные шлюзы (Edge Gateways) выполняют роль интеллектуального моста между устройствами и граничными серверами, агрегируя данные из множества источников и выполняя их предобработку. Это не привычные нам домашние вайфай-роутеры, а сложные корпоративные и промышленные системы с широким функционалом по рабо­те с данными. Доминирующим игроком в данной области остается Cisco Systems (CSCO). Juniper Networks ­(JNPR) также занимает значимую позицию в индустрии. Среди других игроков – промышленные гиганты Siemens и ­Schneider Electric, более специализированные компании F5 Networks, Advantech, Rockwell Automation (ROK) и Digi International (DGII), а также Palo Alto Networks (PANW), занимающаяся решениями для кибербезопасности.

Уровень 3. Фокус с перемещением

После сбора данные поступают на локальные граничные серверы (Edge Nodes/Servers), где выполняется глубокая аналитика, обучение моделей и обработка запросов ИИ. Именно здесь разворачивается основная битва за рынок Edge Computing.

Среди значимых игроков можно выделить производителей серверов, телекоммуникационные компании, корпорации, которые владеют цифровой инфраструктурой, и CDN-провайдеров (англ. Content Delivery Network – cеть доставки контента), ускоряющих доставку контента до пользователей.

Статус крупнейшего игрока этого сектора удерживает Dell Technologies (DELL), которая демонстрирует беспрецедентный рост рыночной капитализации благодаря наращиванию поставок ИИ-серверов. Впервые в истории бизнес дата-центров корпорации превысил направление персональных компьютеров. Это произошло в 2025 году. Ее главный конкурент Hewlett Packard Enterprise (HPE) также извлекает выгоду из ИИ-бума. Обе компании активно обслуживают интересы сегмента Edge Computing.

Передачу информации на локальные серверы контролируют такие игроки, как Equinix (EQIX), которая остается крупнейшим оператором дата-центров. Ее главные конкуренты – Digital Realty Trust (DLR) и Crown Castle (CCI). Новые звезды Edge Computing – традиционные телекоммуникационные компании. Verizon (VZ), AT&T (T) и T-Mobile (TMUS) уже несколько лет активно развивают бизнес в этой сфере. Для них расширение ИИ-инфраструктуры может стать новым источником выручки, способным переломить многолетнюю стагнацию среднего дохода с абонента.

Наконец, еще одни потенциальные выгодоприобретатели этого тренда – это CDN-провайдеры, которые обслуживают сети географически распределенных серверов для ускоренной передачи информации пользователям независимо от местоположения. Крупнейшими среди них являются Cloudflare (NET) и Akamai Technologies (AKAM). Подобные услуги оказывают Amazon (AMZN) и Alphabet (GOOGL), но их CDN-бизнес – лишь часть огромной облачной экосистемы.

Связующая нить

Рост количества граничных серверов и увеличение объемов передаваемой информации усиливают необходимость быстрого обмена данными между крупными узлами. Как уже упоминалось, ИИ-трафик между дата-центрами в ближайшие пять лет будет более чем удваиваться каждый год. В этих условиях операторы спешат срочно модернизировать магистральные сети, что уже приводит к двузначному росту заказов на оптическое волокно и оборудование.

Corning (GLW), как крупнейший производитель оптоволокна, стала одним из главных бенефициаров описываемых изменений в отрасли. Компания недавно заявила, что зарезервировала 10% своих глобальных мощностей по производству волокна на следующие два года для соединения ИИ-дата-центров. Другие крупные производители оптоволокна – Prysmian Group, Sumitomo Electric и Furukawa – также выиграют от этой тенденции.

Внедрение ИИ в коммуникации и, как следствие, появление Edge Computing совершили революцию в цифровой инфраструктуре. Для инвесторов такая потребность в увеличении мощностей стала новой возможностью для приумножения капитала.