הביקוש לתשתיות AI מציב את הדאטה סנטרס במרכז הכלכלה הדיגיטלית, אך קצב ההשקעות האדיר בתחום מעלה שאלה כלכלית מרכזית: האם ההכנסות העתידיות יצדיקו את היקף ההשקעה הנוכחי.
בהמשך למאמר בו ניתחנו את שוק הדאטא סנטרס בראי הביקוש, מגבלות התשתית והחשש מתמחור יתר, אנו מביאים תמצות של ניתוח שפרסם Daniel Priestley, מייסד Dent Global אשר מציג תזה ביקורתית על “המתמטיקה האכזרית” שמאחורי מהפכת ה-AI. לפי הניתוח שלו, חברות הטכנולוגיה הגדולות צפויות להשקיע בשנת 2026 כ-600 מיליארד דולר בדאטה סנטרס המיועדים לבינה מלאכותית. סכום זה שקול לכ-1.9% מהתוצר האמריקאי, ואם קצב ההשקעות הנוכחי יימשך, הוא עשוי להגיע לכ-5% מהתוצר בתוך שנים ספורות.
לקריאת המאמר – “דאטה סנטרס בום או בועה”
דאטה סנטרס מול מהפכות תשתית קודמות
הדיון סביב דאטה סנטרס נמצא כיום בנקודת מפנה. מצד אחד, הבינה המלאכותית מייצרת ביקוש חסר תקדים לתשתיות חישוב, אחסון, קירור ואנרגיה. מצד שני, קצב ההשקעות האדיר שמלווה את התחום מעלה שאלה מהותית יותר: האם אנחנו עדים לבניית תשתית כלכלית שתשרת את העולם לעשורים קדימה, או למרוץ השקעות שעלול להתברר כיקר מדי ביחס לערך הכלכלי שהוא מייצר.
כדי להבין את גודל המספרים, פריסטלי משווה את ההשקעה הנוכחית בתשתיות AI למהפכות תשתית קודמות. מסילות הרכבת במאה ה-19 דרשו בשיאן השקעות של 7-20% מהתוצר, אך הן יצרו נכסים ששירתו את הכלכלה למשך כמאה שנה והובילו לירידה דרמטית בעלויות ההובלה. הכבישים המהירים בארה”ב הגיעו בשיאם לכ-3% מהתוצר, אך בנו תשתית של עשרות שנים שאפשרה את כלכלת ההובלה המודרנית. תשתיות התעופה דרשו שיעור נמוך בהרבה מהתוצר, אך שינו את דפוסי הניידות של אנשים ועסקים. גם פריסת הסיבים האופטיים בשנות ה-90 וה-2000, אף שהתבררה בחלקה כהשקעת יתר, השאירה אחריה תשתית ארוכת טווח שאפשרה בהמשך את הצמיחה של שירותים כמו סטרימינג, שיחות וידאו וכלכלת ענן.
אורך חיי החומרה משנה את מבנה הסיכון
הטענה המרכזית של פריסטלי היא שההשוואה הזו חושפת את החריגות של תשתיות ה-AI. בעוד שרכבות, כבישים, שדות תעופה וסיבים אופטיים הם נכסים בעלי אורך חיים של עשרות שנים, חלק מרכזי מההשקעה בדאטה סנטרס ל-AI מבוסס על חומרה שמתיישנת מהר מאוד. מעבדים גרפיים, שהם לב התשתית החישובית של מודלי AI,עשויים להפוך ללא תחרותיים בתוך שנתיים עד שלוש בלבד. כלומר, לא מדובר בהכרח בתשתית שבונים פעם אחת ומנצלים לאורך דור שלם, אלא במערכת שמחייבת השקעות חוזרות, שדרוגים תכופים ומחזורי החלפה קצרים.
האם מודל ההכנסות יכול להצדיק את קצב ההשקעות?
מכאן מגיע החלק הבעייתי יותר בתזה: כדי להצדיק השקעה שנתית של מאות מיליארדי דולרים, לצד עלויות תפעול, אנרגיה וקירור, שוק ה-AI צריך לייצר הכנסות עצומות ובקצב מהיר מאוד. פריסטלי מעריך כי כדי להגיע לאיזון כלכלי בהיקף כזה, יידרשו כ-1.45 מיליארד משתמשים משלמים במחיר של כ-500 דולר לשנה, או לחלופין מודל פרסום גדול בהרבה מזה של פלטפורמות המדיה החברתית המובילות. הפער, לדבריו, הוא שכיום מספר המשתמשים המשלמים עבור כלי AI עדיין נמוך בהרבה מהמספרים הנדרשים כדי להצדיק את רמת ההשקעה.
פריסטלי אינו טוען שהבינה המלאכותית אינה טכנולוגיה מהפכנית. להפך, הוא מדגיש כי מדובר בטכנולוגיה בעלת ערך משמעותי, ושגם הוא עצמו משתמש בה באופן אינטנסיבי. השאלה שלו שונה: האם הטכנולוגיה הזו מסוגלת לשאת על גבה את אחד ממחזורי ההשקעה התשתיתיים היקרים ביותר בהיסטוריה, כאשר חלק גדול מהחומרה שעליה היא נשענת מתיישן במהירות, וכאשר עד כה העלייה בפריון הכלכלי עדיין אינה נראית באופן ברור בנתונים המאקרו-כלכליים.
שלושה תרחישים אפשריים לשוק ה-AI
לפי פריסטלי, קיימים שלושה הסברים אפשריים למצב הנוכחי. הראשון הוא שאנחנו נמצאים רגע לפני קפיצת פריון דרמטית, שתצדיק בדיעבד את היקף ההשקעות. השני הוא שה-AI אמנם מייצר ערך במקרים מסוימים, אך חלק גדול מהשימושים בו אינם מתורגמים לפריון כלכלי אמיתי. השלישי הוא שמדובר בבועה ספקולטיבית, שבה ההשקעות בתשתיות מקדימות בהרבה את היכולת של השוק לייצר מהן הכנסות ורווחים.
המשמעות עבור משקיעים בדאטה סנטרס
זו אינה שאלה תיאורטית בלבד עבור משקיעים. דאטה סנטרס נהנים כיום מרוח גבית חזקה מאוד: ביקוש גובר לענן, ל-AI לאחסון מידע ולשירותים דיגיטליים. אך לצד הפוטנציאל, חשוב לבחון גם את מבנה ההשקעה, את אורך חיי הנכסים, את עלויות האנרגיה, את מודל ההכנסות ואת הסיכון שעודף היצע ייווצר אם הצמיחה הכלכלית של AI לא תעמוד בקצב הציפיות. במילים אחרות, השאלה אינה רק האם דאטה סנטרס הם תחום צומח, אלא האם המחירים, ההשקעות והתחזיות כבר מגלמים תרחיש אופטימי מדי.
בום תשתיתי ארוך טווח או תמחור שמקדים את הכלכלה?
מכאן עולה השאלה המרכזית של המאמר: האם הבום בדאטה סנטרס הוא תחילתו של מחזור תשתיתי ארוך טווח, בדומה למסילות רכבת, כבישים וסיבים אופטיים, או שמא מדובר בתחום שבו ההבטחה הטכנולוגית אמיתית, אך התמחור והיקף ההשקעות עלולים להקדים את הכלכלה הריאלית.
