capex

700 миллиардов на ИИ: почему Big Tech ставит всё на одну карту

Совокупные капитальные расходы крупнейших технологических компаний на ИИ в 2026 году приближаются к $700 млрд. Мы разбираем, что стоит за этой цифрой и почему она меняет правила игры для всех.

Goldman Sachs: $500+ млрд инвестиций в ИИ за 2026 год — пузырь или фундамент

Goldman Sachs прогнозирует, что компании по всему миру вложат более $500 млрд в ИИ в 2026 году. Мы анализируем, куда пойдут эти деньги и стоит ли беспокоиться о пузыре.

Реальная стоимость «дешёвого» AI: что стоит за ценами DeepSeek

DeepSeek заявляет $6M на обучение, но серверный CapEx — $1.6 миллиарда. Разбираемся, из чего складывается реальная стоимость AI-моделей.

$720 млрд на AI-инфраструктуру: гиперскейлеры тратят больше, чем ВВП большинства стран

Совокупные расходы AWS, Microsoft, Google, Meta и Oracle на AI в 2026 году могут достичь $720 миллиардов. AWS разворачивает более миллиона GPU NVIDIA. AI capex стал крупнейшей статьёй расходов в истории технологической индустрии.

Кризис водопотребления дата-центров: инновации в охлаждении

AI-дата-центры потребляют огромные объемы воды для охлаждения. Как индустрия решает эту проблему и почему это важно для будущего AI.

Революция жидкостного охлаждения: как AI изменил дизайн дата-центров

Переход на жидкостное охлаждение стал вынужденной мерой для AI-дата-центров. Разбираемся в технологиях, экономике и последствиях этой трансформации.

Microsoft Project Natick: результаты проекта подводных дата-центров

Microsoft подводит итоги эксперимента с подводными дата-центрами Project Natick. Что показали результаты и какие выводы делает индустрия.

Атомная энергия для дата-центров: сделки Amazon, Google и Microsoft

Крупнейшие технологические компании заключают сделки с атомными операторами для энергоснабжения AI-дата-центров. Разбираемся в логике и рисках.

Суверенный AI: страны строят национальную AI-инфраструктуру

Десятки стран инвестируют в собственную AI-инфраструктуру. Разбираемся в логике суверенного AI и его последствиях для глобального рынка.

AI inference vs training: экономика вычислений меняется

Расходы на inference впервые превысили расходы на training. Что это значит для архитектуры чипов, дата-центров и экономики AI.

Кастомный кремний: Google TPU v6, Amazon Trainium 3, Microsoft Maia 2

Гиперскейлеры развивают собственные AI-чипы, снижая зависимость от NVIDIA. Сравниваем TPU v6, Trainium 3 и Maia 2.