Bain: AI musi wygenerować 4,2 bln USD rocznie do 2031 r.

Bain & Company w 7. corocznym Global Technology Report opublikowanym we wtorek szacuje, że branża sztucznej inteligencji musi wygenerować dodatkowe 4,2 bln USD rocznie do 2031 r., aby pokryć różnicę między zapotrzebowaniem na moc obliczeniową wycenionym na 6 bln USD a obecnymi przychodami z produktów AI na poziomie około 1,8 bln USD.

Firma określiła 6 bln USD jako poziom przychodów niezbędny do finansowania rocznych wydatków na infrastrukturę AI.

Bain prognozuje, że roczne nakłady inwestycyjne związane z budową nowych centrów danych, zwiększaniem mocy obliczeniowej oraz modernizacją procesorów graficznych, pamięci i sprzętu sieciowego mogą osiągnąć około 1,5 bln USD do 2031 r. Przy założeniu, że inwestycje będą stanowić około 25% przychodów, konieczny byłby rynek zbliżony do 6 bln USD, by utrzymać tempo rozbudowy.

Firma wskazuje źródła nowych przychodów, które mogłyby zmniejszyć lukę. Subskrypcje konsumenckie i reklama wspierana przez AI szacowane są na 200–400 mld USD do 2031 r., a zastosowania przedsiębiorcze, takie jak automatyzacja obsługi klienta i narzędzia wspomagające tworzenie oprogramowania, mogą dodać od 1 bln do 1,4 bln USD.

Bain wyróżniła cztery kategorie z największym potencjałem: reklama w chatbotach i wyszukiwarce AI z przychodami do 200 mld USD dla dostawców modeli; pojazdy autonomiczne, ciężarówki, drony i automatyzacja transportu z szacunkami około 400 mld USD; fizyczne systemy AI, w tym robotyka i cyfrowe bliźniaki, wycenione na około 900 mld USD; oraz nowe zastosowania, takie jak odkrywanie leków na rzadkie choroby, całodobowe wsparcie psychologiczne i rozwiązania w nauce o materiałach.

Bain zauważa też rosnące wydatki największych dostawców infrastruktury. Spółki takie jak Microsoft, Google, Amazon, Meta i Oracle mogą zwiększyć nakłady inwestycyjne do około 780 mld USD w 2026 r., co firma określa jako niemal pięciokrotny wzrost w porównaniu z okresem sprzed trzech lat.

Wiodące centra danych AI osiągają już moc rzędu 1 gigawata (GW). Wiele z nich może zbliżyć się do 2 GW do 2027 r., a firmy planują kampusy o mocy nawet 9 GW pod koniec dekady. Dane Epoch AI cytowane w raporcie wskazują, że rozmiar i koszt centrów danych podwajają się co 12–16 miesięcy.

David Crawford, przewodniczący globalnego działu technologii w Bain, ocenił, że same wzrosty wydajności pracowników nie wystarczą, by sfinansować rozbudowę infrastruktury. „Ekonomia infrastruktury AI wymaga bilionów dolarów nowych przychodów poza zyskami z wydajności. Potrzeba fali innowacji większej niż ta, którą przyniosły rozwiązania mobilne i chmura.”

Raport wskazuje, że infrastruktura powstaje szybciej niż rośnie popyt. Bain szacuje, że utrzymanie obecnego tempa budowy wymagałoby przyspieszenia rocznego tempa wzrostu PKB świata o około 1%. Raport zawiera prognozy i scenariusze przychodów oraz wskazuje na potrzebę nowych produktów i modeli biznesowych, które mogłyby wygenerować brakujące przychody.