Зворотною стороною ШІ-буму є не лише залежність ШІ-світу від таких ресурсів, як електрика та вода, але й складнощі в купівлі недорогих смартфона чи ноутбука.
Джерело: x.com/DailyTurkic/status/2023067019038605329
У лютому цього року технологічний світ активно обговорював історію, що відбулась на весіллі в Туреччині. В соцмережі X з’явилось де молодятам як подарунок вручили декілька плат пам’яті та процесор. Ця історія може здатись фейком, якщо не знати тенденцій, що спостерігаються на ринку пам’яті та процесорів протягом останнього року. ШІ-бум (високі потреби в чипах та пам’яті) й геополітичні процеси спричинили здорожчання цих комплектуючих. У якийсь момент вартість мікросхем пам’яті перевищила ціну на золото. Головною причиною цих тенденцій став високий попит на пам’ять та процесори через потреби ШІ-компаній, яким для навчання ШІ-моделей потрібна велика кількість цих компонентів. Усе це призвело до дефіциту мікросхем, який, за прогнозами самих учасників ринку, триватиме принаймні найближчі п’ять років.
Тому нескладно уявити сценарій, за яким із полиць магазинів зникнуть доступні смартфони чи ноутбуки, а ті, що лишилися, коштуватимуть дорожче. Реалістичність такого прогнозу від провідних аналітичних компаній пов’язана з тим, що глобальна гонитва за лідерством у сфері ШІ буквально висмоктує ресурси з усіх інших галузей технологічної індустрії. Зокрема, за оцінками Gartner, до кінця 2026 року ціни на DRAM і SSD можуть зрости приблизно на 130 %, що призведе до подорожчання смартфонів на приблизно 13 %, а ноутбуків — приблизно на 17 %, а також до падіння поставок: на 8,4 % для смартфонів і на 10,4 % для комп’ютерів.
Усе це з часом призведе до перерозподілу ринку. Бюджетні пристрої зникнуть, а основний попит буде зосереджено у преміум-сегменті.
Чому пам’ять стала новим дефіцитним «золотом»
У сучасних датацентрах ключову роль у навчанні штучного інтелекту відіграє HBM (High Bandwidth Memory) — спеціалізована пам’ять із пропускною здатністю до 1,2 терабайта на секунду, що вдвадцятеро перевищує показники звичайної оперативної пам’яті DRAM. Без неї тренування великих мовних моделей на кшталт GPT-4 чи Claude просто неможливе.
Ринок HBM майже повністю контролюють Samsung, SK Hynix та Micron. Проблема в тому, що виробничі лінії цих компаній не можна одночасно використовувати для HBM і звичайної DRAM, адже їх виробництво — це принципово різні процеси. Під час розробки новітніх HBM3e (найновішої версії High Bandwidth Memory) є проблема: через промисловий брак придатними є 70 % вироблених мікросхем. Наслідки такої ситуації призвели до того, що ціна HBM3e перевищила $100 за гігабайт у I кварталі 2026 року, що на 200 % більше, ніж рік тому. Звичайна споживча DRAM подорожчала не так сильно — лише на 60 % з середини 2025 року, — проте відчутно для кінцевого споживача.
Лише Nvidia минулого року виробила HBM на $20 млрд для своїх ШІ-процесорів — це більше, ніж увесь ринок пам’яті для бюджетних смартфонів. Проте пам’яті для сучасної ШІ-економіки все одно не вистачає. Нові вже побудовані виробничі лінії не вийдуть на пік до 2027 року, попри інвестиції в них у понад $30 млрд. Інші виробники пам’яті теж попереджають про дефіцит: у Micron назвали ситуацію з модулями пам’яті «безпрецедентною» через інтерес до них з боку ШІ-компаній, які фактично «з’їдають» потужності всієї галузі. Наслідком того, що виробникам вигідніше випускати дорогу пам’ять для ШІ, ніж доступну для гаджетів масмаркету, є здорожчання пристроїв масового сегменту — смартфонів та персональних комп’ютерів.
Гаджети, що зникають чи перестають бути доступними
Дефіцит пам’яті запускає ланцюгову реакцію в усій індустрії споживчої електроніки. Виробники NAND-флеш пам’яті для зберігання даних, спостерігаючи за зростанням цін на DRAM, також підвищують свої ціни на 15–20 %. Це вдаряє по SSD-накопичувачах (сучасних аналогах жорстких дисків) у бюджетних ноутбуках. У результаті загальна вартість пристрою зростає через дорогу пам’ять.
Зазвичай пам’ять становить близько 25 % вартості комплектуючих для пристроїв середнього класу, а для бюджетних моделей цей відсоток іще вищий і може досягати 35 %. Гонитва за пам’яттю, необхідною для навчання штучного інтелекту, відобразилась на тому, що виробники стали зменшувати обсяг оперативки (наприклад, з 8 ГБ до 6 ГБ) у ноутбуках та смартфонах, використовувати повільніші чипи старих поколінь або просто підвищувати ціни. Наслідком цього може стати цілковите зникнення сегменту ПК початкового рівня через те, що вартість бюджетних ноутбуків зросте на 40 %. Саме про це попереджають аналітики Gartner: на їхню думку, це може статися вже до 2028 року. Водночас смартфони, дешевші за $400, просто зникнуть з ринку.
Аналітики IDC прогнозують, що світові поставки смартфонів у 2026 році скоротяться на 13 % — до 1,1 млрд одиниць. Це найнижчий рівень за понад десять років, з часів фінансової кризи 2008–2009 років. Найбільше постраждають Android-пристрої початкового рівня. Китайські виробники Xiaomi, Oppo та Transsion, які спеціалізуються саме на доступних моделях, уже переглядають свої плани через зростання цін на пам’ять.
За оцінками IDC, вже сьогодні найбільше просідає бюджетний сегмент. Виробники скорочують дешеві моделі, бо вони стають нерентабельними в умовах подорожчання пам’яті та компонентів. Натомість у виграші корпоративні комп’ютери з вбудованими можливостями штучного інтелекту. Саме вони отримують пріоритет у доступі до дефіцитних ресурсів: нових процесорів, швидкої пам’яті, виробничих потужностей.
Вода — невидима плата за ШІ-діалоги
Якби криза обмежувалася лише напівпровідниками, її вирішення було б питанням часу та інвестицій. Але ШІ-датацентри виявилися ненаситними споживачами інших ресурсів, серед яких передовсім вода та електроенергія.
Сучасні датацентри охолоджуються водою — вона забирає тепло від серверів, забезпечуючи їхню працездатність, і згодом випаровується. Масштаби споживання ШІ-сектором води вражають. У 2024 році ШІ-операції Google лише в США використали 19,7 млрд літрів води, а на потреби Microsoft було витрачено 7,2 млрд. В сумі ці витрати можна порівняти з місячним водоспоживанням мільйонів домогосподарств.
Навіть один діалог із чатботом має вельми вимірювану фізичну ціну. За оцінками дослідника Shaolei Ren, серія з кількох десятків запитів до великої мовної моделі може опосередковано «коштувати» близько пів літра води. Все залежить від того, де розташований датацентр і як він охолоджується. В масштабах великих ШІ-компаній це вражає ще більше. OpenAI обробляє сотні мільйонів запитів щодня, і кожен із них, прямо чи опосередковано, споживає ресурси, передовсім воду. Саме тому експерти називають сучасну ситуацію «ризиком для громадського здоров’я» в посушливих регіонах.
В Аризоні, куди технологічні гіганти переносять датацентри з огляду на податкові пільги, один великий ШІ-комплекс споживає 6 млрд літрів води на рік — це більше, ніж місто з населенням 100 тисяч осіб. У регіоні Фінікса, який уже перебуває в стані хронічної посухи, працюють і будуються понад 100 таких об’єктів. За даними журналістських розслідувань, окремі датацентри можуть використовувати до кількох мільярдів літрів води на рік. Наприклад, один із проєктів Microsoft в Аризоні оцінювався майже у 7 млрд літрів щорічного споживання, що зіставно з потребами невеликого міста. Влада намагається боротися з цим: наприклад, у містах Аризони запроваджують нові обмеження для великих водоспоживачів, а місцеві громади протестують проти нових датацентрів.
Утім, масштаб проблеми лише зростає. За оцінками International Energy Agency та академічних досліджень, уже до 2027 року датацентри можуть використовувати від 4 до 6,6 млрд кубометрів води щороку. Це зіставно з річним водоспоживанням цілої країни на кшталт Великої Британії.
Енергетична ШІ-прірва
Іще одна плата за діалоги з чатботами — великі затрати електроенергії, потрібні для функціонування ШІ-інструментів. Для українців, які вже не перший рік потерпають від ударів по енергетиці, ця плата може сприйматись особливо болісно — поки українські мами думають, як приготувати гарячу їжу дітям, у світі така бажана для України електроенергія витрачається на генерування дипфейків чи сміттєвого ШІ-контенту.
У 2025 році датацентри спожили 2 % світової електроенергії — 550 тераватгодин. До 2030 року цей показник може зрости більш ніж удвічі, до приблизно 900–950 тераватгодин.
Один великий кластер для навчання ШІ споживає близько 1 гігавата — як атомна станція середнього розміру. У США до 2028 року датацентри споживатимуть 9 % усієї електроенергії проти нинішніх 4,6 %. Енергетична інфраструктура не встигає за потребами галузі: атомна станція будуються за 10–15 років, датацентр — за 18 місяців.
Навесні 2026 року Google, Microsoft, Meta, Amazon, Oracle, xAI та OpenAI підписали Ratepayer Protection Pledge — зобов’язання самостійно забезпечувати датацентри електроенергією, не перекладаючи витрати на споживачів. Компанії обіцяють будувати власні потужності й оплачувати модернізацію мереж.
У ШІ-буму є ще один побічний ефект: заводи батарей для електромобілів у США перекваліфіковуються на акумулятори для ШІ-датацентрів, адже в середньостроковій перспективі це прибутковіший ринок. Але плани електрифікації транспорту відсуваються на невизначений термін.
Як ШІ породжує нову нерівність
З одного боку, індустрія пропонує технологічні рішення на найближчі роки. HBM4 (2027) — нове покоління пам’яті — обіцяє дуже високу швидкість передачі даних та на 30 % менше енергоспоживання. А периферійний ШІ — обчислення на пристроях замість хмари — може скоротити навантаження на датацентри на 30 %.
Водночас уряди розглядають субсидії та обмеження, а самі ШІ-компанії намагаються зменшити негативний вплив на довкілля. Проте всі ці заходи дадуть ефект не раніше 2027–2028 років. Нові фабрики потрібно збудувати (а це 3–4 роки), технології — довести до масового виробництва (2–3 роки), енергопотужності теж потребують часу для запуску.
На тлі цього споживачі зіткнуться з реальністю, коли бюджетний ноутбук стане розкішшю, а смартфон — довгостроковою інвестицією. У підсумку виникає парадокс, який іще кілька років тому здавався б перебільшенням: штучний інтелект не просто змінює технології — він перерозподіляє їх на свою користь. І робить це коштом масового користувача. Дешеві ноутбуки зникають, доступність техніки знижується, а ресурси — від чипів до електроенергії — концентруються там, де обслуговують сам розвиток ШІ.
Фактично ми входимо в епоху, де технології більше не дешевшають для всіх. Вони дорожчають, щоб ставати розумнішими — і ще більше впливати й на довкілля, і на ринок праці.
Читайте також: «Ціна» питання чату GPT
Штучний інтелект обіцяє революціонізувати медицину, освіту, транспорт, виробництво. Але ціна цих процесів виявляється набагато вищою, ніж здавалося раніше. Сьогодні розвиток передових технологій відбувається коштом базових. Датацентри споживають воду міст, а виробництво ШІ-чипів робить недоступними звичайні ноутбуки для студентів у бідніших країнах.
Виникає новий вид нерівності — між тими, хто має доступ до найсучасніших технологій, і тими, хто втрачає доступ до базових цифрових інструментів. Сучасні ринкові ШІ-механізми працюють проти рівного доступу до технологій. Наступні кілька років стануть часом боротьби за пошук балансу між амбіціями ШІ з одного боку та обмеженнями планети й демократичністю технологій — з іншого.
