Temasek stawia na chipy nowej generacji oraz architekturę modeli AI, przewidując rewolucyjne zmiany w zapotrzebowaniu na energię przez AI
Temasek zauważa, że ciągły postęp w dziedzinie sztucznej inteligencji (AI) może znacząco zmienić strukturę zapotrzebowania energetycznego tej branży — podczas gdy obecnie sektor ten wywiera coraz większą presję na globalne sieci energetyczne.
Serwis finansowy Szanghaj poinformował, że państwowa singapurska spółka inwestycyjna Temasek Holdings Pte. podkreśliła, iż ciągły rozwój sztucznej inteligencji (AI) może znacząco zmienić układ zapotrzebowania energetycznego tego sektora — obecnie bowiem branża ta wywiera coraz większą presję na globalną sieć energetyczną.
Russell Tham, dyrektor globalnego działu inwestycji w nowe technologie w firmie Temasek, zaznaczył, że wraz z zastosowaniem bardziej efektywnych architektur AI, a także innowacji w dziedzinie nauk materiałowych i udoskonalania procesów produkcji chipów, ogólny wpływ przemysłu AI na środowisko może ulec znacznemu zmniejszeniu.
Tham powiedział we wtorek podczas Bloomberg Sustainable Business Summit w Singapurze: "W przyszłości struktura energetyczna potrzebna do tworzenia tokenów AI może przejść radykalną transformację." Dodał, że obecne architektury AI "choć imponujące i rozwijające się bardzo szybko, zasadniczo nadal są mało efektywnymi rozwiązaniami."
Temasek wcześniej w tym roku zaznaczył, że może mieć trudności z realizacją celu zmniejszenia emisji dwutlenku węgla w portfelu inwestycyjnym o połowę do 2030 roku względem poziomu z 2010 r., w dużej mierze ze względu na rosnące potrzeby energetyczne branży AI.
Coraz większe obciążenia sieci elektroenergetycznych oraz rosnące ceny energii skłaniają operatorów centrów danych do poszukiwania nowych rozwiązań zasilania. Według prognoz, jeśli obecne trendy się utrzymają, do 2035 roku centra danych w USA będą zużywać około 20% całej krajowej energii elektrycznej, podczas gdy obecnie wynosi to 5,9%.
Firmy takie jak brytyjski startup CuspAI, wspierany przez inwestorów takich jak Temasek i Bezos Expeditions, pracują nad udoskonaleniem procesów produkcji półprzewodników w celu ograniczenia lub nawet zastąpienia stosowania niektórych rzadkich metali.
Tham ujawnił: "Inwestowaliśmy już w niezwykle innowacyjne materiały oraz architektury chipów, które oferują znacznie wyższą wydajność energetyczną niż obecne technologie. Jednocześnie zaangażowaliśmy się w rozwój niektórych nowych modeli AI, które nie zostały jeszcze w pełni zweryfikowane, lecz mają duży potencjał i również mogą przyczynić się do znaczącego wzrostu efektywności energetycznej."
Zastrzeżenie: Treść tego artykułu odzwierciedla wyłącznie opinię autora i nie reprezentuje platformy w żadnym charakterze. Niniejszy artykuł nie ma służyć jako punkt odniesienia przy podejmowaniu decyzji inwestycyjnych.
Może Ci się również spodobać
Nvidia inwestuje 1,5 miliarda dolarów w SB Energy, zabezpieczając 8GW mocy obliczeniowej dla AI, OpenAI zostanie jedynym najemcą
Nvidia rozszerza swoją konkurencyjną przewagę z GPU i serwerów na grunt, energię i budowę centrów danych AI. Firma współpracuje z SB Energy nad rozwojem ogromnego centrum danych AI o mocy 8 GW w Ohio, inwestując w niego 1,5 miliarda dolarów i zapewniając wsparcie kredytowe dla finansowania infrastruktury, a OpenAI jest jej jedynym najemcą. To oznacza, że Nvidia przekształca się z dostawcy chipów w organizatora infrastruktury AI, wcześniej zabezpieczając zasoby LPS, aby powiązać przyszłe zapotrzebowanie na kolejne generacje GPU.
Meta (META.US) i BlackRock (BLK.US) wpadły w "ubezpieczeniową czarną dziurę" dotyczącą centrum danych o wartości 14 miliardów dolarów: pokrycie wynosi tylko 3,2%, pożyczkodawcy mogą ponieść ryzyko sięgające miliardów dolarów
Według doniesień, Meta i BlackRock inwestują 14 miliardów dolarów w budowę centrum danych w Teksasie, które stoi w obliczu ryzyka ubezpieczeniowego.
Nakłady inwestycyjne Samsunga i SK Hynix wzrosły o 35% w pierwszej połowie roku! Nvidia nie znalazła się w pierwszej piątce największych klientów Samsunga
W pierwszej połowie 2026 roku inwestycje w infrastrukturę półprzewodników Samsung Electronics i SK Hynix wyniosły w sumie 43,2 biliona wonów koreańskich, co oznacza wzrost o 35,1% w porównaniu do roku poprzedniego. Wskaźnik wykorzystania mocy produkcyjnej osiągnął 100%, aby sprostać rosnącemu zapotrzebowaniu na pamięci dla AI. Jeśli chodzi o strukturę klienteli, udział NVIDIA w przychodach SK Hynix spadł do 13,35%, a Samsung nie ma NVIDIA wśród swoich pięciu największych klientów. Oznacza to, że zapotrzebowanie na pamięci do AI staje się bardziej zróżnicowane i mniej zależne od NVIDIA, a konkurencja skupia się na produktach nowej generacji i szerszej grupie klientów z sektora chipów AI.
Ceny krypto
Więcej
