Coatue инвестирует в землю для строительства дата-центров под ИИ-проекты
Главная»Женские секреты»Coatue инвестирует в землю для строительства дата-центров под ИИ-проекты

Coatue инвестирует в землю для строительства дата-центров под ИИ-проекты

Инвестиционная компания Coatue, известная крупными вложениями в технологический сектор, расширяет свою стратегию развития инфраструктуры для искусственного интеллекта. Помимо владения долями в таких гигантах, как Anthropic, OpenAI и xAI, фонд намерен извлекать прибыль из физической базы нейросетей через новый проект под названием Next Frontier.

Стратегия Next Frontier и партнерство с FluidStack

По данным издания Wall Street Journal, новая структура сфокусируется на приобретении земельных участков, расположенных в непосредственной близости от мощных источников электроэнергии. Основная цель проекта — подготовка площадок для последующего возведения центров обработки данных (ЦОД). В обзоре отмечается, что Next Frontier уже заключила соглашение о создании совместного предприятия с облачным стартапом FluidStack. Ранее этот стартап подписал контракт на сумму 50 миллиардов долларов на строительство инфраструктуры для компании Anthropic.

Рост рынка инфраструктуры в США

На текущий момент в США функционирует около 3000 дата-центров. Согласно исследованию Pew Research, еще более 1500 объектов находятся на различных стадиях строительства. Большинство новых проектов реализуется в сельской местности, что вызвано необходимостью поиска свободных территорий и доступа к дешевой электроэнергии. Подобный ажиотаж спровоцировал волну спекуляций на рынке недвижимости и привлек внимание крупнейших финансовых игроков.

В сектор строительства и финансирования ИИ-инфраструктуры активно вкладываются:

  • Инвестиционная группа Blackstone;
  • Венчурные фонды, специализирующиеся на недвижимости;
  • Частные инвесторы, включая Кевина О’Лири.

Эксперты отмечают, что создание собственных мощностей позволит инвестиционным компаниям не только зарабатывать на росте акций разработчиков ИИ, но и контролировать дефицитные вычислительные ресурсы, необходимые для обучения новых моделей.

Вам понравилась статья?
Поделитесь информацией с вашими друзьями!
02.05.2026
Комментарии: на сайте (0)
Добавить комментарий

Похожие статьи
Наверх