Dec 19

Главная сложность в многотриллионном проекте по созданию искусственного интеллекта.

Нью-Йорк — Над технологической отраслью нависает огромный вопрос: как долго на самом деле прослужат колоссальные инвестиции в инфраструктуру искусственного интеллекта?

Технологические гиганты тратят сотни миллиардов долларов на инфраструктуру для ИИ — в первую очередь на дата-центры и чипы, которые их питают. По их словам, эти вложения должны заложить основу для того, чтобы ИИ преобразил экономику, рынок труда и даже наши личные отношения.

Только в этом году, как ожидается, технологические компании вложат $400 млрд в капитальные расходы, связанные с ИИ.

Часть этих затрат почти наверняка станет постоянной нагрузкой на балансы компаний. А для фирм, делающих ставку на ИИ как основу своего будущего, критически важным становится вопрос: как часто им придётся обновлять или заменять передовые чипы? Особенно на фоне растущего скептицизма — сможет ли ИИ принести доходы достаточно большие и достаточно быстро, чтобы окупить уже сделанные инвестиции и покрыть будущие расходы на инфраструктуру.

Это подогревает опасения вокруг пузыря ИИ — тревогу о том, что ажиотаж и масштабы расходов на ИИ не соответствуют его реальной ценности. Эти страхи усиливаются тем, что акции так называемой «Великолепной семёрки» технологических гигантов составляют около 35% стоимости индекса S&P 500, что вызывает вопросы о том, какие последствия для экономики может иметь возможный обвал ИИ.

«То, насколько всё это масштабное строительство является пузырём, отчасти зависит от срока службы этих инвестиций», — сказал Тим ДеСтефано, доцент-исследователь бизнес-школы Макдонаф при Джорджтаунском университете.

Жизненный цикл чипов

Пока неясно, как долго будут оставаться полезными самые современные графические процессоры (GPU) — чипы, которые чаще всего используются для обучения и работы ИИ.

Несколько технических экспертов сообщили CNN, что, по их оценкам, ИИ-чипы можно эффективно использовать для обучения больших языковых моделей от 18 месяцев до трёх лет. При этом, по их словам, такие чипы могут применяться для менее требовательных задач ещё несколько лет.

Для сравнения, центральные процессоры (CPU), используемые в традиционных дата-центрах без ИИ, обычно заменяются каждые пять–семь лет, отмечают эксперты.

Отчасти это связано с тем, что обучение ИИ-моделей создаёт для чипов серьёзную нагрузку и сильный нагрев, из-за чего они быстрее изнашиваются. По словам профессора Нью-Джерсийского технологического института Дэвида Бейдера, около 9% GPU выходят из строя в течение года, тогда как у CPU этот показатель составляет примерно 5%.

Кроме того, новые поколения ИИ-чипов быстро становятся более мощными и энергоэффективными. В результате эксплуатация старых чипов для ИИ-нагрузок может быть экономически нецелесообразной, даже если они всё ещё исправны.

Эксперты дают разные оценки. ДеСтефано считает, что физически ИИ-чипы могут ломаться через 5–10 лет, но их экономически оправданный срок службы составляет всего 3–5 лет.

Бейдер, в свою очередь, оценивает срок использования GPU для обучения ИИ-моделей в 18–24 месяца. Однако, по его словам, старые чипы всё ещё могут выполнять такие задачи, как обработка пользовательских запросов к ИИ (инференс), ещё около пяти лет, продлевая их ценность.

Nvidia — крупнейший поставщик ИИ-чипов — заявляет, что её программная система CUDA позволяет клиентам обновлять программное обеспечение на существующих чипах, потенциально откладывая необходимость перехода на новое «железо».

Финансовый директор Nvidia Колетт Кресс на последнем отчётном звонке компании в прошлом месяце сказала, что GPU, «отгруженные шесть лет назад, до сих пор работают с полной загрузкой» благодаря системе CUDA.

Но независимо от того, служат ли чипы два года или шесть лет, перед технологическими компаниями всё равно встаёт один и тот же вопрос:
«Откуда возьмётся выручка, которая позволит вам заново выстроить эту инфраструктуру в таких масштабах?» — сказал Михир Кширсагар, директор клиники технологической политики при Центре информационной технологической политики Принстона.

Как это связано с пузырём ИИ?

Чем быстрее изнашиваются чипы, тем сильнее давление на компании — им необходимо быстрее увидеть отдачу от ИИ, чтобы профинансировать их замену.

А долгосрочный спрос на ИИ остаётся неясным, особенно на фоне сообщений о том, что большинство компаний, внедряющих эту технологию, пока не увидели ощутимой выгоды для своей прибыли. Именно корпоративные клиенты должны стать основным источником доходов для ИИ-компаний, но эти фирмы всё ещё пытаются понять, как использовать ИИ для увеличения выручки или снижения затрат, отметил ДеСтефано.

«Есть спрос на генеративный ИИ со стороны индивидуальных пользователей… но этого недостаточно, чтобы такие крупные ИИ-компании смогли окупить свои инвестиции», — сказал он.

Майкл Бьюрри, известный инвестор и герой фильма «Игра на понижение», недавно предупредил о формировании пузыря ИИ. Его аргумент частично основан на том, что технологические компании переоценивают срок полезной службы своих инвестиций в чипы, что со временем может негативно сказаться на их прибыли.

Лидеры ИИ-индустрии тоже начали более открыто говорить об этой проблеме.

Генеральный директор Microsoft Сатья Наделла в подкасте в прошлом месяце рассказал, что компания начала растягивать во времени инвестиции в инфраструктуру, чтобы чипы в дата-центрах не устаревали одновременно.

Финансовый директор OpenAI Сара Фрайар в прошлом месяце также вызвала тревогу, заявив, что роль компании как создателя передовых ИИ-моделей зависит от того, будут ли самые современные чипы служить «три года, четыре года, пять лет или даже дольше».

Если этот срок окажется короче, предположила она, компании может понадобиться, чтобы правительство США «подстраховало» долг, который OpenAI накапливает для финансирования агрессивных инфраструктурных обязательств. (Впоследствии OpenAI попыталась смягчить это заявление, уточнив, что не добивается государственной поддержки.)

Во время предыдущих рыночных пузырей инфраструктура, построенная в период ажиотажа и простаивавшая после краха, всё равно оказывалась полезной спустя годы. Например, оптоволоконные сети, проложенные во времена дотком-пузыря конца 1990-х, сегодня лежат в основе современного интернета.

Но пузырь ИИ — если он действительно существует — будет иным, считает Пол Кедроски, управляющий партнёр инвестиционной компании SK Ventures. По его мнению, дата-центры для ИИ не сохранят такую же ценность со временем без постоянных инвестиций в новые чипы. А последствия могут выйти далеко за рамки балансов и котировок технологических гигантов.

«Мы не просто строим эти дата-центры — (технологические компании) продвигают строительство электростанций, чтобы всё это обеспечивать энергией», — сказал Кширсагар.
«Если экономика этого не сойдётся, возникнут очень серьёзные вопросы для всего общества».

Если нужно — могу упростить текст, сделать краткую выжимку, либо перевести в формат аналитической заметки / поста.

Latest from our blog

Created with