Бульбашку ШІ від краху може врятувати тільки оперативне будівництво ЦОДів
Люди часто думають про технологічні бульбашки в апокаліптичному ключі, але це не обов'язково має бути так серйозно. З економічної думки, бульбашка — це ставка, яка виявилася занадто великою, в результаті чого пропозиція перевищує попит.
Підсумок: це не все або нічого, і навіть хороші ставки можуть зіпсуватися, якщо ви не будете обережні з тим, як їх робите.
Що робить питання про штучний інтелект таким складним для відповіді, так це невідповідність часових рамок між шаленими темпами розробки програмного забезпечення для штучного інтелекту та повільним будівництвом та забезпеченням центрів обробки даних.
Оскільки будівництво цих центрів обробки даних займає роки, багато чого неминуче зміниться з цього моменту до їх введення в експлуатацію. Ланцюг поставок, який забезпечує роботу послуг штучного інтелекту, настільки складний і гнучкий, що важко чітко визначити, скільки поставок нам знадобиться через кілька років. Питання не лише в тому, скільки людей використовуватимуть штучний інтелект у 2028 році, а й в тому, як вони його використовуватимуть, і чи відбудуться у нас якісь прориви в енергетиці, розробці напівпровідників або передачі енергії тим часом.
Коли ставка така велика, існує багато способів, як вона може піти не так, — і ставки штучного інтелекту справді стають дуже великими.
Минулого тижня агентство Reuters повідомило, що кампус центру обробки даних, пов'язаний з Oracle, у Нью-Мексико отримав кредит на суму до 18 мільярдів доларів від консорціуму з 20 банків. Oracle вже уклала контракти на хмарні послуги з OpenAI на суму 300 мільярдів доларів, і компанії об'єдналися з SoftBank для створення інфраструктури штучного інтелекту на суму 500 мільярдів доларів у рамках проєкту «Зоряна брама». Meta, не бажаючи відставати, зобов'язалася витратити 600 мільярдів доларів на інфраструктуру протягом наступних трьох років. Ми відстежуємо всі основні зобов'язання тут , і величезний обсяг ускладнює їх виконання.
Водночас існує реальна невизначеність щодо того, як швидко зростатиме попит на послуги штучного інтелекту.
Опитування McKinsey, опубліковане минулого тижня, розглядало, як провідні фірми використовують інструменти штучного інтелекту. Результати були неоднозначними. Майже всі компанії, з якими проводилися опитування, використовують штучний інтелект певним чином, проте мало хто використовує його в реальних масштабах. Штучний інтелект дозволив компаніям скоротити витрати в певних випадках використання, але це не впливає на загальний бізнес. Коротко кажучи, більшість компаній все ще перебувають у режимі «вичікуємо – побачимо». Якщо ви розраховуєте, що ці компанії куплять місце у вашому центрі обробки даних, можливо, вам доведеться довго чекати.
Але навіть якщо попит на штучний інтелект буде нескінченним, ці проекти можуть зіткнутися з більш простими проблемами інфраструктури. Минулого тижня Сатья Наделла здивував слухачів подкасту, заявивши, що його більше турбує нестача місця в центрах обробки даних , ніж нестача чіпів. (Як він сказав: «Це не проблема постачання чіпів; це той факт, що в мене немає теплих корпусів, до яких можна приєднатися»). Водночас цілі центри обробки даних простоюють без діла, оскільки вони не можуть впоратися з енергоспоживанням останнього покоління чіпів.
Хоча Nvidia та OpenAI рухаються вперед так швидко, як тільки можуть, електрична мережа та забудоване середовище все ще розвиваються тими ж темпами, що й завжди. Це залишає багато можливостей для коштовних вузьких місць, навіть якщо все інше йде добре.
Ми глибше розглянемо цю ідею в цьоготижневому подкасті Equit