Technologický svět kypí bublinou AI, maluje obrazy katastrofických kolapsů trhu a nedodržených slibů. Situace je však možná složitější než jen scénář explozivního růstu a následného poklesu. Představte si to takto: i dobré investice se mohou zvrtnout, pokud to přeženete.
Jádrem dilematu infrastruktury AI je zásadní nesoulad – krkolomná rychlost vývoje softwaru AI ve srovnání s pomalým tempem budování a vybavování datových center – masivních výpočetních center, která tyto průlomy pohání. Stavba těchto obřích komplexů trvá roky a jejich vybavení pokročilým zařízením celý proces ještě více zdržuje. Do doby zprovoznění může dojít k řadě zásadních změn.
Komplexní síť prodejců sloužících ekosystému AI je neuvěřitelně dynamická. Předpovídat přesně, kolik výpočetního výkonu budeme za pár let skutečně potřebovat, je jako dívat se do křišťálové koule. Důležitější je, že nejde jen o to, kolik dat bude zpracováno, ale jak budou lidé používat AI a zda dojde k nepředvídatelným průlomům v oblastech, jako je energetická účinnost, návrh čipů nebo přenos energie.
Jde jen o to, že rozsah těchto sázek přidává další vrstvu složitosti. Vezměme si Project Stargate, masivní podnik vedený společnostmi Oracle, OpenAI (tvůrce ChatGPT) a SoftBank s astronomickými 500 miliardami dolarů na financování samotné infrastruktury AI. Pro srovnání, jde o nad rámec stávající smlouvy Oracle na cloudové služby s OpenAI v hodnotě 300 miliard dolarů. Meta nezůstává pozadu a slibuje, že během příštích tří let utratí za infrastrukturu 600 miliard dolarů. Tyto závazky převyšují předchozí nárůsty investic v technologickém sektoru, takže je obtížné posoudit jejich plný význam.
Uprostřed tohoto víru investic však vyvstává otázka poptávky po službách AI. Nedávný průzkum společnosti McKinsey vrhl světlo na skutečnost, že zatímco většina společností do určité míry experimentuje s umělou inteligencí, jen málo z nich ji plně přijalo. Umělá inteligence se osvědčila jako cenný nástroj v úzce zaměřených úkolech a optimalizuje některé procesy, ale dosud nezpůsobila revoluci v obchodních modelech v plném rozsahu. V podstatě mnoho společností zůstává opatrně optimistických a čekají, až uvidí, jak AI skutečně naruší jejich průmyslová odvětví, než učiní velké investice. Pokud jsou datová centra budována s ohledem na explozivní a okamžitou poptávku ze strany korporací, mohou být po nějakou dobu přetížená a nevyužitá.
K tomuto napětí se přidává všudypřítomná hrozba fyzických omezení – i když používání umělé inteligence poroste, jak se předpokládalo, tradiční infrastruktura nemusí držet krok. Generální ředitel Microsoftu Satya Nadella nedávno vyjádřil více obav z dostupnosti prostoru v datových centrech než z nedostatku čipu („Není to problém s dodávkou čipu, jde o to, že nemám šasi připravené k zapojení“).
Stávající datová centra mají navíc potíže udržet krok se spotřebou energie pokročilých čipů AI. Energetická síť a fyzická infrastruktura navržená před desítkami let jednoduše nebyla navržena pro tuto úroveň výpočetní náročnosti. Toto nesouosost vytváří recept na nákladná úzká místa bez ohledu na to, jak rychle se vyvíjí technologie softwaru nebo čipů. Zatímco Nvidia (přední výrobce GPU) a OpenAI postupují kupředu závratnou rychlostí, schopnost světa držet krok výrazně zaostává.
Budoucnost umělé inteligence nezávisí pouze na kódu a algoritmech, ale na zásadní změně v naší schopnosti generovat, distribuovat a spotřebovávat energii. Vybudování dostatečného množství datových center může být nejjednodušší; Poskytnout jim palivo, aby fungovaly efektivně, by mohlo být skutečným úzkým hrdlem – faktorem, který určí, zda jde skutečně o technologickou revoluci té doby, nebo jen o další cyklus humbuku následovaného zklamáním.
