Світ технологій кипить бульбашкою штучного інтелекту, малюючи образи катастрофічних крахів ринку та порушених обіцянок. Однак ситуація є, мабуть, складнішою, ніж просто сценарій вибухового зростання та подальшого спаду. Подумайте про це так: навіть хороші інвестиції можуть зіпсуватися, якщо ви перестараєтеся.
В основі дилеми інфраструктури штучного інтелекту лежить фундаментальна невідповідність — шалена швидкість розробки програмного забезпечення штучного інтелекту порівняно з повільними темпами будівництва та оснащення центрів обробки даних — величезних обчислювальних центрів, які забезпечують ці прориви. Ці гігантські комплекси будуються роками, а оснащення їх передовим обладнанням ще більше затягує процес. До моменту введення в експлуатацію може відбутися ряд принципових змін.
Складна мережа постачальників, що обслуговує екосистему AI, неймовірно динамічна. Передбачити, скільки обчислювальної потужності нам насправді знадобиться через кілька років, це все одно, що дивитися в кришталеву кулю. Що ще важливіше, справа не лише в тому, скільки даних буде оброблено, а й у як люди використовуватимуть штучний інтелект і чи відбудуться непередбачені прориви в таких сферах, як енергоефективність, дизайн чіпів або передача енергії.
Просто масштаб цих ставок додає ще один рівень складності. Розглянемо проект «Зоряна брама», масштабний захід під керівництвом Oracle, OpenAI (творця ChatGPT) і SoftBank з астрономічними 500 мільярдами доларів США лише на інфраструктуру ШІ. Для порівняння, це доповнює існуючий контракт Oracle з OpenAI на хмарні послуги на 300 мільярдів доларів. Meta не відстає, обіцяючи витратити приголомшливі 600 мільярдів доларів на інфраструктуру протягом наступних трьох років. Ці зобов’язання затьмарюють попередні сплески інвестицій у технологічний сектор, що ускладнює оцінку їхнього повного значення.
Однак серед цього виру інвестицій виникає питання попиту на послуги ШІ. Нещодавнє опитування McKinsey пролило світло на реальність того, що хоча більшість компаній певною мірою експериментують зі штучним інтелектом, лише деякі з них повністю прийняли його. ШІ зарекомендував себе як цінний інструмент у вузькоспеціалізованих завданнях і оптимізує деякі процеси, але ще не повномасштабно змінив бізнес-моделі. По суті, багато компаній залишаються обережно оптимістичними, чекаючи, щоб побачити, як штучний інтелект справді зруйнує їхні галузі, перш ніж робити великі інвестиції. Якщо центри обробки даних будуються з урахуванням вибухонебезпечного миттєвого попиту з боку корпорацій, вони можуть деякий час перевантажуватися та використовуватися недостатньо.
До цієї напруги додає постійна загроза фізичних обмежень — навіть якщо використання штучного інтелекту зростатиме, як прогнозувалося, традиційна інфраструктура може не встигати. Нещодавно генеральний директор Microsoft Сатья Наделла висловив більше занепокоєння з приводу наявності місця в центрах обробки даних, ніж з приводу нестачі чіпів («Це не проблема постачання чіпів, а те, що я не маю шасі, готового для підключення»).
Крім того, існуючим центрам обробки даних важко впоратися з енергоспоживанням передових мікросхем ШІ. Електромережа та фізична інфраструктура, розроблені десятиліттями тому, просто не були розроблені для такого рівня обчислювальної інтенсивності. Ця неузгодженість створює рецепт для дорогих вузьких місць, незалежно від того, наскільки швидко прогресує програмне забезпечення чи технології мікросхем. У той час як Nvidia (провідний виробник GPU) і OpenAI рухаються вперед із шаленою швидкістю, здатність світу йти в ногу значно відстає.
Майбутнє штучного інтелекту залежить не лише від коду та алгоритмів, але й від фундаментальних змін у нашій здатності генерувати, розподіляти та споживати енергію. Створення достатньої кількості центрів обробки даних може бути легкою частиною; Забезпечення їх паливом для ефективної роботи може стати справжнім вузьким місцем — чинником, який визначить, чи це справді технологічна революція епохи чи просто черговий цикл ажіотажу, за яким слідує розчарування.
