Проблема искусственного интеллекта стоимостью 400 миллиардов долларов: не слишком ли быстро устаревают чипы?

В погоне за мечтой об искусственном интеллекте технологическая индустрия в этом году вложила около 400 миллиардов долларов в специализированные чипы и центры обработки данных, но все больше вопросов возникает о целесообразности таких беспрецедентных объёмов инвестиций.

В основе сомнений лежат чрезмерно оптимистичные оценки того, как долго эти специализированные чипы прослужат, прежде чем устареют.

В условиях сохраняющихся опасений по поводу «пузыря» искусственного интеллекта и того, что экономика США в значительной степени зависит от бурного развития этого сектора, аналитики предупреждают, что тревожный сигнал может оказаться жестоким и дорогостоящим.

«Мошенничество» — так известный инвестор Майкл Берри, прославившийся благодаря фильму «Большая короткая продажа», описал ситуацию на X в начале ноября.

До волны искусственного интеллекта, вызванной ChatGPT, гиганты облачных вычислений обычно предполагали, что их чипы и серверы прослужат около шести лет.

Однако Михир Кширсагар из Центра политики в области информационных технологий Принстонского университета утверждает, что «сочетание износа и технологического устаревания делает предположение о шестилетнем сроке труднообоснованным».

Одна из проблем: производители чипов — во главе с бесспорным лидером Nvidia — выпускают новые, более мощные процессоры гораздо быстрее, чем раньше.

Менее чем через год после запуска своего флагманского чипа Blackwell компания Nvidia объявила, что в 2026 году появится Rubin, производительность которого будет в 7,5 раз выше.

При таких темпах микросхемы теряют от 85 до 90% своей рыночной стоимости в течение трёх-четырех лет, предупредил Гил Лурия из финансово-консультационной фирмы DA Davidson.

Генеральный директор Nvidia Дженсен Хуанг сам высказал эту мысль в марте, объяснив, что после выхода Blackwell предыдущее поколение чипов больше никому не было нужно.

«Бывают ситуации, когда с Хоппером все в порядке», — добавил он, имея в виду более старую модель чипа. «Таких случаев немного».

Лурия также отметил, что процессоры искусственного интеллекта выходят из строя чаще, чем раньше.

«Они так сильно нагреваются, что иногда оборудование просто сгорает», — сказал он.

Недавнее исследование компании, посвященное модели искусственного интеллекта Llama AI, выявило ежегодный уровень отказов в 9%.

Риск прибыли

Как для Кширсагара, так и для Берри, реальный срок службы этих чипов с искусственным интеллектом составляет всего два-три года.

В ноябре компания Nvidia выступила с необычным заявлением, защищая прогноз отрасли на четыре-шесть лет, утверждая, что он основан на реальных данных и тенденциях использования.

Однако Кширсагар считает, что эти оптимистичные предположения означают, что бум ИИ основан на «искусственно заниженных» затратах, и последствия неизбежны.

Если компании будут вынуждены сократить сроки амортизации, «это немедленно отразится на итоговых результатах» и резко снизит прибыль, предупредил Джон Педди из Jon Peddie Research.

«Именно здесь у компаний возникают проблемы с нестандартным ведением бухгалтерского учета».

Аналитики предупреждают, что последствия могут отразиться на экономике, все больше зависящей от искусственного интеллекта.

Лурия не беспокоится о таких гигантах, как Amazon, Google или Microsoft, которые имеют разнообразные источники дохода. Его больше волнуют специалисты по искусственному интеллекту, такие как Oracle и CoreWeave.

Обе компании уже имеют огромные долги и стремятся закупить больше чипов, чтобы конкурировать за клиентов облачных сервисов.

Как отмечает Лурия, для строительства центров обработки данных требуется привлечение значительного капитала.

«Если создастся впечатление, что они стали гораздо менее прибыльными», потому что оборудование приходится заменять чаще, «им станет дороже привлекать капитал».

Ситуация особенно опасна, поскольку в некоторых кредитах в качестве залога используются сами чипы.

Некоторые компании надеются смягчить удар, перепродавая устаревшие чипы или используя их для менее ресурсоемких задач, чем передовые технологии искусственного интеллекта.

«Если это будет экономически целесообразно, чип 2023 года можно будет использовать для решения второстепенных задач и в качестве резервного варианта», — сказал Педди.

Контакты, администрация и авторы