Керівники компаній, що виробляють чипи, кажуть, що попит "майже невичерпний", хоча компанії стають більш вибагливими щодо витрат
Керівники стартапів у галузі чипів, будівельники центрів обробки даних та інвестори кажуть, що попит на інфраструктуру для штучного інтелекту перевищує пропозицію. Однак підприємства починають ставити складні питання про те, що вони насправді отримують за свої гроші.
Ключові моменти
- Пет Гельзінгер, колишній генеральний директор Intel, розповів CNBC на цьому тижні, що вважає попит на штучний інтелект "майже невичерпним", обмеженим лише доступною енергією.
- Nebius, компанія, яка будує центри обробки даних на базі Nvidia, кажеть, що не може задовольнити поточний попит клієнтів і не могла протягом деякого часу.
- Генеральний директор Cerebras Systems Ендрю Фельдман назвав продаж Meta та xAI вільної обчислювальної потужності "унікальним" випадком, а не ознакою перевиробництва в усій галузі.
- Lumentum, компанія, яка виробляє оптичні компоненти мереж для центрів обробки даних, каже, що їхні товари розпродані на наступні п'ять років.
- Підприємства переходять від заохочення максимального використання штучного інтелекту до питання про те, що вони насправді отримують за витрачені гроші.
Акції компаній, що виробляють чипи, в останні тижні істотно коливалися, і інвестори ставили просте питання: чи дійсно уповільнюється світовий попит на штучний інтелект?
Кілька керівників компаній кажуть, що ні. На інтерв'ю з CNBC Tech цього тижня вони стверджували, що попит на обчислювальну потужність все ще значно перевищує те, що галузь може забезпечити.
"Те, що ми переживаємо з точки зору попиту, незвичайне. Попиту набагато більше, ніж ми можемо задовольнити", – сказав Марк Бородицький, комерційний директор Nebius, компанії, яка будує центри обробки даних з графічними процесорами Nvidia (спеціалізованими чипами, які виконують складні обчислення, необхідні для штучного інтелекту).
Пет Гельзінгер, колишній генеральний директор Intel і нинішній партнер венчурного капіталу в Playground Global, висловився прямо: "Я якось вважаю попит на штучний інтелект майже невичерпним".
Його логіка проста. Більший інтелект, застосований до будь-якої бізнес-проблеми, як правило, створює більше економічної вартості. Енергопостачання, каже він, є "єдиним справжнім обмеженням".
Чи галузь будує занадто багато?
Ні, за словами більшості керівників, які висловилися на цьому тижні. Занепокоєння почалося, коли Meta оголосила, що продаватиме вільну обчислювальну потужність для штучного інтелекту, яку вона не використовує, і Илон Маск xAI зробив те ж саме. Для деяких інвесторів це виглядало як перевиробництво.
Генеральний директор Cerebras Systems Ендрю Фельдман заперечив. Meta і xAI, каже він, є незвичайними випадками. "Для галузі в цілому попит на обчислювальну потужність значно перевищує доступну потужність".
Lumentum, яка виробляє фотоніку та оптичні компоненти (обладнання, яке передає дані між серверами з високою швидкістю всередині центрів обробки даних), є, мабуть, найяскравішою ілюстрацією. Генеральний директор Майкл Герлстон сказав, що товари компанії зарезервовані до 2030 року. Акції Lumentum виросли приблизно на 600 відсотків за останніх дванадцять місяців.
Тепер складна частина: що насправді отримують бізнеси з усіх цих витрат?
Протягом певного часу багато компаній рекомендували працівникам вільно користуватися інструментами штучного інтелекту, оцінюючи успіх за обсягом використання, а не за результатами. Бородицький у Nebius назвав це "tokenmaxxing", де токен – це базова одиниця тексту, яку обробляє велика мовна модель (технологія, що лежить в основі чат-ботів на кшталт ChatGPT).
Цей етап закінчується. Фінансові директори тепер вимагають доказів того, що витрати на штучний інтелект дають реальну віддачу, зміну, яку керівники описують як перехід до "valuemaxxing".
Фельдман запропонував практичний спосіб це обміркувати. Не кожне завдання потребує найпотужнішої доступної моделі штучного інтелекту. "Вам не потрібен великий автобус, щоб піти в продуктовий магазин", – сказав він. Простіші завдання перейдуть на дешевші, менші моделі; складніші проблеми залишатимуться з дорогими передовими системами.
Для бізнесу, який сьогодні використовує штучний інтелект, це означає, що розумне питання більше не "ми використовуємо достатньо штучного інтелекту?", а "чи варто цей конкретний інструмент того, скільки ми за нього платимо?"
