AI: Lukratīva, taču dārga pūla lielajiem tehnoloģiju uzņēmumiem
Gandrīz pēc gada un pusi ilga AI fēnija laikā pasaulē lielie tehnoloģiju giganti ir demonstrējuši, ka mākslīgā intelekta (AI) ieguldījumi var pavērsties par stabilu ieņēmumu avotu. Tomēr AI ir arī milzīgs naudas bedrīte, kurā ieguldījumi var strauji palielināties. Tehnoloģijas līderi kā Microsoft un Google vecākais uzņēmums Alphabet ziņoja par palielinātu ieņēmumu no mākoņu tehnoloģijām, kurus veicinājuši uzņēmumi, kuri investē vairāk AI pakalpojumos. Meta Platforms, lai gan atpaliek no tehnoloģiju ieņēmumu ģenerēšanas, atzina, ka viņu AI centieni ir uzlabojuši lietotāju iesaistīšanos un reklāmu mērķēšanas precizitāti.
Izdevumi AI pieaug starp tehnoloģiju lielajiem spēlētājiem
Lai panāktu šos agrīnās finansiālās uzvaras, uzņēmumi ir iztērējuši miljardus AI attīstībai, plānojot turpmāk palielināt šos ieguldījumus. Microsoft atklāja, ka pēdējā ceturksnī tērēja 14 miljardus dolāru kapitālieguldījumus, kas tiek prognozēti kā “būtiski pieaugoši”, daļēji saistoties ar AI infrastruktūras ieguldījumiem – 79% pieaugums no iepriekšējā ceturkšņa.
Alphabet atklāja, ka ceturksnī tērēja 12 miljardus dolāru, kas apzīmē 91% pieaugumu salīdzinājumā ar iepriekšējo gadu un prognozē atlikušo gadu līmenis būs tikpat vai vairāk, koncentrējoties uz AI iespējām. Meta palielināja savus investīciju prognozes gadam, tagad uzskatot, ka kapitālieguldījumi varētu sasniegt 35 līdz 40 miljardus dolāru, potenciāls 42% pieaugums augstākajā līmenī, pievēršot uzmanību arī agresīvajām investīcijām AI pētniecībā un attīstībā.
Izdevumu līdzsvars ar AI attīstību
Pieaugošie AI izdevumi ir pievilinājuši dažus investorus ar bažām, kas pavērojams Meta akciju kritums sakarā ar prognozētiem izdevumiem kopā ar lēnāku nekā prognozēts pārdošanas pieaugumu. Tehnoloģiju nozarē plaši tiek ticēts, ka AI izmaksas turpinās palielināties galvenokārt divu pamatīgo iemeslu dēļ: AI modeļi kļūst arvien lielāki un dārgāki attīstībai, un globālā pieprasība pēc AI pakalpojumiem prasa izveidot vairāk datu centrus to atbalstam. Uzņēmumi, kas eksperimentē ar AI pakalpojumiem, piemēram, tiem, ko piedāvā OpenAI vai Google, var iztērēt miljonus, pielāgojot produktus saviem vajadzībām.
Katrā AI čatbota lietošanā vai pārdošanas datu analīzes pieprasījumā rada papildu izmaksas. Tomēr AI sistēmu pamatu būvniecība paliek visdārgākais uzdevums.
AI valodas modeļu izmērs un izmaksas palielinās
Šodienas visslavētākie AI produkti, tostarp OpenAI ChatGPT, tiek vadīti ar plašiem valodas modeļiem – sistēmām, kas barotas ar plašu datu klāstu, lai nodrošinātu efektīvākās lietotāju interakcijas. Vadošie AI uzņēmumi lika likmes, ka šiem lieliem valodas modeļiem padarīt vēl lielākus ir ceļš uz sarežģītāku AI, kas galu galā varētu pārspēt cilvēkus daudzās uzdevumu jomās.
Šis izaugsme prasa vairāk datu, palielinātu skaitļošanas jaudu un ilgāku AI sistēmu apmācību laiku. Pašreizējo tirgus AI modeļu ražošanas izmaksas var svārstīties apmēram apmēram 100 miljoniem dolāru tikai apmācībā, ar prognožu sasniegumu līdz pat 1 miljardam dolāru drīz un potenciāli pārsniedzot 5 vai 10 miljardus līdz 2025. vai 2026. gadam.
Ieguldījums GPU un skaitļošanas izmaksās
Būtiska daļa no šiem izdevumiem ir saistīta ar apstrādes spēju, īpaši GPU (grafikas apstrādes vienībām), kuras apstrādā lielas datu daudzumus ātrā tempā. Šīs mikroshēmas, galvenokārt ražotas ar Nvidia, nāk ar lielām cenas etiķetēm un tos trūkst. Meta vadītājs Marka Zakerberga jau agrāk paziņoja par plāniem obtaimt līdz gadam 350 000 Nvidia H100 GPU, lai atbalstītu AI pētniecību, kas sasniedz miliardus pat ar apjoma atlaidi.
Datu centru būvniecības plešanās
AI atkarīgām kompānijām nepieciešami telpas, lai uzglabātu šādu aparatūru, mudinot kompānijas kā Meta, Amazon, Microsoft un Google sacensties, celt jaunas serveru fermas. Speciāli veidotas datu centri uztur cietos diskus, procesorus, dzesēšanas sistēmas, elektroiekārtas un rezerves generatorus. Dell’Oro Group novērtē, ka kompānijas šogad tērēs apmēram 294 miljardus dolāru datu centru būvniecībai un aprīkojumam, parādot lielisko ieguldījumu apjoma mērogu, kas plūst AI infrastruktūrā.
High-stakes of AI the tech industry involve a complex balance between the massive costs of development and the potential for significant revenue generation. Here are some of the most important questions and key challenges associated with the topic, alongside the advantages and disadvantages of AI investment.
Galvenie jautājumi un atbildes:
1. Kā tech kompānijas pamato milzīgos izdevumus par AI?
Tech kompānijas argumentē, ka ilgtermiņa priekšrocības, piemēram, palielināta efektivitāte, jauni ieņēmumu avoti no AI pakalpojumiem un konkurēšana tehnoloģiju ainavā, pamato augstos sākotnējos ieguldījumus.
2. Galvenie izmaksu faktori AI attīstībā?
Galvenie izmaksu faktori ietver GPU cenu, datu centru būvniecību, algas kvalificētiem AI pētniekiem un inženieriem, kā arī turpmākā apmācības un uzturēšanas izmaksas AI modeļiem.
3. Vai pastāv risks par AI ieguldījumu bumbu?
Jā, pastāv risks, ka sašutums ap AI varētu novest pie pārāk lieliem ieguldījumiem un pārspīlētām cerībām. Ja AI tehnoloģijas neizdodas atbilstoši saviem solījumiem vai kļūst par komoditāti, kompānijas var saskarties ar nozīmīgām finansiālām zaudējumiem.
Galvenās izaicinājumi un kontroversiālās jomas:
– Vides ietekme: Datu centru būvniecība un AI apmācības enerģijas patēriņš var neveiksmīgi ietekmēt vidi. Energoefektīvās tehnoloģijas un ilgtspējīgas prakses ir būtiskas, lai mazinātu šo problēmu.
– AI ētika un pārpratumi: Nodrošinot, ka AI sistēmas ir etiskas un brīvas no sesiju, ir būtiska problēma, jo nepilnīgi modeļi var izraisīt diskrimināciju un nelabvēlīgus sociālos ietekmes.
– Regulējums un kontrole: Valdības un regulatīvās iestādes cīnās ar to, kā pārraudzīt AI attīstību, ar bažām par privātumu, drošību un monopolisko uzvedību.
Īpašuma un trūkumi:
Īpašumi:
– AI drastiski var uzlabot efektivitāti un automatizēt sarežģītus uzdevums, kas ved uz izmaksu ietaupījumiem.
– Kompānijas ar attīstītām AI spējām var piedāvāt inovatīvus produktus un pakalpojumus, iekarojot jaunus tirgus un ieņēmumus.
– AI var uzlabot lietotāju pieredzi, iesaisti un klientu apmierinātību.
Trūkumi:
– Augstie sākotnējie ieguldījumi un turpmākās AI darbības izmaksas var slānināt uzņēmuma finanses, it īpaši, ja AI iniciatīvas nedod ātru ieguldījumu atdevi.
– Trūkst augstkvalificētu darbinieku AI, kas noved pie skaudīgas konkurences un augstiem atalgojumiem, kas veicina izmaksu pieaugumu.
– Par pārāk lielu atkarību no AI varētu novest pie darba vietu pārvietošanās un sociāliem izaicinājumiem.
Ti, kuri ir ieinteresēti izpētīt plašāku kontekstu un ietekmi, kas saistīta ar AI tehnoloģijā tehnoloģiju nozares, apmeklējiet šādas saites:
– Nvidia – informācija par GPU un to lomu AI skaitošanā.
– OpenAI – organizācija, kas stāv aiz dažiem visvairāk attīstītajiem AI modeļiem, piemēram, ChatGPT.
– Google – lai iegūtu ieskatu, kā viens no vadošajiem tehnoloģiju gigantiem iekļauj AI savos pakalpojumos un infrastruktūrā.
Ir svarīgi atzīmēt, ka, jo AI tehnoloģijas turpina attīstīties, tāpat mainīsies arī izmaksu dinamika un ieņēmumu iespējas. Tehnoloģiju kompānijām jāinnovē ne tikai savā AI attīstībā, bet arī jāiekrīt finanšu, ētikas un regulatīvajos ainavā, kas aptver šo pārveidojošo tehnoloģiju.