Главный барьер для развития ИИ – большие затраты
EUR/MDL - 20.19 0.0885
USD/MDL - 17.16 0.5325
VMS_91 - 3.03%
VMS_364 - 9.54%
BONDS_2Y - 7.40%
GOLD - 4,715.03 0.01%
EURUSD - 1.18 0%
BRENT - 117.29 13.73%
SP500 - 737.62 0.83%
SILVER - 80.34 0%
GAS - 2.77 8.88%

Главный барьер для развития ИИ – большие затраты

К 2030 году капиталовложения в развитие искусственного интеллекта (ИИ) превысят $7 триллионов, и необходимость поддерживать и наращивать подобные объемы инвестиций может стать главным сдерживающим фактором отрасли, сообщает Logos Press.
Александр Романов Время прочтения: 3 минуты
Ссылка скопирована
Главный барьер для развития ИИ – большие затраты

Такого мнения придерживается международный экономист Дамбиса Мойо. В статье, опубликованной в Logos Press, он отмечает, что силы, которые определяли победителей в сфере технологий в прошлом, вряд ли будут доминировать в процессе внедрения ИИ. Капитальные затраты больше не являются незначительным препятствием, а представляют собой серьезный барьер. В ходе предыдущих технологических волн потребности в капитале в основном ограничивались стартовой фазой и были относительно скромными. Например, Facebook изначально привлек всего 500 000 долларов в качестве стартового капитала.

Но те ранние инновации были построены на основе существующей инфраструктуры, такой как Linux, Apache, MySQL и PHP (так называемый стек LAMP), что значительно снизило первоначальные затраты, аргументирует свою позицию автор. ИИ, напротив, является чрезвычайно капиталоемким. Ожидается, что к 2030 году капиталовложения в отрасли превысят 7 триллионов долларов, поскольку компании строят центры обработки данных, расширяют вычислительные мощности и инвестируют в специализированное оборудование.

Кроме того, в отличие от предыдущих технологических циклов, эти инвестиционные потребности не исчезнут по мере созревания отрасли и могут даже усилиться, констатирует Мойо. Более того, эти затраты, возможно, никогда не снизятся значительно, поскольку срок службы центров обработки данных часто измеряется годами, а не десятилетиями. В то время как облачные вычисления также требовали огромных инвестиций в серверы общего назначения, ИИ требует совершенно новой инфраструктуры, включая графические процессоры и тензорные процессоры (TPU), для обработки огромного количества одновременных вычислений, связанных с обучением и запуском моделей ИИ. Такие системы являются дорогостоящими и энергоемкими.

Ожидается, что к 2027 году один крупномасштабный цикл обучения ИИ будет стоить более 1 миллиарда долларов. В связи с этим выжить смогут только те компании, которые могут позволить себе вступительную цену, что дает сегодняшним технологическим гигантам — с их огромными денежными потоками, надежными балансами и доступом к рынкам капитала — решающее преимущество, делает вывод автор.


Подписывайтесь на наши обновления


Реклама недоступна
Обязательно к прочтению*

Мы всегда рады вашим отзывам!

Читайте также