Главный барьер для развития ИИ – большие затраты
Русский

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.
Время прочтения: 3 минуты Автор:
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.


Реклама недоступна
Обязательно к прочтению*

Мы всегда рады вашим отзывам!

Читайте также