Мировая индустрия искусственного интеллекта (ИИ) сталкивается с масштабными финансовыми и энергетическими ограничениями. По оценке Bain & Company, чтобы обеспечить инфраструктуру для ИИ к 2030 году, потребуется более $500 млрд ежегодно на глобальные дата-центры и около $2 трлн годового дохода, чтобы эти вложения были оправданы. Даже при оптимистичных сценариях прогноз указывает на дефицит в $800 млрд.
Рост потребностей ИИ в вычислительных мощностях значительно опережает возможности оборудования. В то время как законы Мура замедлились, объемы тренировок продолжают расти в два раза быстрее плотности транзисторов. Это вынуждает операторы дата-центров масштабировать мощности, а не полагаться на эффективность отдельных чипов. К 2030 году мировая нагрузка на вычислительные мощности ИИ может достигнуть 200 ГВт, при этом половина мощности будет в США.
Недостаток электричества, ограниченное количество GPU и дефицит ключевых компонентов вроде HBM и CoWoS создают реальные барьеры для отрасли. В таких условиях крупные игроки сосредоточатся на системах с максимальной эффективностью по ваттам и занимаемой площади, что снижает объем поставок для обычных рабочих станций и десктопов.
Рост нагрузки на дата-центры также стимулирует перенос части вычислений на ноутбуки со встроенными NPU становятся более востребованными, так как обработка данных на месте дешевле и требует меньше капитальных затрат.
Крупные компании продолжают вкладывать миллиарды в ИИ, но даже эти суммы могут не покрыть растущие расходы отрасли.
Источник: www.ferra.ru