Компаніям-розробникам ШІ загрожуватиме дефіцит у $800 мільярдів на обчислювальні потужності до 2030 року, – Bloomberg
Компаніям, що займаються штучним інтелектом, до 2030 року знадобиться $2 трлн сукупного річного доходу для фінансування обчислювальної потужності, необхідної для задоволення прогнозованого попиту.
Про це йдеться у щорічному звіті про глобальні технології консалтингової компанії Bain & Co. пише Bloobmberg.
Однак їхній дохід, ймовірно, буде на $800 млрд меншим за цю цифру, оскільки зусилля щодо монетизації таких послуг, як ChatGPT, відстають від потреб у витратах на центри обробки даних та пов'язану з ними інфраструктуру.
Як ідеться в звіті, зростаюча популярність таких послуг, як ChatGPT від OpenAI та Gemini від Google, а також зусилля компаній по всій планеті в галузі штучного інтелекту означає, що попит на обчислювальні потужності та енергію зростає стрімкими темпами. Але економія, що забезпечується штучним інтелектом, та здатність компаній генерувати додаткові доходи від ШІ відстають від цих темпів.
Окрім того, обмеження в ланцюгах постачання або нестача енергії можуть сповільнити розвиток ШІ.
OpenAI втрачає мільярди доларів на рік і надає пріоритет зростанню, а не прибутку, але очікує позитивного грошового потоку до 2029 року, зауважує Bloomberg.
При цьому Bain не уточнила ймовірні наслідки для компаній, що займаються ШІ, якщо вони продовжуватимуть не досягати прибутковості у 2030 році.
За даними Bloomberg Intelligence, найбільші технологічні фірми, включаючи Microsoft Corp., Amazon.com Inc. та Meta Platforms Inc., збільшать свої сукупні річні витрати на ШІ до понад $500 млрд до початку наступного десятиліття. Випуск нових моделей від OpenAI та китайської DeepSeek, серед інших компаній, стимулює попит на послуги ШІ та спонукає всю галузь до збільшення інвестицій.
Раніше повідомлялося, що інвестори дедалі частіше використовують штучний інтелект для вибору акцій.
До того стало відомо, що компанії Microsoft, Nvidia та інші гіганти анонсували понад $40 млрд інвестицій у ШІ у Великій Британії.
Перед тим дослідники з Китайської академії наук повідомили про створення SpikingBrain1.0 − великої мовної моделі, що наслідує роботу людського мозку через спайкові нейромережі.
