Каковы новые последствия развития ИИ?

Долгое время главным дефицитом на рынке искусственного интеллекта оставались графические процессоры, однако ситуация кардинально изменилась. Как отмечают аналитики, теперь ограничением для облачных провайдеров стали центральные процессоры. На ранних этапах развития ИИ эти компоненты выполняли лишь вспомогательные функции, такие как хранение данных, создание контрольных точек и предварительная обработка информации. Рабочие нагрузки были относительно легкими, поскольку модели не имели агентной структуры и работали по простому принципу получения и выдачи текста. Именно поэтому считалось, что их дефицит обойдет из-за более низкого спроса, пишет Wccftech.

Смотрите также Миллиардер выкупил старый ядерный бункер и превращает его в нечто новое

Ситуация изменилась после появления новых архитектур, в частности запуска OpenAI o1-preview в сентябре 2024 года. Это дало толчок к развитию агентного искусственного интеллекта, способного выполнять сложные последовательные действия. Современные модели теперь самостоятельно обращаются к базам данных, проводят физические симуляции, занимаются компиляцией кода и выполняют модульные тесты.

Например, специализированные кодировочные агенты, например Codex 5.4, способны работать автономно в течение 6 – 7 часов подряд, постоянно взаимодействуя с внешними сервисами и серверами. Такая активность требует колоссальных вычислительных возможностей именно от центральных процессоров.

Масштабы проблемы подчеркиваются тем, что доходы от агентов для программирования выросли с пары миллиардов до более 10 миллиардов долларов всего за полгода. Это привело к тому, что за последние два квартала облачный рынок фактически исчерпал все доступные запасы процессоров, рассказал аналитик и исследователь Дилан Патель.

Соотношение мощностей в серверных стойках стремительно меняется. Если раньше 100 мегаватт энергии, что потребляли графические процессоры, обслуживались только 1 мегаватт мощности центральных процессоров, то теперь этот разрыв почти исчез. В современных серверах для обучения и работы агентов количество обоих типов чипов становится почти одинаковым.

Первые жертвы

Крупнейшие игроки рынка, такие как Amazon и Microsoft, уже почувствовали последствия этого бума.

  • Microsoft продала все свои резервные мощности сторонним лабораториям, сотрудничающих с Anthropic и OpenAI, из-за чего возникла нехватка ресурсов даже для внутренних нужд. Это уже сказалось на стабильности популярных сервисов, в частности GitHub, пользователи которого жалуются на регулярные сбои и невозможность зафиксировать изменения в коде.
  • Amazon, со своей стороны, за год втрое увеличила количество установленных серверов с процессорами, однако все равно не может удовлетворить постоянно растущий спрос,.

Отдельным фактором стал массовый переход OpenAI с архитектуры x86 на Arm. Это решение было обусловлено тем, что на начальных этапах дефицита ресурсы Arm были более доступными. Однако такой шаг со временем лишь усилил нагрузку на этот сегмент, заставив и других разработчиков адаптировать свой код под новую архитектуру.

Чего ждать дальше?

В будущем этот дефицит может выйти за пределы облачных дата-центров. Производители, такие как AMD, Intel и Intel и NVIDIA, будут вынуждены наращивать объемы производства серверных чипов, что может повлиять на потребительский и бизнес-сегменты. Приоритет будет отдаваться крупным ИИ-компаниям, которые готовы платить больше, что неизбежно приведет к росту цен и ограничению поставок процессоров для обычных компьютеров.

Кроме процессоров, значительное давление будет испытывать и рынок оперативной памяти DRAM, поскольку новые серверные архитектуры требуют огромных объемов быстрой памяти для эффективной работы нейросетей.