Segmentul inteligenței artificiale este într-o creștere uriașă, de care furnizorii de hardware beneficiază cel mai mult. Însă dezvoltatorii de modele mari de limbaj, furnizorii de cloud și alți actori de pe piață profită și ei destul. Febra inteligenței artificiale a dat un mare impuls și producătorilor contractuali de semiconductoare, însă analiștii avertizează că ritmul actual de dezvoltare va fi nesustenabil pe termen lung, și că actorii de pe piața actuală se vor lovi de un zid.

Potrivit unei publicații recente a analiștilor de tehnologie și piață Bain & Company, pentru a se continua să se satisfacă cererea masivă și în creștere de putere de calcul în segmentul AI, veniturile totale vor trebui să ajungă la 2000 miliarde dolari până în 2030, iar jucătorii vor trebui să cheltuiască peste 500 miliarde pe an pentru centre de date la nivel mondial. Numai aceste cifre pot oferi randamentul necesar al investițiilor, un număr care nu va fi sustenabil pe termen lung, cele mai generoase estimări sugerând o gaură de 800 miliarde dolari în buget.

Problema este că cererea de putere de calcul crește într-un ritm mult mai mare, decât capabilitățile hardware chiar și viitoare, dar tendința Legii lui Moore încetinește. Potrivit analiștilor în domeniul tehnologiei, puterea de calcul necesară pentru efectuarea deducerilor și a sarcinilor de formare crește de peste două ori mai rapid decât densitatea tranzistorilor din cipurile moderne.

Bineînțeles, acest lucru îi obligă pe operatorii centrelor de date să includă sisteme noi în loc de cele performante, o problemă cu mai multe tăișuri. Pe măsură ce numărul de acceleratoare crește, necesarul de energie crește, analiștii preconizând că, până în 2030 infrastructura globală ar putea consuma aproximativ 200 GW, din care 100 GW ar putea fi consumați doar de cele din SUA.

Problema este că deficitul de componente necesare este deja majoră, cum ar fi cipurile HBM și CoWoS, după cum a recunoscut chiar șeful Nvidia. Desigur, aceasta este doar o fațetă a monedei, cealaltă fiind cererea tot mai mare de energie, care trebuie să fie satisfăcută în paralel cu sisteme de răcire adecvate, care tind să afecteze rețele publice. Desigur, cantitatea de căldură produsă va afecta și temperaturile globale.

În cazul în care nu se poate obține capitalul necesar pentru a menține ritmul actual de expansiune, furnizorii de cloud ar putea să începe să selecteze furnizorii cei mai potenți. Acest lucru poate face mult mai atractive sistemele la cheie, cum ar fi capsulele bazate pe GB200 de la Nvidia sau Instinct MI300X de la AMD, în care obținerea celei mai mari densități și eficiențe energetice este un aspect esențial. O problemă pentru concurență, care pur și simplu vor fi nevoiți a se reprofila sau a da faliment.

Dar necesarul poate fi redus și prin sisteme bazate pe NPU moderne, adică o parte a calculelor să fie făcute cu sistemele utilizatorilor legați în rețea, fie independent, fie în larg.

Raportul Bain este o bună ilustrare a provocărilor cu care se confruntă segmentul AI, de care piața este din ce în ce mai conștientă. Construirea infrastructurii pentru a furniza puterea de calcul și puterea de a face acest lucru este o sarcină foarte costisitoare și de durată, care poate dura ani de zile, plus că este nevoie de un număr adecvat de oameni calificați pentru a reuși. Între timp, modelele de inteligență artificială evoluează într-un ritm extrem de rapid, crescând în dimensiuni și costuri practic la fiecare șase luni, ceea ce întărește temerile că pe măsură ce bula inteligenței artificiale continuă să crească, provocările legate de putere, răcire, acceleratoare high-end și cipuri de memorie, ar putea deveni din ce în ce mai greu de depășit, lovindu-se de un zid impasabil, un proces la care cei participanți tind să o ignore.