- إن إنشاء منشأة واحدة تعمل بالذكاء الاصطناعي بقدرة جيجاوات واحدة يكلف ما يقرب من 80 مليار دولار
- يمكن أن يصل إجمالي قدرة الذكاء الاصطناعي المخططة في جميع أنحاء الصناعة إلى 100 جيجاوات
- يجب استبدال أجهزة GPU المتطورة كل خمس سنوات دون تمديد
يتساءل أرفيند كريشنا، الرئيس التنفيذي لشركة IBM، عما إذا كان من الممكن أن تظل الوتيرة الحالية وحجم التوسع في مركز بيانات الذكاء الاصطناعي مستدامين ماليًا في ظل الافتراضات الحالية.
ويقدر أن ملء موقع واحد بقدرة 1 غيغاواط بأجهزة حاسوبية يقترب الآن من 80 مليار دولار.
وفي ظل الخطط العامة والخاصة التي تشير إلى ما يقرب من 100 جيجاوات من القدرات المستقبلية التي تستهدف تدريب النماذج المتقدمة، فإن التعرض المالي الضمني يرتفع نحو 8 تريليون دولار.
العبء الاقتصادي لمواقع الذكاء الاصطناعي من الجيل التالي
يربط كريشنا هذا المسار مباشرة بدورة التحديث التي تحكم أساطيل المسرعات اليوم.
تنخفض قيمة معظم أجهزة GPU المتطورة المنتشرة في هذه المراكز على مدار خمس سنوات تقريبًا.
وفي نهاية تلك النافذة، لا يقوم المشغلون بتمديد المعدات ولكن استبدالها بالكامل. والنتيجة ليست ضربة رأسمالية لمرة واحدة، بل التزام متكرر يتفاقم بمرور الوقت.
وتظل موارد وحدة المعالجة المركزية أيضًا جزءًا من عمليات النشر هذه، ولكنها لم تعد في مركز قرارات الإنفاق.
لقد تحول التوازن نحو المسرعات المتخصصة التي توفر أعباء عمل متوازية هائلة بوتيرة لا مثيل لها من قبل المعالجات ذات الأغراض العامة.
لقد أدى هذا التحول إلى تغيير ملموس في تعريف الحجم لمرافق الذكاء الاصطناعي الحديثة ودفع متطلبات رأس المال إلى ما هو أبعد مما كانت تتطلبه مراكز بيانات المؤسسات التقليدية في السابق.
يقول كريشنا أن انخفاض قيمة العملة هو العامل الذي غالبًا ما يساء فهمه من قبل المشاركين في السوق.
إن وتيرة التغيير الهيكلي تعني أن قفزات الأداء تصل بشكل أسرع مما يمكن أن تستوعبه عمليات الشطب المالي بشكل مريح.
الأجهزة التي لا تزال تعمل تصبح قديمة اقتصاديًا قبل وقت طويل من انتهاء عمرها الفعلي.
يثير مستثمرون مثل مايكل بوري شكوكًا مماثلة حول ما إذا كان عمالقة السحابة قادرين على الاستمرار في تمديد عمر الأصول مع نمو أحجام النماذج ومتطلبات التدريب.
ومن المنظور المالي، لم يعد العبء يكمن في استهلاك الطاقة أو الاستحواذ على الأراضي، بل أصبح مع التخفيض القسري لمجموعات الأجهزة باهظة الثمن بشكل متزايد.
في بيئات فئة محطات العمل، توجد بالفعل ديناميكيات تحديث مماثلة، ولكن المقياس يختلف بشكل أساسي داخل المواقع ذات النطاق الفائق.
ويقدر كريشنا أن خدمة تكلفة رأس المال لهذه الجامعات التي تبلغ طاقتها متعددة الجيغاوات ستتطلب مئات المليارات من الدولارات من الأرباح السنوية لمجرد البقاء على الحياد.
يعتمد هذا المطلب على اقتصاديات الأجهزة الحالية بدلاً من مكاسب الكفاءة المضاربة على المدى الطويل.
تأتي هذه التوقعات في الوقت الذي تعلن فيه شركات التكنولوجيا الرائدة عن مجمعات أكبر للذكاء الاصطناعي لا تقاس بالميغاواط، بل بعشرات الجيغاواط.
بعض هذه المقترحات تنافس بالفعل الطلب على الكهرباء في دول بأكملها، مما يثير مخاوف موازية حول سعة الشبكة وتسعير الطاقة على المدى الطويل.
يقدر كريشنا أن احتمالات وصول حاملي الماجستير في القانون اليوم إلى ذكاء عام حول جيل الأجهزة التالي تقترب من الصفر دون حدوث تغيير جوهري في تكامل المعرفة.
ويصور هذا التقييم موجة الاستثمار على أنها مدفوعة بالضغوط التنافسية أكثر من كونها حتمية تكنولوجية مؤكدة.
من الصعب تجنب التفسير. ويفترض البناء أن الإيرادات المستقبلية سترتفع لتتناسب مع الإنفاق غير المسبوق.
ويحدث هذا حتى مع تقصير دورات الاستهلاك وتشديد حدود الطاقة عبر مناطق متعددة.
ويكمن الخطر في أن التوقعات المالية ربما تسبق الآليات الاقتصادية اللازمة لدعمها على مدى دورة الحياة الكاملة لهذه الأصول.
عبر أجهزة توم
اتبع TechRadar على أخبار جوجل و أضفنا كمصدر مفضل للحصول على أخبار الخبراء والمراجعات والآراء في خلاصاتك. تأكد من النقر على زر المتابعة!
وبالطبع يمكنك أيضًا اتبع TechRadar على TikTok للحصول على الأخبار والمراجعات وفتح الصناديق في شكل فيديو، والحصول على تحديثات منتظمة منا على واتساب أيضاً.
التعليقات