Rewolucja AI kosztuje fortunę. Firmy muszą znaleźć dodatkowe 2 bln dol.

autor zdjęcia: shutterstock

źródło: Rzeczpospolita

Wysoka świadomość w kwestii sztucznej inteligencji nie zawsze idzie w parze ze zrozumieniem jej potencjału w firmach

Tempo wzrostu popytu na moc obliczeniową dla AI jest dziś ponaddwukrotnie szybsze, niż przewiduje prawo Moore’a. Oznacza to ogromną presję na łańcuchy dostaw energii, chipów i chmury.

Z taką rewolucją technologiczną świat jeszcze się nie zderzył. Aby sprostać rosnącemu zapotrzebowaniu na moc obliczeniową napędzaną przez sztuczną inteligencję, globalny rynek do końca tej dekady będzie potrzebował inwestycji rzędu 500 mld dol. i 2 bln dodatkowych przychodów – wynika z raportu Bain & Company, który „Rzeczpospolita” opisuje jako pierwsza.

Złamane prawo Moore’a

Do 2030 r. globalne zapotrzebowanie na moc obliczeniową niezbędną do obsługi sztucznej inteligencji może osiągnąć 200 gigawatów, z czego połowa przypadnie na Stany Zjednoczone. Nawet w scenariuszu, w którym firmy przeniosą całość wydatków IT z infrastruktury lokalnej do chmury i ponownie zainwestują oszczędności wygenerowane dzięki zastosowaniu AI, środki te nie wystarczą na pełne pokrycie inwestycji w nowe centra danych. Nawet przy założeniu, że wdrożenia AI przyniosą pełne, oczekiwane oszczędności, na świecie wciąż zabraknie 800 mld dol. przychodów rocznie.

Ta luka wynika z niespotykanego wcześniej tempa wzrostu zapotrzebowania na moc obliczeniową dla AI – jest ponad dwukrotnie szybsze niż przewiduje prawo Moore'a. Od kilkudziesięciu lat jest ono jedną z kluczowych zasad w dziedzinie elektroniki. Zakłada, w dużym uproszczeniu, że liczba tranzystorów w procesorach podwaja się co dwa lata. Sektor zbliża się jednak do granic wyznaczanych przez prawa fizyki, co powoduje, że zasada...