Wydaje się, że nowe chipy AI trafiają na rynek w szybszym tempie, ponieważ firmy technologiczne walczą o zdobycie dominacji w globalnym wyścigu zbrojeń o moc obliczeniową.
Ale to nasuwa pytanie: co z tymi wszystkimi chipami starszej generacji?
Wzrost cen akcji AI stracił w ostatnich tygodniach dużą dynamikę, po części z powodu obaw, że tak zwani hiperskalowcy nie uwzględniają właściwie spadku wartości zestawu chipów, które kupili do zasilania chatbotów.
Michael Burry, słynny inwestor typu „big-bet”, który przewidział krach na rynku nieruchomości w 2008 r., podniósł alarm w zeszłym miesiącu, ostrzegając, że zyski ery sztucznej inteligencji opierają się na „jednym z najczęstszych oszustw współczesności”, a mianowicie na rozciąganiu harmonogramu amortyzacji. Oszacował, że Big Tech zaniży szacunki amortyzacji o 176 miliardów dolarów w latach 2026–2028.
Jednak według notatki Alpine Macro z zeszłego tygodnia obawy przed deprecjacją chipów są przesadzone z trzech powodów.
Po pierwsze, analitycy zauważyli, że udoskonalenia oprogramowania towarzyszące chipom nowej generacji mogą również ulepszyć procesory poprzedniej generacji. Na przykład oprogramowanie może poprawić wydajność pięcioletniego chipa A100 firmy Nvidia od dwóch do trzech razy w porównaniu z jego pierwotną wersją.
Po drugie, Alpine stwierdziło, że zapotrzebowanie na starsze chipy pozostaje duże w obliczu rosnącego zapotrzebowania na wnioskowanie, czyli reagowanie na zapytania przez chatbota. W rzeczywistości zapotrzebowanie na wnioskowanie w nadchodzących latach znacznie przewyższy zapotrzebowanie na szkolenia w zakresie sztucznej inteligencji.
„Z tego wynika, że nowszy sprzęt pomaga, ale często nie jest niezbędny, więc ilość chipów może zastąpić najnowocześniejszą jakość” – napisali analitycy, dodając, że Google nadal w pełni wykorzystuje procesory TPU mające od siedmiu do ośmiu lat.
Po trzecie, Chiny w dalszym ciągu wykazują „nienasycony” popyt na chipy AI, ponieważ ich podaż „jest o kilka pokoleń w tyle za Stanami Zjednoczonymi pod względem jakości i kilkakrotnie pod względem ilości”. I choć Pekin zakazał stosowania niektórych amerykańskich chipów, czarny rynek będzie w dalszym ciągu zakrywał niedociągnięcia Chin.
Tymczasem nie wszystkie chipy stosowane w AI należą do hiperskalerów. Nawet procesory graficzne znajdujące się w codziennych konsolach do gier mogłyby działać.
W notatce Yardeni Research z zeszłego tygodnia wskazano na „rozproszoną sztuczną inteligencję”, która wykorzystuje nieużywane chipy w domach, serwerach do wydobywania kryptowalut, biurach, uniwersytetach i centrach danych, aby działać jako globalne sieci wirtualne.
Chociaż rozproszona sztuczna inteligencja może być wolniejsza niż grupa chipów umieszczonych w tym samym centrum danych, jej architektura sieciowa może być bardziej odporna na awarię jednego komputera lub ich grupy, dodał Yardeni.
„Chociaż nie możemy określić, ile procesorów graficznych zostało połączonych w ten sposób, rozproszona sztuczna inteligencja jest z pewnością interesującym obszarem, który warto obserwować, szczególnie biorąc pod uwagę, że miliardy wydawane są na budowę nowych, dużych centrów danych” – czytamy w notatce.
