Эксперты предупреждают, что бизнес-модель Nvidia может оказаться под угрозой, если искусственный интеллект не станет прибыльным, несмотря на текущий ажиотаж. Без зарабатывания денег бум ИИ может закончиться, как ушел ажиотаж золотой лихорадки.
На форуме Корейской торгово-промышленной палаты председатель Чей Тэ-вон высказал мнение, что бизнес-модель Nvidia может рухнуть, если ИИ-технологии не начнут приносить прибыль. «Если AMD, Arm и другие конкуренты Nvidia продадут высококачественные чипы по более низким ценам, модель Nvidia может развалиться». Бум в области ИИ сравнивают с Золотой лихорадкой: когда золото закончилось, продавцы кирок и джинсов остались без дохода.
Nvidia достигла значительных успехов благодаря продажам графических процессоров для дата-центров, став одной из самых ценных компаний в мире. В 2023 году компания зафиксировала рекордные продажи, что сделало Nvidia третьей по величине компанией в мире. Однако стоимость обучения новых моделей ИИ стремительно растет и пока темпы развития технологии не соответствуют ожиданиям. Обучение текущих моделей стоит около $1 миллиарда, а к 2025 году ожидаются модели стоимостью до $100 миллиардов.
IT-World писал ранее, что эксперты сомневаются в окупаемости инвестиций в ИИ, считая, что для этого потребуется $600 миллиардов ежегодно. Мнения разделились: одни считают, что ИИ принесет ограниченную отдачу, другие полагают, что цикл капитальных затрат на ИИ выглядит многообещающе. Профессор MIT Дарон Аджемоглу считает, что вклад генеративного ИИ в экономику может быть ограничен, добавляя всего 0,5% к производительности и 1% к ВВП.
С другой стороны, некоторые аналитики уверены, что инвестиции в ИИ в конечном итоге окупятся, несмотря на длительный срок ожидания. Они подчеркивают, что текущий цикл капитальных затрат на ИИ ведут крупные компании, такие как Microsoft и Google, что снижает риски и увеличивает шансы на успех. Аналитики Goldman Sachs прогнозируют, что ИИ может повысить производительность на 9% и добавить 6,1% к ВВП, если технологии станут дешевле и более эффективными.
Однако остаются две основные проблемы: доступность чипов и энергопотребление. Проблема дефицита GPU от Nvidia решена, но потребление энергии дата-центрами остается ограничивающим фактором, о чем ранее сообщал IT-World. Современные AI-GPU потребляют до 3,7 МВтч энергии в год, что создает серьезные проблемы для крупных корпораций. В 2023 году проданные AI-GPU потребили достаточно электроэнергии, чтобы обеспечить энергией 1,3 миллиона американских домохозяйств.
Конкуренция усиливается: если конкуренты начнут предлагать качественные чипы по более низким ценам, Nvidia столкнется с серьезными трудностями. Также важен национальный суверенитет в области ИИ: каждая страна должна развивать собственные ИИ-технологии для контроля над ресурсами.