У NVIDIA слишком много графических процессоров. Разве технологический гигант не может заработать 200 миллиардов долларов США? Дебаты Sequoia и гигантов искусственного интеллекта

**Источник: **Финансовое агентство Ассошиэйтед Пресс.

Редактор Хуан Цзюньчжи

Источник изображения: Создано Unbounded AI‌

С начала этого года благодаря искусственному интеллекту (ИИ) американские акции резко выросли, а акции технологических компаний также «вернули свою славу» и сформировали «большую семерку», включающую Microsoft и Nvidia. Вроде бы все выглядит очень хорошо, но следует отметить, что на данный момент только Nvidia действительно зарабатывает на искусственном интеллекте.

Будь то «лидер» Microsoft или «восходящие звезды» Google, Meta и Adobe, эти компании все еще находятся на стадии интеграции ИИ в свои продукты и еще не «монетизировали» его по-настоящему, то есть зарабатывая реальные деньги. от ИИ. В настоящее время AI-услуги многих компаний бесплатны, только Microsoft осмелилась повысить цену Copilot на 83%, но потребители, возможно, пока его не купят.

Хотя они еще не достигли по-настоящему прибыльности, уже стало фактом, что технологические компании вкладывают значительные средства в область искусственного интеллекта и накапливают графические процессоры. По мнению аналитиков Уолл-стрит, к концу этого года продажи графических процессоров Nvidia могут превысить 50 миллиардов долларов.

На данный момент инвесторы не могут не задаться вопросом, смогут ли технологические компании окупить свой капитал, приобретая графические процессоры в таких крупных масштабах, когда перспективы их прибыли все еще неясны? В конце концов, будет ли все это напрасно? Если его можно погасить, то когда его можно будет погасить?

Дэвид Кан, партнер венчурной компании Sequoia, недавно опубликовал расчет. Кан считает, что каждый доллар расходов на графические процессоры соответствует примерно 1 доллару затрат на электроэнергию в центрах обработки данных. миллиард.

Затем, если предположить, что рентабельность составит 50%, индустрии искусственного интеллекта потребуется 200 миллиардов долларов дохода, чтобы окупить стоимость первоначальных инвестиций. Но Кан отметил, что в настоящее время годовой доход составляет лишь 75 миллиардов долларов, а дефицит составляет 125 миллиардов долларов.

Сомнения приходят

Гвидо Аппенцеллер, специальный советник венчурного гиганта Силиконовой долины A16Z и основатель AI-стартапа 2X, опроверг точку зрения Кана и дословно опроверг его аргументы.

В целом, основной аргумент Аппенцеллера вращается вокруг убеждения, что искусственный интеллект станет повсеместным компонентом практически любого продукта, содержащего программное обеспечение. Он утверждал, что крупные инвестиции в инфраструктуру графических процессоров, даже достигающие 50 миллиардов долларов, могут легко окупиться за счет огромных 5 триллионов долларов глобальных расходов на ИТ.

Он не только опроверг оценку Sequoia прибыльности ИИ, но и отметил, что самая фундаментальная проблема Sequoia заключалась в том, что она недооценила влияние исторической революции ИИ.

В частности, Аппенцеллер сначала указал на то, что Кан был «кликбейтом», и попытался использовать цифру вроде «200 миллиардов долларов», чтобы привлечь внимание людей, но на самом деле его расчетный процесс был совершенно неправильным.

Аппенцеллер отметил, что Кан сложил стоимость покупки (капитальные затраты) графического процессора, годовые эксплуатационные расходы, совокупный доход за жизненный цикл графического процессора и годовой доход от приложений искусственного интеллекта и получил, казалось бы, сверхвысокую сумму в 200 миллиардов долларов. Преувеличенные цифры. Но он считает, что более подходящим расчетом было бы основываться на годовой норме прибыли, которую покупатели графических процессоров получают от своих инвестиционных затрат.

Во-вторых, он также считает, что стоимость электроэнергии для графических процессоров также преувеличена. По словам Аппенцеллера, графический процессор H100 PCIe стоит около $30 000 и потребляет около 350 Вт энергии, а с учетом серверов и охлаждения общее энергопотребление, вероятно, составит около 1 кВт.

При цене электроэнергии 0,1 доллара США за киловатт этот графический процессор H100 потребует всего 0,15 доллара США электроэнергии на каждый 1 доллар США, потраченный на оборудование графического процессора в течение пятилетнего жизненного цикла, что намного ниже, чем 1 доллар США, оцененный Каном.

Но самое главное, считает Аппенцеллер, Кан игнорирует масштабы революции ИИ. Он отметил, что модели ИИ являются компонентом инфраструктуры, таким же, как процессоры, базы данных и сети. Сейчас почти все программное обеспечение искусственного интеллекта использует процессор, базу данных и сеть, и так будет и в будущем.

Итак, сможет ли индустрия искусственного интеллекта заработать достаточно 200 миллиардов долларов США? Аппенцеллер дал утвердительный ответ, и более того, поскольку сетевая инфраструктура, доходы, которые она создает, будут существовать в разных формах в каждом отделе.

Поэтому он пришел к выводу, что ИИ разрушит все программное обеспечение, а так называемого «разрыва в доходах от ИИ» Кана на самом деле не существует.