Швидкий розвиток штучного інтелекту призводить до того, що апаратні та обчислювальні витрати, з якими стикаються компанії, істотно зростають. Нещодавно віцепрезидент із глибокого навчання в компанії Nvidia (NVIDIA) Браян Катандзаро (Bryan Catanzaro) для медіа заявив, що обчислювальні витрати на штучний інтелект перевищують витрати на зарплати працівників, а в реальному застосуванні AI не обов’язково зможе, як очікувалося, знижувати витрати на працю.
Масштаб витрат на AI-обчислення перевищує витрати на зарплати фахівців
В інтерв’ю медіа віцепрезидент зі застосування глибокого навчання в Nvidia Браян Катандзаро визнав, що для його очолюваної технічної команди вартість обчислень, необхідних для роботи моделей штучного інтелекту, значно вища за витрати на зарплати для найму висококваліфікованих технічних спеціалістів. Це спостереження кидає виклик поширеній на ринку думці, що штучний інтелект неодмінно дозволяє економити на операційних витратах підприємств. Хоча штучний інтелект здатен обробляти великі обсяги даних, проте високопродуктивні апаратні засоби, електропостачання та витрати на обслуговування, необхідні за його роботою, є вкрай дорогими. Унаслідок цього в окремих сферах розробки технологій експлуатаційні витрати машин можуть, навпаки, виявитися більш обтяжливими, ніж витрати на людську працю, формуючи новий тип моделі капіталомістких витрат.
Автоматизаційні технології в більшості посад наразі не є економічно доцільними
Наукові дані дослідження, опублікованого MIT (Массачусетським технологічним інститутом) у 2024 році, надають академічну підтримку цим міркуванням щодо витрат. Дослідження аналізує різні завдання, що покладаються на візуальні оцінки, і виявляє, що на сьогодні автоматизація на основі штучного інтелекту має економічну вигоду лише приблизно у 23 % посад, тоді як в інших 77 % робіт найняти працівників-людей і надалі є більш дешевим і ефективним вибором. Дослідження зазначає, що для досягнення рівня продуктивності, порівняного з людським, потрібні дуже значні інвестиції в програмне та апаратне забезпечення. Для більшості малих і середніх підприємств або для певних галузей повна автоматизація залишається занадто високою фінансовою межею. Крім того, помилки, спричинені незрілістю технологій, наприклад, ризик пошкодження бази даних, про який повідомляють інженери, також збільшують приховані витрати.
Технологічні компанії стикаються з надмірним тиском через необхідність перенаправляти бюджети
Незважаючи на шокуючу високу вартість стартових інвестицій, великі технологічні компанії не зменшують витрати на штучний інтелект. Згідно з оцінками, глобальні технологічні лідери планують у 2024 році інвестувати приблизно 740 мільярдів доларів у інфраструктуру, пов’язану зі штучним інтелектом, що є суттєвим зростанням порівняно з попереднім роком. Водночас така високоінтенсивна інвестиція також впливає на фінансове планування компаній. Технічний директор Uber (Убер) Праваїн Неппалі Нага (Praveen Neppalli Naga) зазначає, що запровадження інструментів для кодування на основі штучного інтелекту підвищує загальні витрати на розробку, змушуючи компанії переглядати плани формування бюджету, адже фактичні витрати часто значно виходять за межі початкових очікувань. Це демонструє, що технології штучного інтелекту, підвищуючи ефективність, водночас створюють навантаження на грошові потоки підприємств і розподіл ресурсів.
У той час як компанії інвестують у штучний інтелект, вони також проводять масштабні скорочення персоналу. Згідно зі статистикою, з початку року понад 92 тисячі працівників у сфері технологій уже втратили роботу, а темпи скорочень значно перевищують рівень попередніх років. Це відображає період інтеграції, коли технологічний сектор балансує між фінансовою стабілізацією та технічною трансформацією. Хоча наразі витрати на обчислення є надзвичайно високими, у міру того, як інфраструктура стає зрілішою, а ефективність роботи моделей зростає, структура витрат усе ще має простір для зниження. Чи зможе штучний інтелект у майбутньому справді продемонструвати економічну ефективність, залежить від того, чи зможе ця технологія досягати більш стабільного масштабованого застосування без необхідності значно більше людського нагляду, а не лише з міркувань вартості.
Ця стаття вважає, що віцепрезидент з глибокого навчання у Nvidia (NVIDIA) дотримується думки: витрати на обчислення AI перевищують витрати на зарплати людини; вона вперше з’явилася в «Ланцюгових новинах» ABMedia.
Застереження: Інформація на цій сторінці може походити від третіх осіб і не відображає погляди або думки Gate. Вміст, що відображається на цій сторінці, є лише довідковим і не є фінансовою, інвестиційною або юридичною порадою. Gate не гарантує точність або повноту інформації і не несе відповідальності за будь-які збитки, що виникли в результаті використання цієї інформації. Інвестиції у віртуальні активи пов'язані з високим ризиком і піддаються значній ціновій волатильності. Ви можете втратити весь вкладений капітал. Будь ласка, повністю усвідомлюйте відповідні ризики та приймайте обережні рішення, виходячи з вашого фінансового становища та толерантності до ризику. Для отримання детальної інформації, будь ласка, зверніться до
Застереження.
