Индустрия искусственного интеллекта потребляет огромное количество энергии, пресной воды и денег инвесторов. Теперь ей также нужны микросхемы памяти — те же, что используются в ноутбуках, смартфонах и игровых консолях.
Машина для производства полупроводниковых чипов Дэвид Талукдар / Alamy
Последним товаром, востребованным индустрией искусственного интеллекта, стала компьютерная память. Сектор напрямую заключает с производителями контракты на поставку чипов на миллиарды долларов – тех самых, которые потребители используют в смартфонах, ноутбуках и игровых консолях. В лучшем случае это приводит к росту цен, а в худшем – к дефициту, ограничивающему производство.
Зачем ИИ нужно так много памяти?
Модели ИИ очень, очень большие. Их можно представить себе как сетки из миллиардов или даже триллионов параметров – чисел, хранящихся в памяти, – над которыми выполняются чрезвычайно повторяющиеся, но, если рассматривать их в совокупности, трудоёмкие вычисления. Именно так большая языковая модель принимает входные данные и генерирует выходные данные.
Передача такого объёма данных между процессорами с дешёвых, но медленных жёстких дисков (которые мы обычно называем компьютерными накопителями) создаёт невообразимые узкие места. Чтобы избежать этого, используются огромные объёмы гораздо более быстрой оперативной памяти (то, что мы обычно называем компьютерной памятью).
И ещё один фактор: модели, создаваемые компаниями, занимающимися ИИ, работают в огромных масштабах. Это означает, что им требуются компьютеры, способные обрабатывать сотни, тысячи или миллионы копий этих моделей, чтобы большое количество клиентов могли использовать их одновременно.
Возьмите задачу с огромным объёмом вычислений, масштабируйте её до большого количества пользователей, снимите ограничения на расширение, добавив практически бесконечные инвестиции, и вы получите ненасытный спрос на оборудование. Компания, производящая несколько миллионов ноутбуков в год, просто не сможет сравниться с ней.
Почему производители чипов не могут просто производить больше чипов?
Это легче сказать, чем сделать. Производственные мощности полупроводниковых заводов ограничены, а строительство нового требует огромных инвестиций и часто занимает несколько лет.
Есть также признаки того, что производители не хотят прекращать засуху. Корейские СМИ сообщают, что Samsung Electronics и SK Hynix, которые вместе производят около 70% этих чипов, не хотят слишком сильно наращивать поставки на случай спада в индустрии искусственного интеллекта, из-за которого им придётся простаивать, строить дорогостоящие новые заводы по производству чипов и испытывать дефицит заказов.
Учитывая растущий спрос и комфортную позицию Samsung, позволяющую ей повышать цены на целых 60%, зачем компании раскачивать лодку? Статистика показывает, что 32-гигабайтный чип, который Samsung продавала по 149 долларов в сентябре, в ноябре продавался по 239 долларов.
Сталкивались ли мы с подобной нехваткой раньше?
Снова и снова. Годами бум искусственного интеллекта приводил к тому, что компании поглощали все доступные графические процессоры (GPU) для создания огромных центров обработки данных, способных обучать и запускать всё более масштабные модели. Именно этот неуклонный спрос стал причиной того, что стоимость акций производителя чипов Nvidia взлетела с 13 долларов в начале 2021 года до пика в более чем 200 долларов в последние месяцы.
В 2021 году мы столкнулись с дефицитом всех видов компьютерных чипов из-за стечения обстоятельств, включая глобальную пандемию, торговую войну, пожары, засуху и снегопады. Это повлияло на производство всего: от пикапов до микроволновых печей.
В том же году мы даже столкнулись с нехваткой жестких дисков, когда резко возросла популярность новой криптовалюты Chia, которая работала на дисковом пространстве, а не на мощности компьютера.
Короче говоря, технологии развиваются быстро. Иногда гораздо быстрее, чем глобальные цепочки поставок.
Когда, по всей вероятности, закончится дефицит?
Ещё не скоро. OpenAI заключила соглашения с Samsung и SK Hynix, которые позволят ей поставлять около 40% мировой памяти. И это лишь одна компания в сфере ИИ, пусть и одна из гигантов. Microsoft, Google и ByteDance, среди прочих, также скупают все доступные чипы.
Один из способов положить конец дефициту — и, возможно, быстро создать переизбыток — это если крах ИИ, о котором предупреждают экономисты, банкиры и даже глава OpenAI, действительно произойдёт. Но это, вероятно, приведёт к разрушительным экономическим последствиям, так что, возможно, это не панацея.
Если спада не произойдет, то, по оценкам, ситуация успокоится лишь к 2028 году, а спрос и предложение снова достигнут равновесия, а некоторые более мелкие компании введут в эксплуатацию новые заводы.
Некоторые полагают, что это ожидание может стать серьёзным бременем для всей обрабатывающей промышленности. Санчит Вир Гогия, отраслевой аналитик Greyhound Research, сообщил агентству Reuters, что «нехватка памяти теперь переросла из проблемы на уровне отдельных компонентов в макроэкономический риск».
Источник: www.newscientist.com
