Технологічні гіганти вкладуть понад $500 млрд у ШІ до 2032 року

Штучний інтелект продовжує залучати величезні інвестиції. Найбільші технологічні компанії, включаючи Microsoft, Amazon і Meta, планують витратити на ШІ 371 мільярд доларів у 2025 році - це на 44% більше, ніж у 2024 році. За даними Bloomberg Intelligence, до 2032 року ця цифра може злетіти до $525 млрд.

DeepSeek - це китайська компанія, яка розробляє передові моделі міркувань. Вона стверджує, що створить конкурентоспроможний ШІ за частку вартості американських конкурентів, кидаючи виклик таким гігантам індустрії, як OpenAI.

Раніше більшість інвестицій в ШІ йшли в центри обробки даних і висококласні чіпи, що використовуються для навчання моделей. Але зараз фокус зміщується в бік інференції - процесу запуску АІ-моделей після того, як вони пройшли навчання. Цей зсув значною мірою пов'язаний з появою моделей міркувань, які потребують більше часу для обчислення відповідей, але мають на меті імітувати процеси мислення, подібні до людських.

OpenAI та китайська компанія DeepSeek лідирують у розробці нових моделей, які не просто випльовують заздалегідь вивчені відповіді, а намагаються обмірковувати проблеми. Ці системи вимагають більшої обчислювальної потужності, але також відкривають нові способи монетизації ШІ, дозволяючи компаніям переносити витрати з навчання на фактичне використання.

Компанія DeepSeek наробила галасу, коли заявила, що розробила конкурентоспроможну модель за частку вартості порівняно з основними американськими гравцями. Це викликало питання про те, чи є поточні інвестиції в ШІ настільки ефективними, як вони повинні бути. Як наслідок, все більше фірм, що розробляють АІ, надають перевагу економічно ефективним моделям, а не просто обчислювальній потужності.

Зараз на навчання ШІ припадає понад 40% бюджетів гіперскалерів, але очікується, що до 2032 року ця цифра знизиться до 14% . Тим часом, за прогнозами, витрати на висновки складуть майже половину всіх інвестицій в ШІ до того часу. Це знаменує собою серйозні зміни в тому, як компанії, що займаються АІ, розподіляють свої ресурси.

Google має найкращі позиції для цього переходу завдяки власним чипам, які ефективно обробляють як навчання, так і висновки. З іншого боку, Microsoft і Meta все ще значною мірою покладаються на Nvidia, що може обмежити їхню гнучкість у майбутньому.