Cilvēki bieži domā par tehnoloģiju burbuļiem apokaliptiskā izteiksmē, taču tam nav jābūt tik nopietnam kā tam visam. Ekonomiskā izteiksmē burbulis ir likme, kas izrādījās pārāk liela, atstājot jums lielāku piedāvājumu nekā pieprasījumu.
Rezultāts: tas nav viss vai nekas, un pat labas likmes var kļūt skābas, ja neesat uzmanīgs par to izdarīšanu.
Uz jautājumu par mākslīgā intelekta burbuli ir tik sarežģīti atbildēt, ka nav saskaņoti laika grafiki starp MI programmatūras izstrādes straujo tempu un lēno datu centra uzbūves un darbināšanas procesu.
Tā kā šo datu centru izveide prasa vairākus gadus, daudz kas neizbēgami mainīsies no šī brīža līdz brīdim, kad tie būs pieejami tiešsaistē. Piegādes ķēde, kas nodrošina AI pakalpojumus, ir tik sarežģīta un mainīga, ka ir grūti iegūt skaidrību par to, cik daudz piegādes mums būs nepieciešams pēc dažiem gadiem. Tas nav tikai jautājums par to, cik daudz cilvēki izmantos AI 2028. gadā, wager gan par to, kā viņi to izmantos un vai pa to laiku mēs sasniegsim sasniegumus enerģētikas, pusvadītāju dizaina vai enerģijas pārvades jomā.
Ja likme ir tik liela, ir daudz veidu, kā tā var noiet greizi — un AI likmes patiešām kļūst ļoti lielas.
Pagājušajā nedēļā Reuters ziņoja, ka ar Oracle saistīta datu centra pilsētiņa Ņūmeksikā ir saņēmusi 18 miljardu dolāru kredītu no 20 banku konsorcija. Oracle jau ir noslēdzis līgumu par mākoņpakalpojumiem 300 miljardu dolāru apmērā ar Open AI, un uzņēmumi ir pievienojušies Softbank, lai projekta “Stargate” ietvaros izveidotu 500 miljardu dolāru kopējo AI infrastruktūru. Meta, lai nepārspētu, ir apņēmās tērēt 600 miljardus dolāru par infrastruktūru nākamo trīs gadu laikā. Mēs esam sekojuši līdzi visām galvenajām saistībām, un milzīgais apjoms ir apgrūtinājusi to ievērošanu.
Tajā pašā laikā pastāv patiesa nenoteiktība par to, cik ātri pieaugs pieprasījums pēc AI pakalpojumiem.
Techcrunch pasākums
Sanfrancisko
|
2026. gada 13.–15. oktobris
McKinsey aptauja tika publicēta pagājušajā nedēļā aplūkoja, kā vadošie uzņēmumi izmanto AI rīkus. Rezultāti bija dažādi. Gandrīz visi uzņēmumi, ar kuriem sazināties, kaut kādā veidā izmanto AI, taču daži to izmanto reālā mērogā. AI ir ļāvis uzņēmumiem samazināt izmaksas konkrētos lietošanas gadījumos, taču tas neietekmē kopējo uzņēmējdarbību. Īsāk sakot, lielākā daļa uzņēmumu joprojām ir “gaidīšanas un redzēsiet” režīmā. Ja paļaujaties, ka šie uzņēmumi iegādāsies vietu jūsu datu centrā, iespējams, gaidīsit ilgu laiku.
Guess pat tad, ja AI pieprasījums ir bezgalīgs, šie projekti var saskarties ar vienkāršākām infrastruktūras problēmām. Pagājušajā nedēļā Satja Nadella pārsteidza aplādes klausītājus, sakot, ka viņu vairāk satrauc datu centra vietas, nevis mikroshēmu izbeigšanās. (Kā viņš teica: “Tā nav mikroshēmu piegādes problēma; tas ir fakts, ka man nav siltu čaulu, ko pieslēgt.”) Tajā pašā laikā veseli datu centri sēž dīkstāvē, jo nespēj apmierināt jaunākās paaudzes mikroshēmu enerģijas pieprasījumu.
Lai gan Nvidia un OpenAI ir virzījušies uz priekšu tik ātri, cik vien iespējams, elektrotīkls un apbūvētā vide joprojām attīstās tādā pašā tempā kā vienmēr. Tas atstāj daudz iespēju dārgiem sastrēgumiem, pat ja viss pārējais notiek pareizi.
Mēs iedziļināmies idejā šīs nedēļas Fairness podcast, kuru varat klausīties tālāk.
