Увеличение размеров ИИ-моделей делает их мощнее, но одновременно ведет к резкому росту расходов на их использование. Эта экономическая проблема может поставить под угрозу окупаемость многомиллиардных вложений в искусственный интеллект.
Увеличение размеров ИИ-моделей делает их мощнее, но одновременно ведет к резкому росту расходов на их использование. Эта экономическая проблема может поставить под угрозу окупаемость многомиллиардных вложений в искусственный интеллект.
Как пишет The Atlantic, в течение нескольких лет ИИ-компании убеждали инвесторов, что масштабирование моделей является главным условием их развития. Однако по мере роста систем отдача от дополнительных вычислительных ресурсов снижается, тогда как стоимость инференса — обработки пользовательских запросов уже обученной моделью — увеличивается.
«Фактически происходит противоположное тому, что обычно хотят видеть инвесторы: расходы на обслуживание одного пользователя не снижаются, а растут», — отмечает издание.
Это создает риски для отрасли, которая вкладывает миллиарды долларов в строительство дата-центров, пока не имея очевидного пути к устойчивой прибыли. Аналитики не могут предсказать, когда опасения по поводу ИИ-пузыря достигнут критической точки, но считают его схлопывание вполне вероятным.
Дополнительной проблемой становится замедление прогресса в производстве процессоров. Для дальнейшего масштабирования моделей потребуются серьезные технологические прорывы, однако добиться прежних темпов увеличения вычислительной мощности становится все сложнее из-за приближения физических ограничений закона Мура.
В результате наиболее мощные модели одновременно становятся дороже и демонстрируют все меньший прирост эффективности. Если расходы продолжат расти быстрее доходов, компании могут столкнуться с необходимостью пересмотреть стратегию развития ИИ и сократить инвестиции в инфраструктуру.
Один из наиболее известных критиков нынешнего подхода — бывший главный научный сотрудник Meta по ИИ Ян Лекун. Он неоднократно называл большие языковые модели «тупиковым путем» и утверждал, что одного их масштабирования недостаточно для создания интеллекта человеческого уровня.
Однако крупнейшие технологические компании уже вложили огромные средства в развитие LLM и строительство необходимой инфраструктуры. Поэтому вероятность того, что они откажутся от выбранного курса в ближайшее время, остается невысокой, заключает издание.
Релоцировались? Теперь вы можете комментировать без верификации аккаунта.