ხელოვნური ინტელექტი ნელდება: ინდუსტრიის ზრდის პრობლემის ეკონომიკა

ედ ზიტრონის მიერ თავის ბიულეტენში Where's Your Ed At გამოქვეყნებული და ფართოდ გავრცელებული სტატია ამტკიცებს, რომ ხელოვნური ინტელექტის ინდუსტრიის ხარჯვითი ვალდებულებები იმდენად მკვეთრ შემოსავლის ზრდას მოითხოვს, რომ ნებისმიერი შენელება მასში ჩართული კომპანიებისთვის არსებობის პრობლემად იქცევა.

მშენებლობის არითმეტიკა

Sightline Climate-ის თებერვლის მონაცემებზე დაყრდნობით, სტატია ითვლის 190 გიგავატ დაგეგმილ მონაცემთა ცენტრის სიმძლავრეს. Nvidia-ს აღმასრულებელი დირექტორის ჯენსენ ჰუანის შეფასების გამოყენებით, რომ მონაცემთა ცენტრი ერთ გიგავატზე 80–100 მილიარდი დოლარი ღირს, ზიტრონი ჯამურ თანხას 9,5–15 ტრილიონ დოლარად აფასებს — გაცილებით მეტს, ვიდრე ხშირად ციტირებული „3 ტრილიონი“. ერთ მეგავატზე დაახლოებით 12,5 მილიონი დოლარის ტარიფით 190 გვტ-ს წლიურად დაახლოებით 1,75 ტრილიონი დოლარის შემოსავალი დასჭირდება; ნახევრად აშენებულ სცენარშიც კი საჭიროა 875 მილიარდი. სტატია ასევე აღნიშნავს, რომ Nvidia-ს შემოსავლის 54% სამ უსახელო კლიენტზე მოდის, რომ Anthropic-მა Google-ის, Amazon-ისა და Microsoft-ის მიმართ 330 მილიარდი დოლარის გამოთვლითი და ჩიპური ვალდებულება აიღო, კიდევ 30 მილიარდი CoreWeave-თან და 15 მილიარდი SpaceX-თან, მაშინ როცა 2029 წლისთვის პროგნოზირებული წლიური შემოსავალი 174 მილიარდი დოლარია. ზიტრონის თანახმად, OpenAI-მ 770 მილიარდ დოლარზე მეტი გამოთვლითი ვალდებულება აიღო და 2030 წლამდე სულ მცირე 852 მილიარდ დოლარს დახარჯავს.

მოთხოვნა კონცენტრირებულია

ის ამტკიცებს, რომ Anthropic და OpenAI AI გამოთვლითი მოთხოვნის უმეტეს ნაწილს — სულ მცირე 70%-ს, შესაძლოა 80–90%-ს — და ყველა AI სტარტაპის შემოსავლის 89%-ს უზრუნველყოფენ, The Information-ის მიხედვით. მათი 2026 წლის ერთობლივი პროგნოზირებული შემოსავალი დაახლოებით 60 მილიარდი დოლარია და წლიურად დაახლოებით 400 მილიარდს უნდა მიაღწიოს — ანუ ორივემ ასობით პროცენტით უნდა გაიზარდოს და კიდევ ასობით მილიარდი დაამატოს დაფინანსებაში. ზიტრონი ჰიპერმასშტაბური კომპანიების ბოლო აქციების გაყიდვებს, მათ შორის Alphabet-ის 85 მილიარდიან განთავსებას, ვალის მოპოვების გართულების ნიშნად კითხულობს.

შენელების ნიშნები

მისი აზრით, ყველაზე ნათელი მტკიცებულება გადახდის მოდელიდან მოდის. Anthropic-მა და OpenAI-მ 2026 წლის პირველ კვარტალში მომხმარებლები ტოკენურ ფასწარმოქმნაზე გადაიყვანეს და რამდენიმე თვეში ფინანსურმა დირექტორებმა AI ხარჯების ანაზღაურება საჯაროდ ეჭვქვეშ დააყენეს. სტატიაში მოყვანილი KPMG-ის გამოკითხვა აჩვენებს, რომ კომპანიების მხოლოდ 26%-ს აქვს AI ხარჯების სრული სურათი, 22% კი მათ საერთოდ ვერ ხედავს ან თანხას მხოლოდ ანგარიშის მიღების შემდეგ იგებს. კომპანიებმა გამოყენების შეზღუდვა დაიწყეს: Uber-მა წლიური ტოკენური ბიუჯეტის ერთ კვარტალში დახარჯვის შემდეგ თანამშრომელზე თვეში 1 500 დოლარის ლიმიტი დააწესა, T-Mobile-მა დროებით — 2 000 დოლარი, Brex კი ინჟინრებს კვირაში 500 დოლარს აძლევს ტოკენებზე, დანარჩენ თანამშრომლებს — 5 დოლარს. დასკვნა: უკვე აშენებული ინფრასტრუქტურის გასამართლებლად ინდუსტრიამ შემოსავლების ბაზა დაახლოებით ათჯერ უნდა გაზარდოს.