**Nvidia ako prvá spoločnosť prekonala hranicu 4 biliónov dolárov v trhovej kapitalizácii, čo signalizuje jej návrat po predchádzajúcom poklese spôsobenom konkurenciou. Spoločnosť zároveň potvrdila silné finančné výsledky, ktoré vykazujú aj ďalší výrobcovia čipov pre umelú inteligenciu, vrátane AMD a čínskej Huawei. Takmer všetky veľké spoločnosti v tomto odvetví stavi svoju stratégiu na AI.
Napriek tomu sa vynára otázka, čo ak umelá inteligencia nedokáže naplniť očakávania? Tento scenár nie je len hypotetický. Niektoré signály naznačujú, že rast AI sa spomaľuje. Nové modely už nezaznamenávajú výraznejšie zlepšenia napriek nárastu veľkosti alebo množstva tréningových dát. Nobelový laureát Demis Hassabis nedávno vyjadril obavy, že pokrok v oblasti AI už nie je taký výrazný ako predtým. Podobné varovanie zaznelo aj od venture kapitalistickej spoločnosti Andreessen Horowitz, ktorá upozornila na stagnujúcu schopnosť AI modelov.
Jedným z dôvodov môže byť fakt, že modely už spotrebovali väčšinu dostupných digitálnych dát. Vývojári sa preto obracajú k syntetickým dátam, no tieto môžu byť menej efektívne a dokonca viesť k zhoršeniu výkonnosti modelov. Zároveň je vývoj AI extrémne nákladný. Tréning najpokročilejších modelov si vyžaduje výpočtové clustre v hodnote miliárd dolárov, pričom len jeden tréningový beh môže stáť desiatky miliónov. Avšak hoci náklady rastú, ekonomický prínos AI zostáva obmedzený. Okrem asistentov pre programátorov je len málo príkladov, kde AI generuje výnosy, ktoré by ospravedlňovali takéto investície.
Niektoré spoločnosti už v dôsledku nákladov obmedzujú investície do AI infraštruktúry. Microsoft údajne spomaľuje alebo pozastavuje niektoré projekty v rannej fáze a zrušil objednávky zariadení pre dátové centrá. Meta, AWS a Google tiež údajne znížili objednávky GPU. Ďalšími prekážkami masového rozšírenia AI sú nedostatky čipov, energetická kríza a verejné obavy.
Ak sa AI neprelomí, čaká čipový priemysel vážny problém. Výroba čipov je čoraz drahšia, čo sťažuje ich predaj mimo oblasti AI. Pokročilé technológie v AI procesoroch totiž nemajú široké uplatnenie. AI doteraz odkladala nevyhnutnú konfrontáciu s realitou – náklady na výrobu rastú, ale výkonnostné zisky sa zmenšujú. Ak stratí AI svoj ekonomický potenciál, čipový priemysel bude musieť nájsť iný dôvod, prečo ľudia majú ďalej investovať do pokročilej výroby.
Možný prepad v čipovom priemysle by mal ďalekosiahle geopolitické a ekonomické dôsledky. Vládne investície do domácej výroby čipov by sa mohli ukázať ako neefektívne. Čína navyše posilňuje svoju pozíciu vo výrobe tradičných čipov, čo môže vyvážať predpokladaný náskok USA. Ak AI neprinesie očakávaný úspech, veľké technologické spoločnosti budú nútené zmeniť svoje stratégie.
Preto by mali politici podporovať ďalší vývoj AI tým, že uľahčia prístup k dátam, čipom, energii a chladeniu. Mali by prijať pragmatické riešenia v oblasti autorských práv a ochrany dát, vyvážiť lokálnu a globálnu výrobu čipov a odstrániť prekážky v energetike. Zároveň by nemali podceňovať prínos AI a zbytočne obmedzovať jej vývoj.
Investori by sa mali zameriavať na alternatívne prístupy k AI, ktoré nevyžadujú také množstvo dát a infraštruktúry. Čipový priemysel by mal tiež skúmať neAI aplikácie, aby znížil riziká spojené so závislosťou od jedného odvetvia. Ak má čipový priemysel prežiť možné spomalenie, musí znížiť náklady na pokročilú výrobu. Spoločnosti by mali spolupracovať na výskume a vývoji, podporovať modulárne čipy, prekonfigurovateľný hardvér a otvorené štandardy.
Budúcnosť čipov a AI je úzko spätá. Ak AI neprinesie očakávaný zlom, celý čipový sektor môže byť ohrozený.**
Rakesh Kumar
