Matematyka jest bezlitosna. Według analizy Bain & Company, do 2030 roku branża sztucznej inteligencji będzie potrzebowała aż 2 bilionów dolarów rocznych przychodów, aby pokryć koszty mocy obliczeniowej potrzebnej do zaspokojenia rosnącego popytu. Problem w tym, że nawet po uwzględnieniu oszczędności, jakie AI może przynieść, na świecie powstanie dziura budżetowa w wysokości 800 miliardów dolarów. To finansowa przepaść, która stawia pod znakiem zapytania całą rewolucję.
Skąd ten problem? Zapotrzebowanie na moc obliczeniową dla AI rośnie w tempie dwukrotnie szybszym niż zakłada słynne prawo Moore’a. Oznacza to, że postęp w produkcji chipów po prostu nie nadąża za apetytem algorytmów. Szacuje się, że do 2030 roku globalne zapotrzebowanie na moc obliczeniową dla AI sięgnie 200 gigawatów. Aby to zobrazować, wystarczy proste porównanie: pojedyncze zapytanie do ChatGPT zużywa niemal dziesięć razy więcej energii (2,9 watogodziny) niż tradycyjne wyszukiwanie w Google (0,3 watogodziny).
Wyścig zbrojeń w Dolinie Krzemowej
Technologiczni giganci, tacy jak Microsoft, Amazon, Alphabet i Meta, grają va banque. Planują oni zwiększyć swoje łączne roczne wydatki na AI do ponad 500 miliardów dolarów na początku przyszłej dekady. Już w zeszłym roku te cztery firmy wydały astronomiczną kwotę między 350 a 400 miliardów dolarów, głównie na budowę centrów danych. To ponad dwukrotnie więcej niż dwa lata wcześniej, a końca tego wyścigu nie widać.
Koszty operacyjne są równie szokujące. Samo utrzymanie ChatGPT kosztuje OpenAI około 700 tysięcy dolarów dziennie. To pokazuje fundamentalny problem branży: mimo ogromnej popularności, nikt jeszcze nie znalazł w pełni rentownego sposobu na zarabianie na narzędziach AI.
Ciemna strona rewolucji: Sieci energetyczne na skraju wytrzymałości
Centra danych już teraz pochłaniają od 1% do 2% światowej energii elektrycznej, a prognozy wskazują, że do końca dekady odsetek ten wzrośnie do 3-4%. W samych Stanach Zjednoczonych centra danych mogą zużywać aż 12% całej energii elektrycznej kraju do 2028 roku. Problem w tym, że sieci energetyczne, nie modernizowane od dziesięcioleci, mogą po prostu nie wytrzymać tak gwałtownego wzrostu popytu.
Czy technologia uratuje samą siebie?
Raport Bain & Company wskazuje jednak na iskierkę nadziei. Przełom w algorytmach mógłby znacząco poprawić ich wydajność i zmniejszyć zapotrzebowanie na energię. Wielkie nadzieje pokłada się również w obliczeniach kwantowych, które w niektórych zastosowaniach mogą być nawet 100 razy bardziej energooszczędne niż obecne superkomputery. Niestety, eksperci są zgodni, że na praktyczne korzyści z tej technologii poczekamy jeszcze wiele lat.
Bańka spekulacyjna czy nowa era?
Nawet Sam Altman z OpenAI przyznał, że entuzjazm inwestorów wokół AI może być obecnie przesadzony, porównując sytuację do bańki internetowej z początku wieku. Podobne ostrzeżenia płyną od ekonomistów z Deutsche Bank, którzy twierdzą, że obecny boom nie jest zrównoważony i paraboliczny wzrost wydatków nie może trwać wiecznie.
Wnioski są jednoznaczne. Branża AI stoi przed ogromnym wyzwaniem. Musi stać się finansowo opłacalna, aby móc dalej napędzać innowacje. Bez przełomu w efektywności energetycznej lub nowych modelach biznesowych, luka w wysokości 800 miliardów dolarów może okazać się barierą nie do pokonania.
Fotografia: źródło Gemini
