Витрати на центри обробки даних для штучного інтелекту (ШІ) сприятимуть зростанню ринку напівпровідників.
Керівники ІТ (CIO) стикаються зі зростанням витрат на обчислення та шукають дешевші моделі для контролю витрат на тлі швидкого розширення інфраструктури.
Згідно з прогнозом Gartner, опублікованим у понеділок, витрати на центри обробки даних для ШІ становитимуть понад половину всіх доходів від напівпровідників протягом наступних чотирьох років, порівняно з 36,5% у 2026 році.
Збільшення витрат на центри обробки даних допоможе стимулювати глобальний дохід від напівпровідників до понад 1,6 трильйона доларів цього року, майже подвоївши показник порівняно з попереднім роком, за даними дослідницької фірми.
Хоча доходи від пам’яті залишаються основним чинником зростання всієї галузі напівпровідників цього року — за оцінками, вони становитимуть 54% доходів від напівпровідників у 2026 році — збільшення частки доходів від центрів обробки даних для ШІ підкреслює “зсув у створенні вартості напівпровідників та еволюцію попиту в галузі”, — зазначив Бен Лі, директор-аналітик Gartner.
Попит на ШІ стимулює будівництво нових центрів обробки даних для підтримки обчислювальних потужностей. Однак керівники підприємств вступають у більш обережну еру розгортання, оскільки вони стикаються зі зростанням витрат на ШІ.
Постачальники швидко перейшли від фіксованих цін за підпискою до моделей, заснованих на використанні або результатах. Компанії погано справляються з цією зміною ціноутворення, повідомив CIO Dive Джастін Сент-Моріс, технічний радник Info-Tech Research Group, в електронному листі.
“У ранні дні стратегія більшості постачальників полягала в тому, щоб “підсадити” корпорації на використання технології”, — сказав він. — “Під час фази впровадження справжні витрати були ефективно приховані”.
Але тепер рахунки швидко накопичуються. За словами Сент-Моріса, постійно повторювані агенти є найбільшим фактором зростання витрат на ШІ. Технологія двічі перевіряє себе та повторно обробляє дані, збільшуючи кінцеві витрати непередбачуваним чином.
На тлі зростаючих занепокоєнь, постачальники, такі як Snowflake, AWS та Oracle, впроваджують функції, щоб допомогти підприємствам контролювати витрати на ШІ.
Однак, CIO та інші керівники, які прагнуть краще керувати своїми витратами на ШІ, можливо, повинні звернути увагу на Китай, який створив моделі з відкритим вихідним кодом, що можуть конкурувати з американськими передовими моделями, зазначив Сент-Моріс. Залежно від випадків використання, CIO слід розглянути можливість використання цих моделей.
“Стратегія на майбутнє включатиме багаторівневі обчислення, де настільні пристрої виконуватимуть основну частину роботи, а для складних завдань за потреби відбуватиметься ескалація”, — сказав Сент-Моріс.
Компанія Travelers Insurance розробила власну велику мовну модель, щоб допомогти зменшити зростання витрат на ШІ. TravelersLLM обробляє запити, пов’язані зі страхуванням, і її запуск для компанії дешевший, ніж використання передових моделей, повідомила Моджан Лефевр, виконавчий віце-президент, директор з технологій та операцій Travelers.
Компанія все ще використовує передові моделі для ширшого аналізу або запитів щодо кодування. Однак, дешевша внутрішня модель допомагає компенсувати вищі витрати на передові моделі, зазначила Лефевр в інтерв’ю у липні.