Хајпа око вештачке интелигенције (AI) чипова сусреће се са стварношћу: Будућност дата центара – развој сопствених институција наспрам засићености тржишта

Велики обрачун у дата центру: Развој сопствених снага сусреће се са надолазећим засићењем тржишта

Свет вештачке интелигенције доживљава невиђени процват, вођен готово незаситом потражњом за рачунарском снагом. У срцу ове помпе су чипови за вештачку интелигенцију, пре свега графички процесори (GPU) лидера на тржишту, компаније Nvidia, који су постали злато дигиталног доба. Али иза кулиса, дешава се стратешки помак који би могао да преобликује структуру моћи целе технолошке индустрије. Највећи купци ових чипова – хиперскалери попут Мајкрософта, Гугла и Амазона – више не желе да буду само купци. Са инвестицијама вредним милијарде, они развијају сопствене полупроводнике дизајниране по мери, као што су Мајкрософтов Maia, Гуглови TPU и Амазонов Trainium.

Мотивација је јасна: смањити трошкове, смањити зависност од појединачних добављача и савршено прилагодити целу инфраструктуру, од чипа до система хлађења, сопственим моделима вештачке интелигенције. Оно што почиње као прагматична пословна одлука за оптимизацију перформанси покреће фундаменталну конкуренцију и први пут озбиљно доводи у питање доминацију Нвидије. Али док бесни трка у наоружању за најмоћнију инфраструктуру вештачке интелигенције, са стотинама милијарди долара које се улажу, упозорења о прегревању су све гласнија. Стручњаци праве поређења са претходним спекулативним балонима и упозоравају на предстојеће засићење тржишта и прекомерни капацитет у наредним годинама.

Овај чланак дубински се бави хајпом око вештачке интелигенције и баца светло на стварност која стоји иза тога: Зашто се технолошки гиганти ослањају на сопствени развој? Колико су заправо одмакли? И шта се дешава када експоненцијална потражња изненада опадне и сан о бескрајном расту вештачке интелигенције судари се са суровом реалношћу економске корекције?

У вези са овим:

• Темпирана бомба вештачке интелигенције од милијарду долара: Како Мета, Мајкрософт и ОпенАИ стварају нови технолошки балон

Шта мотивише хиперскалере да развијају сопствене чипове?

Главни добављачи услуга у облаку, познати и као хиперскалери, суочавају се са фундаменталном стратешком одлуком: Да ли треба да наставе да се ослањају на чипове познатих произвођача попут Nvidia и AMD, или треба све више да се окрећу сопственом развоју полупроводника? Кевин Скот, технички директор компаније Microsoft, недавно је скренуо пажњу на ово питање када је изјавио да Microsoft намерава да се дугорочно првенствено ослања на сопствене Maia чипове. Ова стратегија није нова – и Google са својим TPU-овима и Amazon са својим Trainium чиповима већ спроводе сличне приступе.

Главни разлог за овај развој лежи у оптимизацији трошкова. За хиперскалере, однос цене и перформанси је одлучујући фактор, како Скот наглашава: „Нисмо догматични у вези са чиповима које користимо. То значи да је Nvidia годинама најбоље решење за однос цене и перформанси. Отворени смо за све опције које нам осигуравају довољан капацитет да задовољимо потражњу.“ Ова изјава појашњава да ово није фундаментално одбацивање успостављених добављача, већ прагматична пословна одлука.

Развој сопствених чипова такође омогућава хиперскалерима да оптимизују целу архитектуру свог система. Мајкрософт, на пример, може да користи своје Маиа чипове не само за подешавање рачунарске снаге већ и за прилагођавање хлађења, умрежавања и других елемената инфраструктуре посебно својим потребама. Скот објашњава: „Ради се о целом дизајну система. То су мреже и хлађење, а ви желите слободу да доносите одлуке које су вам потребне да бисте заиста оптимизовали рачунарство за радно оптерећење.“.

Колико су далеко одмакли различити хиперскалери са својим интерним развојем?

Три главна добављача услуга у облаку налазе се у различитим фазама развоја својих прилагођених силицијумских стратегија. Amazon Web Services је пионир у овој области, поставивши темеље 2018. године својим првим Graviton чипом. AWS је сада у својој четвртој генерацији Graviton процесора, дизајнираних за општа рачунарска оптерећења. Паралелно са тим, Amazon је развио специјализоване AI чипове: Trainium за обуку и Inferentia за инференцирање модела машинског учења.

Бројке говоре о успеху ове стратегије: У последње две године, Гравитон процесори су чинили преко 50 процената свих процесорских капацитета инсталираних у AWS дата центрима. AWS такође извештава да више од 50.000 купаца користи услуге засноване на Гравитону. Посебно је импресивно практично примењивање: Током Prime Day 2024, Amazon је распоредио четврт милиона Гравитон чипова и 80.000 својих прилагођених AI чипова.

Гугл је усвојио другачији приступ са својим тензорским процесорским јединицама (TPU), фокусирајући се рано на хардвер специфичан за вештачку интелигенцију. TPU-ови су већ у седмој генерацији и нуде се искључиво преко Гугл Клауда. Гугл је такође недавно представио свој први процесор опште намене базиран на Arm-у, Axion, за који компанија тврди да нуди до 30 процената боље перформансе од упоредивих инстанци базираних на Arm-у од других добављача облака.

Мајкрософт је закаснио у овој трци. Компанија је тек крајем 2023. године представила своје прве чипове сопственог дизајна: Azure Maia AI Accelerator и Azure Cobalt CPU. Cobalt CPU је опште доступан од октобра 2024. године и заснован је на 64-битној архитектури са 128 језгара, произведених 5-нанометарским процесом од стране TSMC-а. Мајкрософт тврди да Cobalt пружа до 40 процената боље перформансе од претходних понуда заснованих на Arm-у у Azure-у.

Зашто наши сопствени чипови не могу да покрију целу потражњу?

Упркос напретку у развоју сопствених производа, сви хиперскалери су још увек далеко од тога да задовоље целу своју потражњу домаћим чиповима. Главни разлог лежи у самој величини тржишта и брзом повећању потражње. Кевин Скот из Мајкрософта то савршено сумира: „Назвати масовним недостатком рачунарских капацитета вероватно је потцењивање. Од покретања ChatGPT-а, практично је немогуће довољно брзо скалирати капацитет.“.

Бројке илуструју обим изазова: Пројектовано је да ће се глобални капацитет центара података повећати за 50 процената до 2027. године, вођен потражњом за вештачком интелигенцијом. Само велике технолошке компаније планирају да инвестирају преко 300 милијарди долара у инфраструктуру вештачке интелигенције до 2025. године. При овој стопи раста, физички је немогуће задовољити целокупну потражњу путем интерног развоја чипова.

Поред тога, постоје техничка ограничења у производњи. Најнапредније чипове производи само неколико ливница, као што је TSMC, а производни капацитет је ограничен. Мајкрософт, Гугл и Амазон морају да деле овај производни капацитет са другим купцима, што ограничава количине доступне за њихове сопствене чипове. Још један фактор је време развоја: док потражња расте, развој новог чипа траје неколико година.

Хиперскалери стога следе мешовиту стратегију. Развијају сопствене чипове за специфична радна оптерећења где виде највећу предност и допуњују их чиповима компанија Nvidia, AMD и Intel за друге случајеве употребе. Скот објашњава: „Нисмо догматични у вези са именима на чиповима. Ради се о најбољем односу цене и перформанси.“.

Које економске предности нуде прилагођена силицијумска решења?

Економски подстицаји за развој интерних чипова су значајни. Студије показују да су AWS Trainium и Google TPU v5e 50 до 70 процената јефтинији по токену за велике језичке моделе него врхунски Nvidia H100 кластери. У неким анализама, TPU имплементације су се показале као четири до десет пута исплативије од GPU решења за обучавање великих језичких модела.

Ове уштеде трошкова резултат су неколико фактора. Прво, чипови се могу прецизно прилагодити специфичним захтевима радних оптерећења, што омогућава повећање ефикасности. Друго, маржа произвођача чипова се елиминише, што доводи до значајних уштеда с обзиром на огромне количине које производе хиперскалери. Треће, вертикална интеграција омогућава бољу контролу над целим ланцем снабдевања.

На пример, Амазон извештава да САП постиже повећање перформанси од 35 процената у аналитичким радним оптерећењима са инстанцама EC2 заснованим на Гравитону. Гугл наводи да његов TPU v5e пружа три пута већи проток инференције по долару у поређењу са претходном TPU генерацијом путем континуираног групирања. Мајкрософт тврди да његови Cobalt процесори нуде до 1,5 пута боље перформансе у Јава радним оптерећењима и двоструко веће перформансе на веб серверима.

Дугорочне финансијске импликације су значајне. Са инвестицијама које износе стотине милијарди долара, чак и мала побољшања ефикасности могу довести до огромних уштеда трошкова. Стручњаци процењују да би тржиште прилагођеног силицијума у ​​облачним окружењима могло достићи обим од 60 милијарди долара до 2035. године.

У вези са овим:

• Рат вештачке интелигенције чипова ескалира: Нвидијина ноћна мора? Кина узвраћа ударац сопственим вештачким интелигенцијским чиповима – а Алибаба је само почетак

Како се развија конкурентска ситуација на тржишту чипова?

Растући интерни развој хиперскалера фундаментално мења традиционалну индустрију чипова. Nvidia, дугогодишњи неспорни лидер на тржишту акцелератора вештачке интелигенције, први пут се суочава са озбиљном конкуренцијом. Аналитичари компаније Kearney предвиђају да би силицијумска решења развијена хиперскалерима, попут Google-овог TPU-а, AWS Trainium-а и Microsoft-ове Maia-е, могла да остваре тржишни удео до 15 до 20 процената као интерне имплементације.

Овај развој догађаја приморава традиционалне произвођаче чипова да се репозиционирају. AMD, на пример, покушава директно да изазове Nvidia својом MI300 серијом, док истовремено нуди ојачана партнерства са cloud провајдерима. Intel, иако мање снажно позициониран у AI чиповима, наставља да користи прилагођене Xeon процесоре за хиперскалере, што показују R8i инстанце које је недавно најавио AWS.

Конкурентска динамика је додатно интензивирана различитим стратегијама хиперскалера. Док Гугл користи своје ТПУ-ове искључиво интерно и нуди их путем Гугл Клауда, други добављачи би могли да пласирају своје чипове екстерно у будућности. Ова диверзификација добављача доводи до здравије конкуренције и може убрзати иновационе циклусе.

Још један важан аспект је геополитичка димензија. С обзиром на тензије између САД и Кине, амерички хиперскалери све више улажу у сопствене капацитете за производњу чипова како би постали мање зависни од азијских добављача. Истовремено, кинеске компаније попут Баидуа са својим Кунлун чиповима појављују се као сопствени шампиони.

Овде ћете сазнати како ваша компанија може брзо, безбедно и без високих баријера за улазак имплементирати прилагођена решења за вештачку интелигенцију.

Управљана AI платформа је ваше свеобухватно и безбрижно решење за вештачку интелигенцију. Уместо да се бавите сложеном технологијом, скупом инфраструктуром и дуготрајним процесима развоја, добијате готово решење прилагођено вашим потребама од специјализованог партнера – често у року од само неколико дана.

Кључне предности на први поглед:

⚡ Брза имплементација: Од идеје до апликације спремне за употребу за дане, а не месеци. Нудимо практична решења која стварају тренутну додату вредност.

🔒 Максимална безбедност података: Ваши осетљиви подаци остају код вас. Гарантујемо безбедну и усклађену обраду без дељења података са трећим лицима.

💸 Без финансијског ризика: Плаћате само за резултате. Велика почетна улагања у хардвер, софтвер или особље су потпуно елиминисана.

🎯 Фокусирајте се на свој основни посао: Концентришите се на оно што најбоље радите. Ми се бринемо о целокупној техничкој имплементацији, раду и одржавању вашег вештачке интелигенције.

📈 Спремно за будућност и скалабилно: Ваша вештачка интелигенција расте са вама. Обезбеђујемо континуирану оптимизацију и скалабилност и флексибилно прилагођавамо моделе новим захтевима.

Више информација овде:

• Решење за управљану вештачку интелигенцију - Индустријске услуге вештачке интелигенције: Кључ конкурентности у секторима услуга, индустрије и машинства

Шта тренутни тренд потражње значи за тржиште?

Потражња за рачунарском снагом, посебно за вештачку интелигенцију, тренутно показује експоненцијални раст. Nvidia процењује да одговори модела резоновања захтевају више од 100 пута више рачунарских ресурса него претходне генерације. Овај развој доводи до структурног недостатка напредних чипова и капацитета центара података.

Анализа компаније McKinsey показује да би глобална потражња за капацитетом дата центара могла да се утростручи до 2030. године, са годишњом стопом раста од приближно 22 процента. У САД, потражња би могла да расте чак и за 20 до 25 процената годишње. Око 70 процената ове пројектоване потражње за 2030. годину долазиће од хиперскалера.

Овај пораст потражње доводи до промене парадигме у индустрији. Synergy Research Group предвиђа да ће хиперскалери контролисати 61 проценат глобалног капацитета дата центара до 2030. године, у односу на 44 процента данас. Истовремено, очекује се да ће удео локалних дата центара пасти са 34 процента данас на 22 процента до 2030. године.

Велика потражња такође доводи до уских грла у целом ланцу снабдевања. Меморија великог пропусног опсега, напредне технологије паковања попут CoWoS-а и специјализоване подлоге су распродате месецима. Nvidia, на пример, извештава да су њене Blackwell графичке картице следеће генерације распродате већ годину дана или више.

У вези са овим:

• Шта уговор о AI чиповима између AMD-а и OpenAI-а значи за индустрију? Да ли је Nvidia-ина доминација у опасности?

Када може доћи до прекомерног капацитета?

Питање потенцијалног прекомерног капацитета у центрима података је веома контроверзно. Разни стручњаци већ упозоравају на балон вештачке интелигенције који би могао бити већи од балона дот-ком компанија из 1990-их. MacroStrategy Partnership, независна истраживачка фирма, тврди да је тренутни балон вештачке интелигенције 17 пута већи од балона дот-ком компанија и четири пута већи од балона на тржишту некретнина из 2008. године.

Генерални директор Голдман Сакса, Дејвид Соломон, упозорио је на пад берзе у наредним годинама због огромних сума новца које се улажу у пројекте вештачке интелигенције. Објаснио је: „Мислим да се улаже много капитала који ће се показати непрофитабилним, и када се то деси, људи се неће осећати добро.“ Генерални директор Амазона, Џеф Безос, потврдио је на истој конференцији да постоји балон у индустрији вештачке интелигенције.

Упозоравајући знаци се гомилају: Жулијен Гаран из MacroStrategy Partnership истиче да је усвајање великих језичких модела од стране компанија већ почело да опада. Он такође тврди да је ChatGPT можда „ударио у зид“, јер најновија верзија кошта десет пута више, али не ради приметно боље од претходних верзија.

С друге стране, недавни подаци са тржишта показују да потражња и даље премашује понуду. CBRE извештава да су стопе слободних радних места на примарним тржиштима дата центара у Северној Америци пале на рекордно низак ниво од 2,8 процената почетком 2024. године. Ово се догодило упркос највећем годишњем повећању понуде дата центара, што сугерише да фундаментални фактори остају јаки.

Који су реални временски оквири за потенцијалну консолидацију тржишта?

Прецизно предвиђање времена потенцијалне консолидације тржишта је изузетно тешко, јер зависи од многих непознатих фактора. Међутим, аналитичари су идентификовали неколико кључних периода у којима би се динамика тржишта могла променити.

Први критични период је између 2026. и 2027. године. Неколико фактора указује на то да би стопе раста могле да се успоре током овог времена. Хиперскалери већ планирају смањење својих инвестиција од 20 до 30 процената за 2026. годину, што указује на степен засићености тржишта или поновне процене.

Полупроводничка индустрија очекује да ће потражња за вештачком интелигенцијом достићи почетни плато између 2026. и 2027. године. Годишња стопа раста за плочице могла би се нормализовати са тренутних 14 до 17 процената на око 4 процента. Ово би представљало значајну прекретницу у планирању капацитета.

Други критични период је око 2028. до 2030. године. До тада, прва генерација великих инвестиција у инфраструктуру вештачке интелигенције можда ће морати да достигне свој повраћај инвестиције. Ако се до тада не појави довољно профитабилних случајева употребе, могла би доћи до корекције. McKinsey предвиђа да ће се потражња за капацитетом дата центара утростручити до 2030. године, али ове прогнозе се заснивају на претпоставкама о усвајању вештачке интелигенције које би могле бити превише оптимистичне.

Кључни фактор ће бити да ли ће се апликације вештачке интелигенције показати одрживо профитабилним. Дарио Перкинс из TS Lombard упозорава да технолошке компаније преузимају огромне дугове како би изградиле центре података вештачке интелигенције без обзира на приносе, вођене конкуренцијом. Ова ситуација подсећа на прошле балоне и могла би довести до корекције ако приноси не испуне очекивања.

Какви би били ефекти прекомерног капацитета?

Прекомерни капацитет у дата центрима имао би далекосежне последице по целу технолошку индустрију. У почетку би довео до драстичног пада цена услуга у облаку. Иако би ово било корисно за купце на краћи рок, могло би значајно утицати на профитабилност хиперскалера и довести до консолидације тржишта.

Утицај на запосленост би био значајан. Већ 2025. године, очекивало се да ће се више од 250.000 радника у технолошком сектору суочити са отпуштањима, а корекција тржишта би погоршала ове трендове. Посебно би били погођени рад дата центара, развој чипова и сродне области.

За полупроводничку индустрију, прекомерни капацитети би били посебно болни. Огромна улагања у производне капацитете за напредне чипове могла би се показати претераним. Самсунг је већ пријавио пад профита од 39 процената у другом кварталу 2025. године због слабије потражње за чиповима за вештачку интелигенцију, што би могло бити најава онога што долази.

Консолидација тржишта би вероватно довела до концентрације моћи међу најјачим добављачима. Мање добављаче услуга у облаку и оператере центара података могле би да преузму веће компаније или да буду приморани да нестану са тржишта. На дужи рок, ово би могло довести до мање конкуренције и виших цена.

С друге стране, корекција би такође могла имати позитивне ефекте. Елиминисала би неефикасне капацитете и преусмерила ресурсе ка продуктивнијим наменама. Преостале компаније би вероватно биле јаче и одрживије позициониране. Штавише, консолидација би могла да промовише развој стандарда и интероперабилности.

Како се компаније припремају за различите сценарије?

С обзиром на неизвесност која окружује будућа дешавања на тржишту, хиперскалери и друге компаније спроводе различите стратегије за минимизирање ризика. Најважнија је диверзификација њихових стратегија за чипове. Како наглашава технички директор Мајкрософта, Кевин Скот, они остају „отворени за све опције“ како би осигурали да је доступан довољан капацитет.

Мајкрософт не само да развија сопствене чипове, већ и наставља да улаже у партнерства са Nvidia, AMD и другим добављачима. Ова стратегија са више добављача смањује ризик зависности од једног добављача и омогућава му да брзо реагује на промене на тржишту. Амазон и Гугл следе сличне приступе, иако сваки од њих има различите приоритете.

Још један важан аспект је географска диверзификација. С обзиром на проблеме са NIMBY-ом на успостављеним тржиштима попут Северне Вирџиније, хиперскалери све више преусмеравају своја улагања на секундарна тржишта и у иностранство. Ово не само да смањује трошкове већ и регулаторне ризике.

Хиперскалери такође све више улажу у енергетску ефикасност и одрживе технологије. С обзиром на то да би потрошња енергије у центрима података могла да се удвостручи до 2028. године, ово је и економска и регулаторна неопходност. Течно хлађење, ефикаснији чипови и обновљиви извори енергије постају стандардне карактеристике.

Коначно, многе компаније развијају флексибилније пословне моделе. Уместо да се ослањају искључиво на сопствене објекте, оне све више користе хибридне моделе са добављачима колокације и другим партнерима. То им омогућава да брже повећају или смање капацитет, у зависности од тржишних услова.

Какву улогу играју регулаторни фактори?

Регулаторни развој могао би да игра кључну улогу у будућем развоју тржишта дата центара. У САД расте подршка за строжу регулацију потрошње енергије у дата центрима. Неке државе већ разматрају мораторијуме за нове велике потрошаче или строже процедуре ревизије.

Утицаји на животну средину све више долазе у фокус. Центри података би могли да чине 20 процената глобалне потрошње енергије до 2028. године, што би могло довести до строжих прописа о заштити животне средине. Европска унија је већ увела Пакт о климатски неутралним центрима података, којем се придружило преко 40 оператера центара података.

Геополитичке тензије такође утичу на индустрију. Потенцијалне царине на полупроводнике могле би повећати трошкове чипова и пореметити ланце снабдевања. Ово би могло да примора хиперскалере да преиспитају своје стратегије набавке и да се више ослањају на регионалне добављаче.

Приватност података и суверенитет података такође постају важни фактори. Различите земље захтевају да се одређени подаци обрађују локално, што ограничава глобално скалирање центара података. То би могло довести до фрагментације тржишта и смањења ефикасности кроз економију обима.

Регулација би такође могла да пружи позитиван подстицај. Инвестиције у одрживе технологије и обновљиве изворе енергије често субвенционише влада. Штавише, регулаторни захтеви би могли да подстакну стандарде који ће, дугорочно гледано, повећати ефикасност целе индустрије.

У вези са овим:

• Додата вредност вештачке интелигенције? Пре него што инвестирате у вештачку интелигенцију: Идентификујте 4 тихе убице успешних пројеката

Навигација између раста и ризика

Индустрија дата центара налази се на критичној прекретници. Развој власничких чипова од стране хиперскалера попут Мајкрософта, Гугла и Амазона је логичан одговор на вртоглаво повећање трошкова и ограничену доступност готових решења. Ова стратегија нуди значајне економске предности и омогућава већу контролу над целом инфраструктуром.

Истовремено, ризици прекомерног капацитета су реални и могли би довести до значајне корекције тржишта између 2026. и 2030. године. Упозоравајући знаци су све јачи, од успореног усвајања технологија вештачке интелигенције до упозорења истакнутих представника индустрије о балону. Потенцијална консолидација би представљала и могућности и изазове.

Будућност индустрије зависиће од тога да ли ће се огромна улагања у инфраструктуру вештачке интелигенције показати одрживо профитабилним. Хиперскалери се припремају за различите сценарије кроз диверзификацију, географску распрострањеност и флексибилне пословне моделе. Регулаторни развој, посебно у секторима заштите животне средине и енергетике, додатно ће сложити ствари.

За компаније и инвеститоре, то значи да морају пажљиво пратити и огромне могућности раста и значајне ризике. Победници ће бити они који могу флексибилно реаговати на промене на тржишту, док континуирано повећавају ефикасност свог пословања. Наредних неколико година ће показати да ли тренутна експанзија почива на чврстим темељима или ће се упозорења о балону показати истинитим.

☑️ Наш пословни језик је енглески или немачки

☑️ НОВО: Преписка на вашем матерњем језику!

 

Ја и мој тим смо срећни што вам можемо бити на располагању као ваш лични саветник.

Можете ме контактирати попуњавањем контакт форме овде wolfenstein@xpert.digital:или ме једноставно позовите на +49 7348 4088 965. Моја имејл адреса је

Радујем се нашем заједничком пројекту.

 

 

☑️ Подршка малим и средњим предузећима у стратегији, консултацијама, планирању и имплементацији

☑️ Креирање или реорганизација дигиталне стратегије и дигитализације

☑️ Проширење и оптимизација међународних продајних процеса

☑️ Глобалне и дигиталне B2B платформе за трговање

☑️ Пионирски развој пословања / Маркетинг / Односи с јавношћу / Сајмови

Фокус индустрије: B2B, дигитализација (од AI до XR), машинство, логистика, обновљиви извори енергије и индустрија

Више информација овде:

• Експертски пословни центар

Тематски центар који нуди увиде и стручност:

• Платформа знања која покрива глобалне и регионалне економије, иновације и трендове специфичне за индустрију
• Збирка анализа, увида и основних информација из наших кључних области фокуса
• Место за стручност и информације о актуелним дешавањима у пословању и технологији
• Чвориште за компаније које траже информације о тржиштима, дигитализацији и иновацијама у индустрији