Прорахунок у 57 мільярдів доларів – NVIDIA попереджає, що індустрія штучного інтелекту зробила не ту ставку.

### Моделі малої мови: ключ до справжньої бізнес-автономії ### Від гіперскейлерів назад до користувачів: Зміна влади у світі штучного інтелекту ### Помилка в 57 мільярдів доларів: Чому справжня революція штучного інтелекту не відбувається у хмарі ### Тиха революція штучного інтелекту: Децентралізована замість централізованої ### Технологічні гіганти на хибному шляху: Майбутнє штучного інтелекту – це бережливе та локальне ### Від гіперскейлерів назад до користувачів: Зміна влади у світі штучного інтелекту ###

Мільярди доларів витрачених на марні інвестиції: Чому малі моделі штучного інтелекту витісняють великі

Світ штучного інтелекту зіткнувся із землетрусом, масштаб якого нагадує корекції ери доткомів. В основі цих потрясінь лежить колосальний прорахунок: хоча технологічні гіганти, такі як Microsoft, Google та Meta, інвестують сотні мільярдів у централізовану інфраструктуру для масивних мовних моделей (Large Language Models, LLM), реальний ринок для їхнього застосування різко відстає. Новаторський аналіз, проведений частково самим лідером галузі NVIDIA, кількісно визначає розрив у 57 мільярдів доларів інвестицій в інфраструктуру порівняно з реальним ринком лише в 5,6 мільярда доларів, що є десятикратною різницею.

Ця стратегічна помилка випливає з припущення, що майбутнє ШІ полягає виключно у дедалі більших, більш обчислювально інтенсивних та централізовано керованих моделях. Але зараз ця парадигма руйнується. Тиха революція, рушійна сила якої децентралізовані моделі з меншими мовами програмування (Small Language Models, SLM), перевертає встановлений порядок з ніг на голову. Ці моделі не тільки в рази дешевші та ефективніші, але й дозволяють компаніям досягати нових рівнів автономії, суверенітету даних та гнучкості — далеких від дорогої залежності від кількох гіперскейлерів. У цьому тексті аналізується анатомія цих багатомільярдних неправильних інвестицій і демонструється, чому справжня революція ШІ відбувається не в гігантських центрах обробки даних, а децентралізовано та на компактному обладнанні. Це історія фундаментального зсуву влади від постачальників інфраструктури назад до користувачів технології.

Підходить для цього:

• Більший за бульбашку доткомів? Ажіотаж навколо штучного інтелекту досягає нового рівня ірраціональності.

Дослідження NVIDIA щодо нераціонального розподілу капіталу у сфері штучного інтелекту

Дані, які ви описали, взяті з дослідницької роботи NVIDIA, опублікованої в червні 2025 року. Повне джерело:

«Моделі малої мови – це майбутнє агентного ШІ»

• Автори: Пітер Бельчак, Грег Генріх, Шиже Дяо, Йонган Фу, Сінь Донг, Саурав Муралідхаран, Ін'ян Селін Лін, Павло Молчанов
• Дата випуску: 2 червня 2025 року (версія 1), остання редакція 15 вересня 2025 року (версія 2)
• Місце публікації: arXiv:2506.02153 [cs.AI]
• DOI: https://doi.org/10.48550/arXiv.2506.02153
• Офіційна сторінка досліджень NVIDIA: https://research.nvidia.com/labs/lpr/slm-agents/

Ключове повідомлення щодо неправильного розподілу капіталу

Дослідження документує фундаментальну невідповідність між інвестиціями в інфраструктуру та фактичним обсягом ринку: у 2024 році галузь інвестувала 57 мільярдів доларів у хмарну інфраструктуру для підтримки сервісів API моделей великих мов програмування (LLM), тоді як фактичний ринок цих послуг становив лише 5,6 мільярда доларів. Ця десятикратна невідповідність інтерпретується в дослідженні як ознака стратегічного прорахунку, оскільки галузь значно інвестувала в централізовану інфраструктуру для великомасштабних моделей, хоча 40-70% поточних робочих навантажень LLM можна було б замінити меншими, спеціалізованими моделями малих мов програмування (SLM) за 1/30 вартості.

Контекст дослідження та авторство

Це дослідження є документом з викладом позиції Дослідницької групи ефективності глибокого навчання в NVIDIA Research. Провідний автор Пітер Белчак — дослідник штучного інтелекту в NVIDIA, який спеціалізується на надійності та ефективності агентних систем. У статті обґрунтовуються три основні принципи:

SLM є

1. достатньо потужний
2. хірургічно придатний та
3. економічно необхідний

для багатьох випадків використання в агентних системах штучного інтелекту.

Дослідники чітко наголошують, що погляди, висловлені в цій статті, належать авторам і не обов'язково відображають позицію NVIDIA як компанії. NVIDIA запрошує до критичного обговорення та зобов'язується публікувати будь-яке пов'язане листування на відповідному вебсайті.

Чому децентралізовані моделі з малою мовою програмування роблять централізовану інфраструктуру застарілою

Штучний інтелект переживає переломний момент, наслідки якого нагадують потрясіння доткомовної бульбашки. Дослідницька робота NVIDIA виявила фундаментальний неправильний розподіл капіталу, який підриває основи її поточної стратегії щодо штучного інтелекту. Хоча технологічна індустрія інвестувала 57 мільярдів доларів у централізовану інфраструктуру для великомасштабних мовних моделей, фактичний ринок їх використання зріс до лише 5,6 мільярда доларів. Ця десятикратна розбіжність не лише свідчить про переоцінку попиту, але й викриває фундаментальну стратегічну помилку щодо майбутнього штучного інтелекту.

Погана інвестиція? Мільярди, витрачені на інфраструктуру штучного інтелекту — що робити з надлишковими потужностями?

Цифри говорять самі за себе. У 2024 році світові витрати на інфраструктуру штучного інтелекту сягнули від 80 до 87 мільярдів доларів, причому переважна більшість становила центри обробки даних та акселератори. Microsoft оголосила про інвестиції в розмірі 80 мільярдів доларів на 2025 фінансовий рік, Google підвищила свій прогноз до 91-93 мільярдів доларів, а Meta планує інвестувати до 70 мільярдів доларів. Тільки ці три гіперскейлери представляють обсяг інвестицій понад 240 мільярдів доларів. За оцінками McKinsey, загальні витрати на інфраструктуру штучного інтелекту можуть сягнути від 3,7 до 7,9 трильйона доларів до 2030 року.

Натомість, реальність з боку попиту є тривожною. Ринок моделей великої мовної структури для підприємств оцінювався лише в 4–6,7 мільярда доларів на 2024 рік, а прогнози на 2025 рік коливаються від 4,8 до 8 мільярдів доларів. Навіть найщедріші оцінки ринку генеративного штучного інтелекту в цілому становлять від 28 до 44 мільярдів доларів на 2024 рік. Фундаментальна невідповідність очевидна: інфраструктура була створена для ринку, який не існує в такій формі та масштабі.

Це неправильне інвестування випливає з припущення, яке дедалі більше виявляється хибним: що майбутнє ШІ полягає у все більших, централізованих моделях. Гіперскейлери дотримувалися стратегії масового масштабування, керуючись переконанням, що кількість параметрів та обчислювальна потужність є вирішальними конкурентними факторами. GPT-3, зі 175 мільярдами параметрів, вважався проривом у 2020 році, а GPT-4, з понад трильйоном параметрів, встановив нові стандарти. Галузь сліпо дотримувалася цієї логіки та інвестувала в інфраструктуру, розроблену для потреб моделей, які є надмірно великими для більшості випадків використання.

Структура інвестицій чітко ілюструє неправильний розподіл. У другому кварталі 2025 року 98 відсотків із 82 мільярдів доларів, витрачених на інфраструктуру штучного інтелекту, пішли на сервери, а 91,8 відсотка – на системи з прискоренням на GPU та XPU. Гіперскейлери та розробники хмарних технологій поглинули 86,7 відсотка цих витрат, приблизно 71 мільярд доларів за один квартал. Така концентрація капіталу у високоспеціалізованому, надзвичайно енергоємному обладнанні для навчання та виведення масивних моделей ігнорувала фундаментальну економічну реальність: більшість корпоративних застосунків не потребують такої потужності.

Парадигма руйнується: від централізованої до децентралізованої

Сама NVIDIA, головний бенефіціар нещодавнього буму інфраструктури, зараз надає аналіз, який ставить під сумнів цю парадигму. Дослідження моделей малої мови програмування як майбутнього агентного штучного інтелекту стверджує, що моделі з менш ніж 10 мільярдами параметрів не тільки достатні, але й операційно перевершують переважну більшість застосувань штучного інтелекту. Дослідження трьох великих агентних систем з відкритим кодом показало, що від 40 до 70 відсотків викликів моделей великої мови програмування можна замінити спеціалізованими моделями малої продуктивності без будь-якої втрати продуктивності.

Ці висновки похитують фундаментальні припущення існуючої інвестиційної стратегії. Якщо MetaGPT може замінити 60 відсотків своїх викликів LLM, 40 відсотків Open Operator та 70 відсотків Cradle на SLM, тоді інфраструктурні потужності були створені для потреб, яких не існує в такому масштабі. Економіка кардинально змінюється: модель малої мови програмування Llama 3.1B коштує в десять-тридцять разів менше в експлуатації, ніж її більший аналог, Llama 3.3 405B. Точне налаштування можна виконати за кілька годин роботи на графічному процесорі замість тижнів. Багато SLM працюють на споживчому обладнанні, повністю усуваючи залежність від хмари.

Стратегічний зсув є фундаментальним. Контроль переходить від постачальників інфраструктури до операторів. У той час як попередня архітектура змушувала компанії залежати від кількох гіперскейлерів, децентралізація через SLM забезпечує нову автономію. Моделі можна використовувати локально, дані залишаються всередині компанії, витрати на API усуваються, а прив'язка до постачальника руйнується. Це не просто технологічна трансформація, а трансформація політики влади.

Попередня ставка на централізовані великомасштабні моделі базувалася на припущенні про експоненціальні ефекти масштабування. Однак емпіричні дані дедалі більше суперечать цьому. Microsoft Phi-3 з 7 мільярдами параметрів досягає продуктивності генерації коду, порівнянної з моделями з 70 мільярдами параметрів. NVIDIA Nemotron Nano 2 з 9 мільярдами параметрів перевершує Qwen3-8B у тестах на міркування, маючи в шість разів більшу пропускну здатність. Ефективність на параметр зростає з меншими моделями, тоді як великі моделі часто активують лише частину своїх параметрів для заданого вхідного сигналу — що є невід'ємною неефективністю.

Економічна перевага моделей малих мов

Структура витрат розкриває економічну реальність з надзвичайною чіткістю. Навчання моделей класу GPT-4 оцінюється в понад 100 мільйонів доларів, а Gemini Ultra потенційно коштуватиме 191 мільйон доларів. Навіть точне налаштування великих моделей для певних областей може коштувати десятки тисяч доларів у часі, витраченому на графічний процесор. Натомість, SLM можна навчити та точно налаштувати всього за кілька тисяч доларів, часто на одному високопродуктивному графічному процесорі.

Витрати на логічний висновок виявляють ще більш разючі відмінності. GPT-4 коштує приблизно $0,03 за 1000 вхідних токенів та $0,06 за 1000 вихідних токенів, що загалом становить $0,09 за середній запит. Mistral 7B, як приклад SLM, коштує $0,0001 за 1000 вхідних токенів та $0,0003 за 1000 вихідних токенів, або $0,0004 за запит. Це означає зниження витрат у 225 разів. З мільйонами запитів ця різниця становить суттєві суми, які безпосередньо впливають на прибутковість.

Загальна вартість володіння розкриває подальші аспекти. Самостійне розміщення моделі з 7 мільярдами параметрів на серверах з графічними процесорами L40S коштує приблизно 953 долари на місяць. Хмарне точне налаштування за допомогою AWS SageMaker на екземплярах g5.2xlarge коштує 1,32 долара на годину, а потенційні витрати на навчання починаються від 13 доларів для менших моделей. Цілодобове розгортання логічного висновку коштуватиме приблизно 950 доларів на місяць. Порівняно з витратами на API для безперервного використання великих моделей, які можуть легко сягати десятків тисяч доларів на місяць, економічна перевага стає очевидною.

Швидкість впровадження є часто недооцінюваним економічним фактором. Хоча налаштування великої мовної моделі може зайняти тижні, SLM готові до використання за кілька годин або днів. Гнучкість, що дозволяє швидко реагувати на нові вимоги, додавати нові можливості або адаптувати поведінку, стає конкурентною перевагою. На швидкозмінних ринках ця різниця в часі може бути вирішальним фактором між успіхом і невдачею.

Економіка масштабу змінюється на протилежну. Традиційно економія масштабу розглядалася як перевага гіперскейлерів, які підтримують величезні потужності та розподіляють їх між багатьма клієнтами. Однак, завдяки SLM, навіть менші організації можуть ефективно масштабуватися, оскільки вимоги до обладнання значно нижчі. Стартап може створити спеціалізовану SLM з обмеженим бюджетом, яка перевершить велику універсальну модель для свого конкретного завдання. Демократизація розробки штучного інтелекту стає економічною реальністю.

Технічні основи порушення роботи

Технологічні інновації, що дозволяють використовувати SLM, є такими ж значними, як і їхні економічні наслідки. Дистиляція знань, метод, за якого менша модель учня поглинає знання більшої моделі вчителя, виявився дуже ефективним. DistilBERT успішно стиснув BERT, а TinyBERT дотримувався аналогічних принципів. Сучасні підходи дистилюють можливості великих генеративних моделей, таких як GPT-3, у значно менші версії, які демонструють порівнянну або кращу продуктивність у певних завданнях.

У процесі використовуються як м'які мітки (розподіл ймовірностей) моделі вчителя, так і жорсткі мітки вихідних даних. Ця комбінація дозволяє меншій моделі фіксувати нюансовані закономірності, які були б втрачені в простих парах вхід-вихід. Передові методи дистиляції, такі як покрокова дистиляція, показали, що малі моделі можуть досягати кращих результатів, ніж LLM, навіть з меншою кількістю навчальних даних. Це фундаментально змінює економіку: замість дорогих, тривалих навчальних циклів на тисячах графічних процесорів достатньо цілеспрямованих процесів дистиляції.

Квантування знижує точність числового представлення вагових коефіцієнтів моделі. Замість 32-бітних або 16-бітних чисел з плаваючою комою, квантовані моделі використовують 8-бітні або навіть 4-бітні цілочисельні представлення. Вимоги до пам'яті зменшуються пропорційно, швидкість виведення збільшується, а споживання енергії падає. Сучасні методи квантування мінімізують втрати точності, часто залишаючи продуктивність практично незмінною. Це дозволяє розгортати їх на периферійних пристроях, смартфонах та вбудованих системах, що було б неможливо з повністю точними великими моделями.

Обрізання видаляє надлишкові зв'язки та параметри з нейронних мереж. Подібно до редагування надто довгого тексту, несуттєві елементи виявляються та видаляються. Структуроване обрізання видаляє цілі нейрони або шари, тоді як неструктуроване обрізання видаляє окремі ваги. Отримана мережева структура є ефективнішою, вимагає менше пам'яті та обчислювальної потужності, але зберігає свої основні можливості. У поєднанні з іншими методами стиснення, обрізані моделі досягають вражаючого підвищення ефективності.

Факторизація низького рангу розкладає матриці великих ваг на добутки матриць менших розмірів. Замість однієї матриці з мільйонами елементів система зберігає та обробляє дві матриці значно меншого розміру. Математична операція залишається приблизно такою ж, але обчислювальні зусилля різко зменшуються. Цей метод особливо ефективний в трансформаторних архітектурах, де механізми уваги домінують у множенні великих матриць. Економія пам'яті дозволяє використовувати більші контекстні вікна або розміри пакетів з тим самим апаратним бюджетом.

Поєднання цих методів у сучасних SLM, таких як серія Microsoft Phi, Google Gemma або NVIDIA Nemotron, демонструє потенціал. Phi-2, маючи лише 2,7 мільярда параметрів, перевершує моделі Mistral та Llama-2 з 7 та 13 мільярдами параметрів відповідно в агрегованих бенчмарках та досягає кращої продуктивності, ніж у 25 разів більший Llama-2-70B у завданнях багатоетапного мислення. Цього було досягнуто завдяки стратегічному відбору даних, генерації високоякісних синтетичних даних та інноваційним методам масштабування. Посил зрозумілий: розмір більше не є показником можливостей.

Динаміка ринку та потенціал заміщення

Емпіричні дані з реальних застосувань підтверджують теоретичні міркування. Аналіз MetaGPT, багатоагентної системи розробки програмного забезпечення, проведений NVIDIA, виявив, що приблизно 60 відсотків запитів LLM можна замінити. Ці завдання включають генерацію шаблонного коду, створення документації та структурований вивід — усі ці сфери, де спеціалізовані SLM працюють швидше та економічно ефективніше, ніж універсальні великомасштабні моделі.

Open Operator, система автоматизації робочих процесів, демонструє своїм 40-відсотковим потенціалом заміщення, що навіть у складних сценаріях оркестрації багато підзадач не вимагають повної потужності LLM. Розбір намірів, виведення на основі шаблонів та рішення щодо маршрутизації можуть бути оброблені ефективніше за допомогою точно налаштованих невеликих моделей. Решта 60 відсотків, які насправді вимагають глибокого мислення або широких світових знань, виправдовують використання великих моделей.

Cradle, система автоматизації графічного інтерфейсу, демонструє найвищий потенціал заміщення – 70 відсотків. Повторювані взаємодії з інтерфейсом користувача, послідовності кліків та введення форм ідеально підходять для SLM. Завдання вузько визначені, варіабельність обмежена, а вимоги до контекстного розуміння низькі. Спеціалізована модель, навчена на взаємодіях з графічним інтерфейсом, перевершує універсальну LLM за швидкістю, надійністю та вартістю.

Ці закономірності повторюються в різних сферах застосування. Чат-боти служби підтримки клієнтів для поширених запитань, класифікації документів, аналізу настроїв, розпізнавання іменованих сутностей, простих перекладів, запитів до бази даних природною мовою – всі ці завдання отримують користь від SLM. Одне дослідження показує, що в типових розгортаннях штучного інтелекту на підприємствах від 60 до 80 відсотків запитів потрапляють до категорій, для яких достатньо SLM. Наслідки для попиту на інфраструктуру є значними.

Концепція маршрутизації моделей набуває все більшого значення. Інтелектуальні системи аналізують вхідні запити та направляють їх до відповідної моделі. Прості запити надходять до економічно ефективних SLM, тоді як складні завдання обробляються високопродуктивними LLM. Такий гібридний підхід оптимізує баланс між якістю та вартістю. Ранні впровадження повідомляють про економію коштів до 75 відсотків за тієї ж або навіть кращої загальної продуктивності. Сама логіка маршрутизації може бути невеликою моделлю машинного навчання, яка враховує складність запитів, контекст та уподобання користувача.

Поширення платформ точного налаштування як послуги прискорює їх впровадження. Компанії без глибокого досвіду в галузі машинного навчання можуть створювати спеціалізовані SLM, які враховують їхні власні дані та специфіку предметної області. Часові витрати скорочуються з місяців до днів, а вартість — з сотень тисяч доларів до тисяч. Така доступність фундаментально демократизує інновації в галузі штучного інтелекту та переносить створення цінності від постачальників інфраструктури до розробників додатків.

Новий вимір цифрової трансформації з «керованим ШІ» (штучним інтелектом) – платформа та рішення B2B | Xpert Consulting - Зображення: Xpert.Digital

Тут ви дізнаєтеся, як ваша компанія може швидко, безпечно та без високих бар'єрів входу впроваджувати індивідуальні рішення на основі штучного інтелекту.

Керована платформа штучного інтелекту — це ваш універсальний та безтурботний пакет для штучного інтелекту. Замість того, щоб мати справу зі складними технологіями, дорогою інфраструктурою та тривалими процесами розробки, ви отримуєте готове рішення, адаптоване до ваших потреб, від спеціалізованого партнера — часто протягом кількох днів.

Основні переваги з першого погляду:

⚡ Швидке впровадження: від ідеї до операційного застосування за лічені дні, а не місяці. Ми пропонуємо практичні рішення, які створюють негайну цінність.

🔒 Максимальна безпека даних: Ваші конфіденційні дані залишаються з вами. Ми гарантуємо безпечну та відповідність вимогам обробку без передачі даних третім особам.

💸 Без фінансових ризиків: Ви платите лише за результат. Повністю виключаються значні початкові інвестиції в обладнання, програмне забезпечення чи персонал.

🎯 Зосередьтеся на своєму основному бізнесі: Зосередьтеся на тому, що ви робите найкраще. Ми беремо на себе повне технічне впровадження, експлуатацію та обслуговування вашого рішення на основі штучного інтелекту.

📈 Орієнтований на майбутнє та масштабований: Ваш ШІ зростає разом з вами. Ми забезпечуємо постійну оптимізацію та масштабованість, а також гнучко адаптуємо моделі до нових вимог.

Детальніше про це тут:

• Кероване рішення на основі штучного інтелекту – промислові послуги зі штучним інтелектом: ключ до конкурентоспроможності в секторах послуг, промисловості та машинобудування

Приховані витрати централізованих архітектур

Зосередження виключно на витратах на прямі обчислення недооцінює загальну вартість централізованих архітектур LLM. Залежності API створюють структурні недоліки. Кожен запит генерує витрати, які масштабуються залежно від використання. Для успішних програм з мільйонами користувачів плата за API стає домінуючим фактором витрат, що знижує рентабельність. Компанії потрапляють у пастку структури витрат, яка зростає пропорційно успіху, без відповідної економії від масштабу.

Волатильність цін постачальників API створює бізнес-ризик. Збільшення цін, обмеження квот або зміни умов обслуговування можуть зруйнувати прибутковість програми за одну ніч. Нещодавно оголошені обмеження потужностей основними постачальниками, які змушують користувачів нормувати свої ресурси, ілюструють вразливість цієї залежності. Виділені SLM повністю усувають цей ризик.

Суверенітет даних та їх відповідність набувають дедалі більшого значення. GDPR у Європі, аналогічні правила в усьому світі та зростаючі вимоги до локалізації даних створюють складні правові рамки. Надсилання конфіденційних корпоративних даних до зовнішніх API, які можуть працювати в іноземних юрисдикціях, несе регуляторні та правові ризики. Сектори охорони здоров'я, фінансів та уряду часто мають суворі вимоги, які виключають або суворо обмежують використання зовнішніх API. Локальні SLM принципово вирішують ці проблеми.

Проблеми з інтелектуальною власністю є реальними. Кожен запит, надісланий постачальнику API, потенційно розкриває конфіденційну інформацію. Бізнес-логіка, розробка продуктів, інформація про клієнтів – все це теоретично може бути вилучено та використано постачальником. Пункти договору пропонують обмежений захист від випадкових витоків або зловмисників. Єдине справді безпечне рішення – ніколи не передавати дані на зовнішній ринок.

Затримка та надійність страждають через мережеві залежності. Кожен запит до хмарного API проходить через інтернет-інфраструктуру, що піддається мережевому тремтінню, втраті пакетів та змінному часу обміну даними. Для програм реального часу, таких як розмовний штучний інтелект або системи керування, ці затримки неприйнятні. Локальні SLM реагують за мілісекунди замість секунд, незалежно від стану мережі. Користувацький досвід значно покращується.

Стратегічна залежність від кількох гіперскейлерів концентрує владу та створює системні ризики. AWS, Microsoft Azure, Google Cloud та деякі інші домінують на ринку. Збої в роботі цих сервісів мають каскадний вплив на тисячі залежних програм. Ілюзія надмірності зникає, якщо врахувати, що більшість альтернативних сервісів зрештою покладаються на той самий обмежений набір постачальників моделей. Справжня стійкість вимагає диверсифікації, в ідеалі включаючи власні потужності.

Підходить для цього:

• Що краще: децентралізована, федеративна, антикрихка інфраструктура штучного інтелекту, гігафабрика штучного інтелекту чи гіпермасштабований центр обробки даних зі штучним інтелектом?

Периферійні обчислення як стратегічний поворотний момент

Злиття SLM та периферійних обчислень створює трансформаційну динаміку. Розгортання периферійних обчислень переносить обчислення туди, звідки походять дані – до датчиків Інтернету речей, мобільних пристроїв, промислових контролерів та транспортних засобів. Скорочення затримки є разючим: від секунд до мілісекунд, від хмарної передачі даних до локальної обробки. Для автономних систем, доповненої реальності, промислової автоматизації та медичних пристроїв це не тільки бажано, але й необхідно.

Економія пропускної здатності є значною. Замість безперервних потоків даних у хмару, де вони обробляються, а результати надсилаються назад, обробка відбувається локально. Передається лише релевантна, агрегована інформація. У сценаріях з тисячами периферійних пристроїв це зменшує мережевий трафік на порядки. Витрати на інфраструктуру зменшуються, уникається перевантаження мережі та підвищується надійність.

Конфіденційність захищена за своєю суттю. Дані більше не залишають пристрій. Зображення з камер, аудіозаписи, біометрична інформація, дані про місцезнаходження – все це можна обробляти локально, без доступу до центральних серверів. Це вирішує фундаментальні проблеми конфіденційності, що виникають через хмарні рішення на основі штучного інтелекту. Для споживчих застосувань це стає відмінним фактором; для регульованих галузей це стає обов’язковою вимогою.

Енергоефективність покращується на кількох рівнях. Спеціалізовані чіпи штучного інтелекту на периферії, оптимізовані для виведення невеликих моделей, споживають лише частку енергії, яку витрачають графічні процесори центрів обробки даних. Відмова від передачі даних економить енергію в мережевій інфраструктурі. Для пристроїв з живленням від батарей це стає основною функцією. Смартфони, носимі пристрої, дрони та датчики Інтернету речей можуть виконувати функції штучного інтелекту, не впливаючи суттєво на час роботи від батареї.

Можливість роботи в офлайн-режимі створює надійність. ШІ на периферії також працює без підключення до Інтернету. Функціональність зберігається у віддалених регіонах, критично важливих об'єктах інфраструктури або в умовах стихійних лих. Ця незалежність від доступності мережі є важливою для багатьох застосувань. Автономний транспортний засіб не може покладатися на хмарне підключення, а медичний пристрій не повинен виходити з ладу через нестабільний Wi-Fi.

Моделі витрат зміщуються від операційних до капітальних витрат. Замість постійних витрат на хмарні технології, з'являються одноразові інвестиції в периферійне обладнання. Це стає економічно привабливим для довготривалих, високооб'ємних додатків. Передбачувані витрати покращують планування бюджету та зменшують фінансові ризики. Компанії повертають контроль над своїми витратами на інфраструктуру штучного інтелекту.

Приклади демонструють потенціал. NVIDIA ChatRTX дозволяє локальний висновок LLM на споживчих графічних процесорах. Apple інтегрує штучний інтелект в iPhone та iPad, причому менші моделі працюють безпосередньо на пристрої. Qualcomm розробляє нейронні процесори (NPU) для смартфонів спеціально для периферійного штучного інтелекту. Google Coral та аналогічні платформи орієнтовані на Інтернет речей та промислові програми. Динаміка ринку демонструє чітку тенденцію до децентралізації.

Гетерогенні архітектури штучного інтелекту як модель майбутнього

Майбутнє не за абсолютною децентралізацією, а за інтелектуальними гібридними архітектурами. Гетерогенні системи поєднують периферійні SLM для рутинних, чутливих до затримки завдань з хмарними LLM для складних вимог до міркувань. Така взаємодоповнюваність максимізує ефективність, зберігаючи при цьому гнучкість та можливості.

Архітектура системи складається з кількох рівнів. На периферійному рівні високооптимізовані SLM забезпечують негайні відповіді. Очікується, що вони оброблятимуть від 60 до 80 відсотків запитів автономно. Для неоднозначних або складних запитів, які не відповідають локальним порогам достовірності, відбувається ескалація на рівень туманних обчислень – регіональні сервери із моделями середнього рівня. Лише справді складні випадки потрапляють до центральної хмарної інфраструктури з великими моделями загального призначення.

Модельна маршрутизація стає критично важливим компонентом. Маршрутизатори на основі машинного навчання аналізують характеристики запиту: довжину тексту, індикатори складності, сигнали домену та історію користувачів. На основі цих ознак запит призначається відповідній моделі. Сучасні маршрутизатори досягають точності оцінки складності понад 95%. Вони постійно оптимізують на основі фактичної продуктивності та компромісів між ціною та якістю.

Механізми перехресної уваги в розширених системах маршрутизації явно моделюють взаємодію запитів і моделей. Це дозволяє приймати нюансовані рішення: чи достатньо Mistral-7B, чи потрібна GPT-4? Чи може з цим впоратися Phi-3, чи потрібен Claude? Детальний характер цих рішень, помножений на мільйони запитів, забезпечує значну економію коштів, зберігаючи або підвищуючи задоволеність користувачів.

Характеристика робочого навантаження є фундаментальною. Агентні системи штучного інтелекту складаються з оркестрації, міркувань, викликів інструментів, операцій з пам'яттю та генерації результатів. Не всі компоненти вимагають однакової обчислювальної потужності. Оркестрація та виклики інструментів часто базуються на правилах або вимагають мінімального інтелекту — ідеально підходить для SLM. Міркування може бути гібридним: простий висновок на SLM, складне багатокрокове міркування на LLM. Генерація результатів для шаблонів використовує SLM, генерація креативного тексту використовує LLM.

Оптимізація загальної вартості володіння (TCO) враховує неоднорідність обладнання. Високоякісні графічні процесори H100 використовуються для критичних робочих навантажень LLM, середнього рівня A100 або L40S для моделей середнього класу, а економічно ефективні чіпи T4 або оптимізовані для логічного виводу для SLM. Така гранулярність дозволяє точно узгодити вимоги до робочого навантаження з можливостями обладнання. Початкові дослідження показують зниження TCO на 40-60 відсотків порівняно з однорідними розгортаннями високого класу.

Оркестрація вимагає складних програмних стеків. Системи керування кластерами на основі Kubernetes, доповнені планувальниками, орієнтованими на штучний інтелект, які розуміють характеристики моделі, є важливими. Балансування навантаження враховує не лише кількість запитів за секунду, але й довжину токенів, обсяг пам'яті моделі та цільові показники затримки. Автоматичне масштабування реагує на моделі попиту, виділяючи додаткові потужності або зменшуючи їх у періоди низького використання.

Стійкість та енергоефективність

Вплив інфраструктури штучного інтелекту на навколишнє середовище стає центральною проблемою. Навчання однієї великої мовної моделі може споживати стільки ж енергії, скільки й невелике місто за рік. Центри обробки даних, що виконують завдання зі штучним інтелектом, можуть становити від 20 до 27 відсотків світового попиту на енергію центрів обробки даних до 2028 року. За прогнозами, до 2030 року центри обробки даних зі штучним інтелектом можуть потребувати 8 гігават для окремих навчальних циклів. Вуглецевий слід буде порівнянний із слідом авіаційної галузі.

Енергоємність великих моделей зростає непропорційно. Споживання енергії графічними процесорами подвоїлося з 400 до понад 1000 Вт за три роки. Системи NVIDIA GB300 NVL72, незважаючи на інноваційну технологію згладжування живлення, яка знижує пікове навантаження на 30 відсотків, потребують величезної кількості енергії. Інфраструктура охолодження додає ще 30-40 відсотків до потреб у енергії. Загальні викиди CO2 від інфраструктури штучного інтелекту можуть зрости на 220 мільйонів тонн до 2030 року, навіть за оптимістичних припущень щодо декарбонізації мережі.

Моделі малої мови програмування (SLM) пропонують фундаментальне підвищення ефективності. Навчання вимагає від 30 до 40 відсотків обчислювальної потужності порівнянних LLM. Навчання BERT коштує приблизно 10 000 євро, порівняно з сотнями мільйонів для моделей класу GPT-4. Енергія виводу пропорційно нижча. Запит SLM може споживати від 100 до 1000 разів менше енергії, ніж запит LLM. За мільйонів запитів це призводить до величезної економії.

Периферійні обчислення посилюють ці переваги. Локальна обробка усуває енергію, необхідну для передачі даних через мережі та магістральну інфраструктуру. Спеціалізовані чіпи штучного інтелекту на периферії досягають на порядок кращих коефіцієнтів енергоефективності, ніж графічні процесори центрів обробки даних. Смартфони та пристрої Інтернету речей з міліватними нейронними процесорами замість сотень ват серверів ілюструють різницю в масштабі.

Використання відновлюваної енергії стає пріоритетом. Google прагне досягти 100% безвуглецевої енергії до 2030 року, а Microsoft – вуглецево-від’ємного рівня. Однак, сам масштаб попиту на енергію створює труднощі. Навіть з відновлюваними джерелами залишається питання потужності мережі, зберігання та переривчастості. SLM зменшують абсолютний попит, роблячи перехід до зеленого штучного інтелекту більш можливим.

Вуглецево-залежні обчислення оптимізують планування робочого навантаження на основі вуглецевої інтенсивності мережі. Навчальні прогони запускаються, коли частка відновлюваної енергії в мережі досягає максимуму. Запити на логічний висновок спрямовуються до регіонів з чистішою енергією. Така часова та географічна гнучкість у поєднанні з ефективністю SLM може зменшити викиди CO2 на 50-70 відсотків.

Регуляторний ландшафт стає все суворішим. Закон ЄС про штучний інтелект включає обов'язкову оцінку впливу на навколишнє середовище для певних систем штучного інтелекту. Звітність про викиди вуглецю стає стандартом. Компанії з неефективною, енергоємною інфраструктурою ризикують мати проблеми з дотриманням вимог та втратити репутацію. Впровадження SLM та периферійних обчислень перетворюється з приємної речі на необхідність.

Демократизація проти концентрації

Минулі розробки зосередили владу ШІ в руках кількох ключових гравців. Чудова сімка – Microsoft, Google, Meta, Amazon, Apple, NVIDIA та Tesla – домінують. Ці гіперскейлери контролюють інфраструктуру, моделі та дедалі більше весь ланцюжок створення вартості. Їхня сукупна ринкова капіталізація перевищує 15 трильйонів доларів. Вони становлять майже 35 відсотків ринкової капіталізації S&P 500, що є ризиком концентрації безпрецедентного історичного значення.

Ця концентрація має системні наслідки. Кілька компаній встановлюють стандарти, визначають API та контролюють доступ. Менші гравці та країни, що розвиваються, стають залежними. Цифровий суверенітет країн опиняється під сумнівом. Європа, Азія та Латинська Америка реагують національними стратегіями штучного інтелекту, але домінування гіперскейлерів, що базуються в США, залишається переважним.

Моделі малих мов програмування (SLM) та децентралізація змінюють цю динаміку. Моделі малих мов програмування з відкритим кодом, такі як Phi-3, Gemma, Mistral та Llama, демократизують доступ до найсучасніших технологій. Університети, стартапи та середні підприємства можуть розробляти конкурентоспроможні програми без ресурсів гіпермасштабування. Інноваційний бар'єр значно знижується. Невелика команда може створити спеціалізовану SLM, яка перевершить Google чи Microsoft у своїй ніші.

Економічна доцільність зміщується на користь менших гравців. У той час як розробка LLM вимагає бюджетів у сотні мільйонів, SLM є доцільними з п'яти- та шестизначними сумами. Демократизація хмарних технологій забезпечує доступ до навчальної інфраструктури на вимогу. Точне налаштування послуг усуває складність. Бар'єр для входу на інновації у сфері штучного інтелекту знижується з непомірно високого до керованого.

Суверенітет даних стає реальністю. Компанії та уряди можуть розміщувати моделі, які ніколи не потрапляють на зовнішні сервери. Конфіденційні дані залишаються під їхнім власним контролем. Дотримання GDPR спрощується. Закон ЄС про штучний інтелект, який встановлює суворі вимоги до прозорості та підзвітності, стає більш керованим завдяки власницьким моделям замість API-інтерфейсів чорної скриньки.

Різноманітність інновацій зростає. Замість монокультури моделей, подібних до GPT, виникають тисячі спеціалізованих SLM для конкретних областей, мов та завдань. Ця різноманітність стійка до систематичних помилок, посилює конкуренцію та прискорює прогрес. Інноваційний ландшафт стає поліцентричним, а не ієрархічним.

Ризики концентрації стають очевидними. Залежність від кількох постачальників створює єдині точки відмови. Збої в AWS або Azure паралізують глобальні сервіси. Політичні рішення гіперскейлерів, такі як обмеження використання або регіональні блокування, мають каскадні наслідки. Децентралізація через SLM принципово знижує ці системні ризики.

Стратегічна переорієнтація

Для компаній цей аналіз передбачає фундаментальні стратегічні коригування. Інвестиційні пріоритети зміщуються з централізованої хмарної інфраструктури на гетерогенні, розподілені архітектури. Замість максимальної залежності від гіпермасштабованих API, метою є автономія завдяки власним SLM. Розвиток навичок зосереджується на точному налаштуванні моделі, розгортанні на периферії та гібридній оркестрації.

Рішення щодо створення чи купівлі змінюється. Якщо раніше купівля доступу до API вважалася раціональною, то розробка власних, спеціалізованих SLM стає дедалі привабливішою. ​​Загальна вартість володіння протягом трьох-п'яти років явно сприяє власним моделям. Стратегічний контроль, безпека даних та адаптивність додають додаткові якісні переваги.

Для інвесторів цей неправильний розподіл сигналізує про обережність щодо чисто інфраструктурних проектів. Інвестиційні фонди нерухомості (REIT), що займаються інвестиційною діяльністю в центри обробки даних, виробники графічних процесорів та гіперскейлерні компанії можуть зіткнутися з перевитратою потужностей та зниженням використання, якщо попит не буде реалізований, як прогнозується. Відбувається міграція вартості в бік постачальників технологій SLM, периферійних чипів штучного інтелекту, програмного забезпечення для оркестрації та спеціалізованих програм штучного інтелекту.

Геополітичний вимір є важливим. Країни, які надають пріоритет національному суверенітету в галузі штучного інтелекту, виграють від зміни SLM. Китай інвестує 138 мільярдів доларів у вітчизняні технології, а Європа інвестує 200 мільярдів доларів в InvestAI. Ці інвестиції будуть ефективнішими, коли абсолютний масштаб перестане бути вирішальним фактором, а натомість будуть використовуватися розумні, ефективні та спеціалізовані рішення. Багатополярний світ штучного інтелекту стає реальністю.

Регуляторна база розвивається паралельно. Захист даних, алгоритмічна підзвітність, екологічні стандарти – все це сприяє розвитку децентралізованих, прозорих та ефективних систем. Компанії, які впроваджують SLM та периферійні обчислення на ранній стадії, вигідно позиціонують себе для дотримання майбутніх правил.

Ландшафт талантів змінюється. Якщо раніше лише елітні університети та провідні технологічні компанії мали ресурси для досліджень у галузі права (LLM), то тепер практично будь-яка організація може розробляти SLM. Дефіцит кваліфікованих кадрів, який заважає 87 відсоткам організацій наймати фахівців зі штучного інтелекту, пом'якшується завдяки меншій складності та кращим інструментам. Підвищення продуктивності завдяки розробці на основі штучного інтелекту посилює цей ефект.

Спосіб вимірювання рентабельності інвестицій у штучний інтелект змінюється. Замість того, щоб зосереджуватися на чистій обчислювальній потужності, ефективність кожного завдання стає основним показником. Підприємства повідомляють про середню рентабельність інвестицій у ініціативи, пов'язані зі штучним інтелектом, на рівні 5,9 відсотка, що значно нижче очікувань. Причина часто криється у використанні надрозмірних, дорогих рішень для простих проблем. Перехід до оптимізованих для завдань SLM може значно покращити цю рентабельність інвестицій.

Аналіз показує, що галузь переживає переломний момент. Неправильні інвестиції у розмірі 57 мільярдів доларів – це більше, ніж просто переоцінка попиту. Це фундаментальний стратегічний прорахунок щодо архітектури штучного інтелекту. Майбутнє належить не централізованим гігантам, а децентралізованим, спеціалізованим, ефективним системам. Моделі малих мов не поступаються моделям великих мов – вони перевершують їх для переважної більшості реальних застосувань. Економічні, технічні, екологічні та стратегічні аргументи сходяться до чіткого висновку: революція штучного інтелекту буде децентралізованою.

Зміна розподілу влади від постачальників до операторів, від гіперскейлерів до розробників додатків, від централізації до дистрибуції знаменує собою новий етап в еволюції ШІ. Ті, хто визнає та сприйме цей перехід на ранній стадії, будуть переможцями. Ті, хто чіпляється за стару логіку, ризикують тим, що їхні дорогі інфраструктури стануть заброшеними активами, які замінять більш гнучкі та ефективні альтернативи. 57 мільярдів доларів не просто витрачені даремно — вони знаменують собою початок кінця парадигми, яка вже застаріла.

☑ Наша ділова мова - англійська чи німецька

☑ Нове: листування на вашій національній мові!

Konrad Wolfenstein

Я радий бути доступним вам та моїй команді як особистого консультанта.

Ви можете зв’язатися зі мною, заповнивши тут контактну форму або просто зателефонуйте мені за номером +49 89 674 804 (Мюнхен) . Моя електронна адреса: Вольфенштейн ∂ xpert.digital

Я з нетерпінням чекаю нашого спільного проекту.

☑ Підтримка МСП у стратегії, порадах, плануванні та впровадженні

☑ Створення або перестановка цифрової стратегії та оцифрування

☑ Розширення та оптимізація міжнародних процесів продажів

☑ Глобальні та цифрові торгові платформи B2B

☑ Піонерський розвиток бізнесу / маркетинг / PR / Мір

Скористайтеся перевагами великого, п'ятикратного досвіду Xpert.Digital у комплексному пакеті послуг | Дослідження та розробки, XR, PR та оптимізація цифрової видимості - Зображення: Xpert.Digital

Xpert.digital має глибокі знання в різних галузях. Це дозволяє нам розробити кравці, розроблені стратегії, пристосовані до вимог та проблем вашого конкретного сегменту ринку. Постійно аналізуючи тенденції на ринку та здійснюючи розвиток галузі, ми можемо діяти з передбаченням та пропонувати інноваційні рішення. З поєднанням досвіду та знань ми створюємо додаткову цінність та надаємо своїм клієнтам вирішальну конкурентну перевагу.

Детальніше про це тут:

• Використовуйте 5 -разову компетентність xpert.digital в одній упаковці - від 500 € на місяць