ШІ допомогла врятувати чипову індустрію. Що станеться, якщо виявиться, що це провал?

Nvidia тепер є першою компанією, яка здійснила ривок понад $4 трильйони в ринковій капіталізації, відновившись від свого спаду, викликаного DeepSeek, на початку цього року. Інші виробники AI-чіпів, включаючи AMD та китайську Huawei, повідомляють про сильні фінансові результати. Майже кожен великий виробник чіпів тепер зосереджує свою стратегію на AI.

Але що, якщо ШІ не спрацює?

Це не просто гіпотетичне питання. Деякі ознаки свідчать про те, що зростання ШІ затримується або, принаймні, сповільнюється. Нові моделі більше не демонструють значних покращень від збільшення розміру або кількості навчальних даних. Лауреат Нобелівської премії Деміс Хасабіс нещодавно зазначив, що "ми більше не досягаємо такого ж прогресу" у розвитку ШІ. Андріссен Хоровіц, один з найвідоміших інвесторів у ШІ, поділився подібними занепокоєннями, що можливості моделей ШІ, здається, досягли плато.

Однією з причин уповільнення продуктивності ШІ може бути те, що моделі вже спожили більшість доступних цифрових даних, залишивши мало для подальшого поліпшення. Розробники натомість звертаються до синтетичних даних, але це може бути менш ефективним — і навіть може погіршити моделі.

Розвиток штучного інтелекту також є надзвичайно капіталомістким. Навчання найсучасніших моделей вимагає обчислювальних кластерів вартістю в мільярди доларів. Навіть одне навчання може коштувати десятки мільйонів доларів. Але, незважаючи на те, що витрати на розробку продовжують зростати, грошові винагороди обмежені. Окрім асистентів кодування на базі штучного інтелекту, є небагато прикладів, коли штучний інтелект генерує прибутки, які виправдовують ці величезні капітальні інвестиції.

Деякі компанії вже скорочують свої інвестиції в інфраструктуру ШІ через витрати. Microsoft, наприклад, "уповільнює або призупиняє деякі проекти на ранніх стадіях" та скасувала замовлення на обладнання для кількох глобальних проектів дата-центрів. Meta, AWS та Google, за повідомленнями, також скоротили свої замовлення на графічні процесори. Вузькі місця в постачанні чіпів, нестача електроенергії та громадські побоювання також є бар'єрами для масового впровадження ШІ.

Якщо бум ШІ згасне, це буде поганою новиною для індустрії чіпів, яка використала цю нову технологію, щоб уникнути серйозного спаду.

Чипи стають все дорожчими у виробництві. Розробка нових виробничих процесів коштує мільярди доларів; будівництво нових заводів може коштувати десятки мільярдів доларів. Ці витрати повністю перекладаються на споживачів, але, за межами ШІ, клієнти не прагнуть купувати дорожчі чипи. Розкішні технології в сучасних процесорах ШІ не є такими вже корисними для інших цілей.

Штучний інтелект затримав розрахунок в індустрії: Виробництво стає дорожчим, тоді як приріст продуктивності зменшується. Економічні обіцянки штучного інтелекту виправдовують високі ціни на чіпи, але якщо це зникне, індустрія чіпів повинна знайти щось інше, щоб переконати людей підтримувати інвестиції в передове виробництво чіпів. В іншому випадку, передове виробництво чіпів стане непостійним: Нові технології будуть коштувати все більше, але приносити все менше.

Історія триває. Спад в індустрії чіпів зруйнує кілька геополітичних та економічних цілей. Уряди вклали мільярди доларів у створення вітчизняних чіпових індустрій. Президент США Дональд Трамп регулярно погрожує використати митні збори, щоб повернути виробництво напівпровідників додому.

Передбачувана перевага США в розробці чіпів може виявитися ілюзією, особливо враховуючи домінування Китаю в традиційному виробництві чіпів. А реверс в AI потрясе світовий технологічний сектор, змусивши великі технологічні компанії переосмислити свої ставки.

З огляду на ці ставки, політики повинні заохочувати подальші інновації в ІІ, полегшуючи доступ до даних, чіпів, енергії та охолодження. Це включає прагматичні політики щодо авторського права та захисту даних, збалансований підхід до виробництва чіпів на внутрішньому та зовнішньому ринках, а також усунення регуляторних бар'єрів для використання та виробництва енергії. Уряди не повинні обов'язково застосовувати принцип обережності до ІІ; переваги занадто великі, щоб заважати його розвитку, принаймні на цих ранніх стадіях. Також великомасштабні застосування ІІ, такі як автономні транспортні засоби або домашня робототехніка, не повинні стикатися з незаслужено високими вимогами до впровадження.

Інвесторам також слід дослідити альтернативні підходи до ШІ, які не потребують стільки даних і інфраструктури, потенційно відкриваючи нові можливості для зростання ШІ. Галузі також необхідно дослідити не-АІ застосування для чіпів, хоч би для управління своїми ризиками.

Щоб забезпечити виживання чипової промисловості під час спаду, вона повинна знизити витрати на виробництво передових чіпів. Компанії повинні спільно працювати над дослідженнями та розробками, а також співпрацювати з університетами, щоб знизити витрати на розробку. Потрібно більше інвестицій у чіплети, передову упаковку та перезавантажуване апаратне забезпечення. Галузь повинна підтримувати взаємодійні стандарти, інструменти з відкритим кодом та гнучку розробку апаратного забезпечення. Спільна, субсидована інфраструктура для проектування та виробництва може допомогти меншим компаніям завершити ідеї перед виробництвом. Але, що важливо, прагнення до перенесення виробництва може бути контрпродуктивним: недбалий підхід значно збільшить витрати на чіпи.

Майбутнє чіпів та ШІ тепер глибоко переплетене. Якщо чіпи мають процвітати, ШІ має рости. Якщо ні, весь сектор чіпів може бути під загрозою.

Думки, висловлені в коментарях на Fortune.com, є виключно точкою зору їхніх авторів і не обов'язково відображають думки та переконання Fortune*.*

Ця історія спочатку була представлена на Fortune.com

Переглянути коментарі