Uždari šių kompanijų modeliai visiškai priklauso nuo brangių duomenų centrų.
Tezė, kad „Anthropic ir OpenAI yra beviltiški“, atspindi didėjantį makroekonominį pokytį dirbtinio intelekto srityje. Tezėje teigiama, kad didžiulis technologijų burbulas, kurį skatina centralizuoti krašto modeliai, artėja prie dramatiškos korekcijos.
Pagrindinis šio pokyčio katalizatorius yra gili struktūrinė problema: uždari modeliai visiškai priklauso nuo astronomiškai brangių duomenų centrų, sukurdami finansinę realybę, kuri tampa vis netvari.
_________________________________________
1. Artėjanti kelių trilijonų dolerių sąskaita
Pirmaujančios uždarojo kodo laboratorijos susiduria su didžiuliu infrastruktūros finansavimo trūkumu. Kadangi joms nepriklauso fizinis nekilnojamasis turtas ar techninė įranga, jos yra įpareigotos sudaryti dideles, neatšaukiamas įrangos nuomos sutartis su dideliais technologijų „nuomotojais“ (pvz., „Google“ ir „Microsoft“).
• Matematika: „OpenAI“ prognozuoja maždaug 1,1 trilijono dolerių bendrų pinigų išlaidų nuo 2026 iki 2030 m. ir tikisi susidurti su šimtų milijardų dolerių neigiamu pinigų srautu per tą laikotarpį. Tuo tarpu „Anthropic“ susiduria su maždaug 518 milijardų dolerių debesų infrastruktūros įsipareigojimais.
• Sąlyga: Šios milžiniškos nuomos įmokos pradedamos mokėti vos tik duomenų centrams pradėjus veikti, o tikrasis pelningumas prognozuojamas tik 2020-ųjų pabaigoje arba 2030 m.
2. 90 % kainų defliacijos šokas
Nors duomenų centrų eksploatavimo išlaidos išlieka didelės, intelekto rinkos kaina sparčiai krenta.
• Pirmaujančios laboratorijos už savo aukščiausios klasės uždarus modelius ima priemoką (pvz., 1–2 USD už milijoną žetonų).
• Labai optimizuoti, labai pajėgūs atviro svorio modeliai, ypač iš tarptautinių laboratorijų, tokių kaip „Alibaba“ „Qwen“ ar „Z.ai“ GLM, į rinką patenka už 6–12 centų už milijoną žetonų.
• Šis 90 % kainų kritimas verčia Amerikos laboratorijas įsitraukti į žiaurų kainų karą, smarkiai sumažindamas pelno maržas, reikalingas duomenų centrų skoloms padengti.
3. „Vietinių“ ir mažų kalbų modelių (SLM) iškilimas
Didžiausia grėsmė centralizuotiems duomenų centrams yra ne tik pigesni debesijos modeliai; tai perėjimas prie lokalizuotų skaičiavimų.
• Nulinės žetono išlaidos: Užuot nuolat mokėjusios „OpenAI“ ar „Anthropic“ duomenų centrams, įmonės pereina prie efektyvių, 70 milijardų parametrų atvirojo svorio modelių, kuriuos galima atsisiųsti ir paleisti lokaliai pagrindinėje aparatinėje įrangoje.
• Galimybių paritetas: Tyrimai rodo, kad šie vietiniai modeliai gali sėkmingai atsakyti į didžiąją daugumą standartinių įmonės samprotavimų ir pokalbių užklausų. Didelėms korporacijoms perkėlus operacijas į lokalius įrenginius sutaupoma milijonai duomenų perdavimo, išvadų sąnaudų ir saugumo rizikos.
________________________________________
Kaip baigiasi „bumas“: didžiųjų kompiuterių pokytis
DI bumas greičiausiai nesibaigs visišku technologijų atsisakymu, o staigiu vertinimo perstatymu ir struktūriniu pokyčiu. Kaip ir kompiuterių pramonė perėjo nuo visiško pasikliavimo didžiuliais korporaciniais didžiaisiais kompiuteriais prie decentralizuotų asmeninių kompiuterių, DI decentralizuojasi.
Masyvūs, debesyje talpinami ribiniai modeliai visada egzistuos itin sudėtingoms užduotims (panašiai kaip IBM vis dar parduoda didžiuosius kompiuterius). Tačiau prielaida, kad „OpenAI“ ir „Anthropic“ gali neribotą laiką išlaikyti kelių milijardų dolerių vertės duomenų centrų gedimus vien dėl žetonų prenumeratų, griūva, nes pasaulis supranta, kad daugumą dirbtinio intelekto darbo krūvių galima vykdyti vietoje, efektyviai ir už nedidelę kainos dalį.
"Galiu pasakyti, kaip, tikriausiai, baigsis dirbtinio intelekto (DI) duomenų centrų bumas, tačiau negaliu pasakyti, kada tai įvyks.
Didelių kalbos modelių diegimas iki šiol rėmėsi „brute-force“ (grubios jėgos) principu: galingi, spartūs ir brangūs „Nvidia“ grafiniai procesoriai (GPU) apdoroja trilijoną parametrų, naudodami milžiniškus atminties kiekius skysčiu aušinamuose ir gigavatus energijos ryjančiuose duomenų centruose – ir visa tai už milžiniškas kainas. Tai labai primena senųjų laikų IBM didžiuosius kompiuterius („mainframes“).
Būkite atsargūs darydami išvadas remdamiesi dabartinėmis kainomis. Kalbant apie DI, kaip ir apie visas naujas technologijas, prasideda tobulinimo etapas – lygiai taip pat, kaip didieji kompiuteriai užleido vietą pigesniems minikompiuteriams, mikroprocesoriams, žiniatinklio serveriams, o dabar – ir DI architektūroms. DI „tokenų“ (vienetų) kainos mažėja, tačiau netrukus jos kris sparčiau, nei daugelis tikisi. Technologijų augimas niekada nevyksta tiesia linija.
Jau kelis dešimtmečius Silicio slėnio mantra – mažiau, pigiau, sparčiau, geriau. Paprašiau rizikos kapitalo investuotojo Steve'o Jurvetsono paversti tai skaičiais.
„Technologinį lūžį dažnai stebime tada, kai naujas sprendimas yra 10 kartų geresnis.“ „Tai gali būti 10 kartų našiau arba 10 kartų pigiau – kartais ir viena, ir kita.“ Jis tai vadina „dešimteriopo pokyčio“ (angl. *factor of 10*) principu.
Ir tai vyksta. Remiantis „OpenRouter“ duomenimis, praėjusią savaitę „OpenAI“ ir „Anthropic“ už kai kuriuos savo modelius taikė aukštesnes kainas – nuo 1 iki 2 JAV dolerių už milijoną įvesties žetonų (angl. *tokens*). Palyginamiems kiniškiems atvirojo tipo modeliams, tokiems kaip „Z.ai“ sukurtas GLM ar „Alibaba“ sukurtas „Qwen“, buvo taikomi 6–12 centų įkainiai – tai maždaug 90 proc. mažiau; būtent čia ir matome tą dešimteriopo skirtumo lūžio tašką.
Amerikiečių dirbtinio intelekto laboratorijų rinkos dalis sumažėjo nuo 70 proc. praėjusiais metais iki 30 proc. šiuo metu. Nors visos jos vis dar auga, kaina yra svarbus veiksnys.
DI architektūra keičiasi. Užuot naudoję trilijoną parametrų, efektyvūs mažieji kalbos modeliai gali apsieiti su 70 milijardų parametrų ir veikti „Apple Mac“ kompiuteriuose. Naudojant tokius vietinius modelius, nebereikia mokėti už žetonus – patiriamos tik techninės įrangos ir elektros energijos sąnaudos.
Tačiau jie turėtų būti mažiau pajėgūs nei didieji kalbos modeliai, tiesa? Nebūtinai. Stanfordo universiteto tyrėjai įrodė, kad vietoje (lokaliai) veikiantis mažasis kalbos modelis „gali sėkmingai atsakyti į 88,7 proc. vieno žingsnio pokalbio ir loginio samprotavimo užklausų“.
Be abejo, duomenų centruose ir toliau veiks aukščiausios klasės modeliai. Juk „IBM“ vis dar parduoda didžiuosius kompiuterius (angl. *mainframes*). Tačiau augimas vyks kitur.
Kur? Vadovaujuosi dar vienu Silicio slėnyje populiariu teiginiu: intelektas keliasi į tinklo pakraštį (angl. *edge of the network*). Tikrasis proveržis įvyks tada, kai galingi DI modeliai veiks išmaniuosiuose telefonuose. Šis procesas jau prasidėjo. Rugsėjį Kalifornijoje įsikūrusi bendrovė „PrismML“ pristatė suspaustą populiaraus atvirojo kodo DI modelio „Qwen3.8 27B“ versiją. Įmonei pavyko sumažinti modelio dydį iki mažiau nei 6 gigabaitų. Tai reiškia, kad jis telpa ne tik asmeniniuose kompiuteriuose, bet ir aukščiausios klasės išmaniuosiuose telefonuose. Atminties poreikis sumažėjo maždaug 9–10 kartų. Štai ir tas dešimteriopas skirtumas.
Technologijos nestovi vietoje. „Qualcomm“ neseniai pristatė naują neuroninio apdorojimo bloką (NPU), skirtą išmaniesiems telefonams su „Snapdragon“ procesoriais. Naudojant tai, ką bendrovė vadina „Ekspertų mišiniu“, modelis galėtų paleisti 30 milijardų parametrų dirbtinio intelekto modelį 3 gigabaitų atmintyje. Remiantis „Deep View“, didžiausias dirbtinio intelekto modelis telefone turėjo keturis milijardus parametrų „Apple A20 Pro“ luste. „Qualcomm“ suteikia 7,5 karto didesnį pajėgumą.
NPU, tokių, kaip naujasis „Qualcomm“ „Snapdragon“ ir „Google“ „Tensor“ lustai „Pixel“ telefonuose, daugėja. Tas pats pasakytina ir apie naujausius „Apple M“ ir „A“ serijos lustus – variklius, kurie gali paleisti dirbtinio intelekto modelius lokaliai „iPhone“ telefonuose – galbūt todėl „Apple“ neprisijungė prie dirbtinio intelekto duomenų centrų išlaidų delyro.
„Nvidia“ remiamas startuolis „Reflection AI“ teigia, kad jis suderina pirmaujančius Kinijos atvirojo svorio dirbtinio intelekto modelius su „3–4 kartus mažesniais išvadų skaičiavimais“. Tik tiek? Tik 3 ar 4 kartus? Pažadinkite mane, kai tai bus 10 kartų. Atsižvelgiant į dirbtinio intelekto tempą, tai gali būti metų pabaiga.
Agentai yra labai populiarūs, pradedant „Meta“ „Muse“ ir baigiant „xAI“ „Grokbot“. Jie veikia virtualiose mašinose duomenų centruose, tačiau kelia visokių privatumo problemų. Neseniai startuolis „Perplexity“ bendradarbiavo su „Nvidia“, kad paleistų agentus kompiuteriuose. Nuliniai žetonų mokesčiai. Ir jūs valdote savo duomenis.
Dažnai girdžiu, kad jei žetonai atpigs, paklausa išaugs. Tai Jevonso paradoksas. Žinoma, elastingumas veikia. Bet jei kainos nukris 90 %, paklausa turi padidėti 900 %, kad išliktų stabili. Ar prisimenate, kai interneto paklausa augo, o skolų apkrauta „Global Crossing“ įspūdingai žlugo, nes kainos krito per greitai? Istoriškai puslaidininkiai kasmet atpigo 30 %. Kai kainos nukrito daugiau nei 50 %, įvyko katastrofa – gamyklų uždarymas ir įmonių bankrotas.
Ar 2027 m. bus pasiektas duomenų centrų pikas? Vėlgi, laikas yra rizikingas. Dabartinė paklausa yra didžiulė, tačiau išlaidos yra rizikingos, kol neprasidės daugkartiniai dešimteriopai patobulinimai ir kainos smuks. Tai gali sukelti duomenų centrų sustabdymų ir skolų nevykdymo kaskadą, net ir tuo metu, kai žetonų paklausa didėja.
Žinoma, modelių mokymui, vaistų paieškai ir tokiems pasiekimams, kaip neseniai išspręstos Navjė-Stokso lygtys duomenų centruose reikia galingų, daug kaistančių lustų. Tačiau pokalbių robotai, autonominiai agentai ir kitos užduotys vis dažniau gali būti atliekami asmeniniuose kompiuteriuose, telefonuose, išmaniuosiuose akiniuose bei kituose naujuose įrenginiuose, kuriuos kuria Silicio slėnis per ateinantį dešimtmetį. Girdėjau tai vadinant „Didžiąja migracija“. Pono Jurvetsono koeficientas 10 matomas jau dabar, kaip dažnai būna, bet ignoruojamas. Pokyčiai neįvyksta per naktį. Jie įvyksta palaipsniui, o paskui staiga.“ [A]
A. Inside View: How the AI Boom Ends. Kessler, Andy. Wall Street Journal, Eastern edition; New York, N.Y.. 12 Oct 2026: A15.