В начале 2023 года OpenAI привлекла 10 миллиардов долларов. Всего через полтора года компания потратила большую часть этих денег. Поэтому она привлекла ещё 6,6 миллиарда долларов и договорилась о займе ещё на 4 миллиарда долларов.

Но примерно через полтора года OpenAI потребуется новый приток средств, поскольку стартап тратит более 5,4 миллиарда долларов в год. А к 2029 году ожидается, что эта цифра вырастет до 37,5 миллиарда долларов.

Стремительно растущие расходы OpenAI — одна из главных причин, по которой её первоначальная некоммерческая структура может вскоре измениться. OpenAI необходимо привлечь миллиарды долларов в ближайшие годы, и её генеральный директор считает, что организация станет более привлекательной для инвесторов, если станет коммерческой.

openai nytimes
OpenAI тратит более 5,4 млрд долларов в год. Ожидается, что к 2029 году эта цифра вырастет до 37,5 млрд долларов.

Искусственный интеллект перевернул сам способ создания компьютерных технологий. Десятилетиями инженеры Кремниевой долины разрабатывали новые технологии шаг за шагом.

Создавая приложения для социальных сетей, таких как Facebook, или онлайн-магазины, такие как Amazon, они пишут программный код строка за строкой. В каждой новой строке они тщательно прописывают, что именно будет делать приложение.

Но при создании систем ИИ они передают этим системам огромные объёмы данных. Чем больше данных, тем мощнее они становятся.

Подобно тому, как студенты усваивают больше знаний, читая больше книг, системы искусственного интеллекта могут совершенствовать свои навыки, собирая более обширные наборы данных. Чат-боты, такие как ChatGPT, осваивают навыки, вводя весь английский текст в интернете.

Это требует всё большей вычислительной мощности от центров обработки данных. Внутри этих центров находятся компьютеры, оснащённые тысячами специализированных чипов (графических процессоров, или GPU), каждый из которых стоит более 30 000 долларов.

Расходы растут из-за нехватки необходимых микросхем, центров обработки данных и электроэнергии.

Шон Хольцкнехт, генеральный директор оператора центров обработки данных Colovore, заявил, что этот новый тип центра обработки данных стоит в 10–20 раз дороже традиционного центра обработки данных.

Специализированным чипам требуются месяцы для выполнения вычислений, позволяющих ChatGPT выявлять закономерности во всех этих данных. Каждый «тренировочный запуск» может стоить сотни миллионов долларов.

«Представьте, что вы читаете и перечитываете то, что есть в интернете», — сказал Дэвид Кац, управляющий партнёр Radical Ventures, венчурной компании, инвестирующей в стартапы в сфере ИИ. «Это самая требовательная к вычислительным ресурсам задача, которую мир когда-либо видел».

Google, Microsoft, OpenAI и другие работают над расширением глобального пула центров обработки данных, необходимых для создания этой технологии.

Они планируют потратить сотни миллиардов долларов на увеличение количества компьютерных чипов, которые они производят каждый год, установку их на предприятиях по всему миру и обеспечение электроэнергией, необходимой для их работы.

Эти расходы особенно высоки, когда такие компании, как OpenAI, Google и Anthropic, предлагают пользователям бесплатные чат-боты. Даже 20 долларов в месяц не покрывают эти расходы.

С момента разработки первой версии ChatGPT компания OpenAI постоянно совершенствовала чат-бот, передавая ему все большие объемы данных, включая изображения, аудио и текст.

Недавно компания представила версию ChatGPT, которая «рассуждает» на основе математических, научных и программных задач. Технология построена на методах обучения с подкреплением.

Благодаря этому процессу система за месяцы проб и ошибок обучается новым моделям поведения. Например, при решении различных математических задач она может понять, какие методы приводят к правильному ответу, а какие — нет.

Когда люди используют эту систему, она «думает», прежде чем ответить. Когда кто-то задаёт ей вопрос, она рассматривает множество вариантов, прежде чем дать ответ.

OpenAI рассматривает эту технологию, OpenAI o1, как будущее бизнеса. Она требует ещё большей вычислительной мощности.

Именно поэтому компания прогнозирует, что к 2029 году затраты на вычислительную технику увеличатся в семь раз, поскольку она стремится к мечте о создании универсального искусственного интеллекта — машины, которая сможет соперничать с человеческим мозгом или превзойти его.

«Если вы попытаетесь заняться научной фантастикой, издержки будут продолжать расти», — сказал Ник Фросст, бывший исследователь Google и соучредитель стартапа Cohere, занимающегося разработкой ИИ.

(По данным NYT)