I jakten på AI-drömmen har teknikindustrin i år investerat cirka 400 miljarder dollar i specialiserade chips och datacenter, men det finns växande frågor om det kloka i denna exempellösa investeringsnivå.
I centrum för dessa tvivel ligger alltför optimistiska uppskattningar om livslängden för dessa specialiserade chips innan de blir föråldrade.
Med ihållande oro för en AI-bubbla och en stor del av den amerikanska ekonomin nu beroende av AI-boomen, varnar analytiker för att väckarklockan kan bli hård och kostsam.
”Bedrägeri” var hur den välkände investeraren Michael Burry, känd för filmen ”The Big Short”, beskrev situationen på sociala medieplattformen X i början av november.
Före den AI-våg som skapades av ChatGPT antog stora molntjänstföretag vanligtvis att deras chips och servrar skulle ha en livslängd på cirka sex år.
Mihir Kshirsagar från Princeton Universitys Center for Information Technology Policy menar dock att "kombinationen av slitage och teknisk föråldring gör antagandet om sex års livslängd svår att upprätthålla."
Ett annat problem: chiptillverkare – med Nvidia som den obestridda ledaren – släpper nya processorer som är betydligt kraftfullare än tidigare.
Mindre än ett år efter lanseringen av sitt flaggskeppschip Blackwell meddelade Nvidia att Rubin kommer att lanseras 2026 med 7,5 gånger högre prestanda.
I den här takten kommer chips att förlora 85 till 90 procent av sitt marknadsvärde inom tre till fyra år, varnar Gil Luria från finansrådgivningsföretaget DA Davidson.
Nvidias VD Jensen Huang uttryckte själv denna åsikt i mars och förklarade att när Blackwell släpptes ville ingen längre använda den föregående generationens chip.
"Det finns fall där Hopper-chips fortfarande fungerar bra", tillade han, med hänvisning till de äldre chipsen. "Men inte många."
AI-processorer upplever också problem oftare än tidigare, noterade Luria. "De överhettas så mycket att enheterna ibland brinner ut."
En nyligen genomförd studie av Meta på deras Llama AI-modell visade en årlig felfrekvens på 9 %.
Enligt både Kshirsagar och Burry är den faktiska livslängden för dessa AI-chips bara två eller tre år.
Nvidia kontrade i ett ovanligt uttalande i november och försvarade branschens fyra till sexåriga uppskattning baserad på faktiska bevis och användningstrender.
Men Kshirsagar tror att dessa optimistiska antaganden innebär en AI-boom baserad på "artificiellt låga" kostnader – och konsekvenserna är oundvikliga.
Om företag tvingas förkorta avskrivningsperioderna "kommer det omedelbart att påverka lönsamheten" och minska vinsterna, varnar Jon Peddie från Jon Peddie Research. "Det är här företag hamnar i problem med bedrägliga redovisningsmetoder."
Analytiker varnar för att konsekvenserna kan bli långtgående i en ekonomi som blir alltmer beroende av AI.
Luria oroade sig inte för jättar som Amazon, Google eller Microsoft, företag med diversifierade intäktsströmmar. Hans fokus låg på Oracle och CoreWeave.
Båda företagen är tyngda av massiva skulder samtidigt som de tävlar om att köpa fler chips för att konkurrera om molntjänstkunder.
Att bygga ett datacenter kräver att man anskaffar en betydande mängd kapital, påpekade Luria.
"Om de verkar mindre lönsamma" eftersom utrustningen måste bytas ut oftare, "då blir det dyrare att anskaffa kapital."
Situationen är särskilt prekär eftersom vissa lån använder själva chipsen som säkerhet.
Vissa företag hoppas kunna mildra skadan genom att sälja vidare de gamla chipen eller använda dem för mindre krävande uppgifter än avancerad artificiell intelligens.
Ett chip från 2023, "om det är ekonomiskt genomförbart, skulle kunna användas för sekundära problem och som backup", sa Peddie.
Källa: https://www.vietnamplus.vn/tri-tue-nhan-tao-gap-phai-mot-thach-thuc-khong-ngo-do-ben-cua-chip-post1083040.vnp
Kommentar (0)