С недавними успехами технологий искусственного интеллекта, такие как ChatGPT, внимание к мощным графическим процессорам (GPU) вновь возросло. По прогнозам экспертов, возможно, мы на пороге нового дефицита графических карт, что вызывает обеспокоенность у потребителей и производителей. Давайте разберем, почему это происходит и какие последствия это может иметь для рынка. На протяжении последних нескольких лет наблюдается не только рост интереса к искусственному интеллекту, но и резкий рост его применения в различных сферах. Системы, подобные ChatGPT, требуют значительных вычислительных ресурсов, которые обеспечиваются именно GPU.
Эти процессоры традиционно используют для обработки графики, но с развитием AI они становятся жизненно важными для машинного обучения и обработки данных практически в реальном времени. К сожалению, на фоне этого стремительного роста возникает проблема нехватки графических процессоров. После пандемии COVID-19, когда произошел резкий скачок спроса на высокопроизводительное оборудование — от видеоигр до научных исследований — производители столкнулись с нехваткой компонентов, в том числе и чипов для GPU. Теперь, когда искусственный интеллект набирает популярность, спрос на такие процессоры вновь растет. Ожидается, что ситуация с дефицитом GPU может повториться в ближайшем будущем.
В частности, несколько аналитиков предсказывают, что мир искусственного интеллекта будет стремительно развиваться, а значит, предприятия и стартапы будут активно инвестировать в вычислительные мощности. Это, в свою очередь, ведет к увеличению спроса на GPU для обучения моделей искусственного интеллекта, что создает дополнительную нагрузку на и без того перегруженные производственные мощности. Производители, такие как NVIDIA и AMD, уже сталкиваются с проблемами в обеспечении достаточного количества чипов. Текущие модели GPU, предлагаемые на рынке, могут не соответствовать требованиям интенсивных вычислений, необходимым для работы новых AI-систем. Хотя производители обещают расширить свои мощности, запуск новых заводов и улучшение цепочек поставок требует времени и значительных инвестиций.
Не стоит забывать о том, что рынок графических процессоров также испытывает влияние спекулянтов, которые скупают дефицитные товары по завышенным ценам в ожидании их дальнейшей перепродажи. Это создает дополнительный барьер для обычных потребителей, желающих обновить свою технику и войти в мир новых технологий. Однако вопросы нехватки GPU затрагивают не только отдельных потребителей, но и шире — целые отрасли. Например, в секторе разработки видеоигр разработчики на рынке с ограниченными возможностями начинают сталкиваться с трудностями в создании и оптимизации игр, использующих современные технологии. К тому же, высокие цены на GPU могут значительно увеличить жеребьевку, что, в свою очередь, повлияет на конечных пользователей и их желание платить за новинки.
Независимо от этого, новички на рынке и небольшие студии могут оказаться в крайне непростой ситуации, не смогли бы конкурировать с крупными игроками. Текущая ситуация также производит новые тренды на рынке. Например, разработка эффективных алгоритмов, которые требуют меньших вычислительных мощностей, становится более актуальной. Стартапы и исследовательские группы активно ищут пути оптимизации существующих загрузок, чтобы снизить требования к аппаратному обеспечению. В результате таких исследований возможна реализация новых подходов к созданию AI-систем на основе менее мощных, но более доступных компонентов.
Но что делать обычным пользователям, стремящимся получить доступ к подобным технологиям в условиях нехватки GPU? Один из вариантов — использовать облачные решения. Многие крупные компании уже предлагают услуги, позволяющие пользователям арендовать мощные вычислительные мощности через облачные сервисы. Это предоставляет возможность доступа к последним достижениям в AI без необходимости в значительных вложениях в дорогостоящее оборудование. Наконец, для крупного бизнеса с высоким спросом, подключенные технологии и перемещение вычислений в облако ведет к экономии затрат, позволяя значительно сократить время на обучение и внедрение моделирования. Это также создает новые возможности для внедрения искусственного интеллекта в различные сферы — от медицины до финансов, где мощные вычисления являются ключевым элементом успеха.
