Trka za dominaciju u veštačkoj inteligenciji ulazi u novu fazu. Više nije dovoljno imati najbolji model ili najpametnije istraživače. Sve važniji postaju resursi bez kojih nijedan AI sistem ne može da radi – električna energija, čipovi i data centri.
Veštačka inteligencija se često predstavlja kao digitalna revolucija koja se odvija „u oblaku“. Međutim, taj oblak je veoma fizičko mesto. Iza svakog odgovora AI modela stoje procesori, memorija, serveri, sistemi za hlađenje, električne mreže i ogromne količine energije.
Zbog toga se u velikoj tehnološkoj trci polako menja i pitanje moći.
Ko ima pristup računarskoj snazi, ima mogućnost da razvija i koristi najnaprednije AI sisteme. A ko kontroliše infrastrukturu koja tu računarsku snagu proizvodi i napaja, dobija još važniju stratešku prednost.
AI više nije samo softver
Do pre nekoliko godina, kada bi neko rekao „AI kompanija“, većina bi pomislila na softver i algoritme.
Danas je slika potpuno drugačija.
Za treniranje i pokretanje velikih modela potrebni su ogromni klasteri AI akceleratora. Nvidia i AMD razvijaju sve snažnije procesore, dok velike tehnološke kompanije ulažu milijarde dolara u data centre.
Google razvija sopstvene TPU čipove, Amazon ima svoje Trainium akceleratore, Microsoft ulaže u sopstvenu infrastrukturu, a Meta i drugi tehnološki giganti grade ogromne AI kapacitete.
To znači da se borba za AI sve više pretvara u borbu za fizičku infrastrukturu.
Prvi resurs: čipovi
Bez AI akceleratora nema ozbiljnog AI sistema.
Nvidia je izgradila ogromnu prednost upravo zato što njeni GPU-ovi predstavljaju jedan od ključnih standarda za treniranje i pokretanje velikih modela. AMD pokušava da joj konkuriše svojim Instinct akceleratorima, dok velike tehnološke kompanije istovremeno razvijaju sopstvena rešenja.
Problem je što se najnapredniji čipovi ne mogu proizvesti preko noći.
Potrebne su fabrike vredne desetine milijardi dolara, specijalizovana oprema i kompleksan lanac dobavljača.
Tu se pojavljuje i geopolitički problem.
Najnapredniji poluprovodnici zavise od ograničenog broja proizvođača i proizvodnih lokacija. Zbog toga je kontrola nad proizvodnjom čipova postala pitanje nacionalne bezbednosti, a ne samo poslovne strategije.
Drugi resurs: električna energija
Možete imati milion GPU-ova.
Ako nemate dovoljno električne energije, možete ih koristiti otprilike kao veoma skupe ukrase.
AI data centri troše ogromne količine struje, a potražnja raste kako kompanije grade nove kapacitete za treniranje i inference.
Zbog toga tehnološke kompanije sve više sklapaju dugoročne ugovore sa proizvođačima energije, ulažu u obnovljive izvore, nuklearnu energiju i sopstvenu energetsku infrastrukturu.
Prema analizi Međunarodne agencije za energiju, potrošnja električne energije data centara trebalo bi da nastavi snažno da raste upravo zbog AI i drugih računarski intenzivnih tehnologija. (iea.org)
Drugim rečima, sledeća velika AI investicija možda neće biti samo novi model.
Možda će biti elektrana.
Treći resurs: data centri
AI model mora negde da radi.
A data centar nije obična zgrada puna servera.
Potrebni su mu:
- ogromna količina električne energije,
- sistemi za hlađenje,
- rezervno napajanje,
- optičke mreže,
- transformatori,
- bezbednosni sistemi,
- zemljište,
- priključak na elektroenergetsku mrežu.
I upravo tu nastaje novi problem.
Najveća ograničenja AI industrije sve češće nisu samo tehnološka, već infrastrukturna.
Evropski investitori, na primer, sve više traže lokacije gde postoji dovoljno energije i gde je moguće brzo dobiti priključak na mrežu. Reuters je 19. avgusta izvestio da se evropska industrija data centara sve više okreće lokacijama sa jeftinijom energijom, zemljištem i bržim pristupom elektroenergetskoj mreži. (reuters.com)
To pokazuje koliko se promenila ekonomija AI-ja.
Nekada je bilo važno biti blizu korisnika.
Sada je možda važnije biti blizu struje.
Ko ima infrastrukturu, ima i pregovaračku moć
Ovo objašnjava zašto se najveći tehnološki giganti sve više ponašaju kao infrastrukturne kompanije.
Microsoft, Google, Amazon i Meta ulažu desetine milijardi dolara u data centre i energetsku infrastrukturu.
AI startup može da napravi fantastičan model.
Ali ako nema dovoljno računarske snage, moraće da je iznajmi od nekoga ko je ima.
Tu nastaje ogromna koncentracija moći.
Kompanija koja kontroliše veliki broj GPU-ova i data centara može da odlučuje:
koliko će računanje koštati, kome će biti dostupno i koliko brzo može da se proširi.
Zato se pitanje konkurencije u AI industriji sve više pomera uzvodno.
Nova antimonopolska bitka
Američki regulatori već počinju da razmišljaju upravo o tome.
Predsednik američke Federalne trgovinske komisije Andrew Ferguson upozorio je 19. avgusta da se najveći rizici po konkurenciju u AI industriji mogu pojaviti u oblastima kao što su čipovi, energija i infrastruktura data centara, a ne samo u samim AI modelima. (broadbandbreakfast.com)
To je veoma važna promena perspektive.
Ako jedna kompanija kontroliše najbolji model, konkurent može pokušati da napravi bolji.
Ali ako jedna grupa kompanija kontroliše ključne čipove, cloud infrastrukturu, data centre i pristup energiji, konkurentu je mnogo teže da uopšte dođe do početne linije.
SAD i Kina to već razumeju
Zato se AI trka između SAD i Kine ne vodi samo oko modela.
Vodi se oko proizvodnje čipova, pristupa naprednoj proizvodnoj tehnologiji, energije, data centara i kontrole lanca snabdevanja.
Američka ograničenja izvoza naprednih AI čipova Kini upravo pokazuju koliko su poluprovodnici postali strateško oružje.
Kina, sa druge strane, ulaže ogromna sredstva u domaću proizvodnju čipova i infrastrukturu kako bi smanjila zavisnost od stranih dobavljača.
To više nije klasično tržišno nadmetanje.
To je geopolitika računarske snage.
Najskuplji deo AI revolucije nije algoritam
Postoji zanimljiv paradoks.
Kada korisnik postavi pitanje AI chatbotu, sve izgleda jednostavno.
Upiše nekoliko reči.
Dobije odgovor.
Ali iza tog odgovora može stajati čitav kompleks infrastrukture vredan milijarde dolara.
GPU.
Memorija.
Server.
Data centar.
Mreža.
Hlađenje.
Električna energija.
Softver.
I ljudi koji sve to održavaju.
Zbog toga se cena AI-ja ne određuje samo prema tome koliko je dobar model.
Određuje je i koliko košta njegovo pokretanje.
A onda dolazi pitanje: ko plaća?
Ogromna ulaganja u AI infrastrukturu već utiču na tržište električne energije, građevinarstvo, proizvodnju čipova i industrijsku opremu.
Kako potražnja raste, raste i pritisak na postojeće kapacitete.
To je jedna od tema o kojoj smo već govorili: AI više nije samo tehnologija koja bi jednog dana trebalo da smanjuje troškove. Njena izgradnja trenutno povećava potražnju za resursima i može doprineti rastu troškova u pojedinim delovima ekonomije.
A kada kompanije potroše stotine milijardi dolara na infrastrukturu, račun će se na kraju pojaviti negde u ekonomiji.
Sledeća AI bitka neće izgledati kao prethodne
Prva faza AI revolucije bila je borba za talente.
Druga za podatke.
Treća za modele.
Sada se vodi borba za računarsku infrastrukturu.
I zato bi u narednim godinama možda trebalo manje gledati samo na to koji AI model je osvojio neku tabelu rezultata, a više na pitanja:
Ko proizvodi čipove?
Ko poseduje data centre?
Ko ima dovoljno električne energije?
Ko kontroliše mrežu?
Ko može da obezbedi još 100.000 GPU-ova?
Jer veštačka inteligencija može biti virtuelna.
Račun koji plaća njeno postojanje nije.
A u svetu u kojem AI postaje osnovna infrastruktura ekonomije, kompanija koja kontroliše struju, čipove i data centre možda neće morati da napravi najbolji model.
Dovoljno je da kontroliše mašinu na kojoj svi ostali pokušavaju da ga naprave.
Foto: Ilustracija/ pixabay
