صناعة الذكاء الاصطناعي على وشك الوصول إلى نقطة تحول. وفقًا لـ Epoch AI، وهي منظمة غير ربحية تتبع اتجاهات الذكاء الاصطناعي، فإن قوة الحوسبة المخصصة لتشغيل نماذج الذكاء الاصطناعي ستزداد أسرع من قوة الحوسبة المستخدمة لبناءها بحلول عام 2030.
الأرقام خلف التحول
تُظهر توقعات Epoch AI صورة لصناعة حيث ستهيمن اقتصاديات النشر تدريجيًا على اقتصاديات التطوير. وتقدر المنظمة أن ما يقرب من نصف جميع عمليات الحوسبة للاستنتاج ستنتقل إلى وحدات ASIC، أو الدوائر المتكاملة المخصصة، بحلول نهاية العقد. هذه شرائح مصممة لأداء شيء واحد بشكل ممتاز، على عكس وحدات GPU العامة التي تُستخدم حاليًا لتشغيل معظم أحمال الذكاء الاصطناعي.
في الوقت نفسه، من المتوقع أن يظل حصة حسابات التدريب في إجمالي عمليات الذكاء الاصطناعي ثابتة عند حوالي 5%. ينمو حساب التدريب للنماذج المتقدمة للذكاء الاصطناعي حاليًا بمعدل سنوي يتراوح بين 4 إلى 5 مرات. ويتسع قاعدة حسابات الذكاء الاصطناعي المثبتة بمعدل مماثل.
تاريخيًا، كانت الاستنتاجات تمثل بالفعل 60٪ إلى 80٪ من الحوسبة في النشرات الفعلية.
بحلول عام 2030، من المتوقع أن تصل عمليات التدريب المتقدمة إلى حوالي 2e29 FLOP. هذا التقدم يعادل القفزة من GPT-2 إلى GPT-4، المدعومة بمصادر تكلف أكثر من 100 مليار دولار. وقد تتطلب كل عملية تدريب متقدمة بين 4 و16 جيجاوات من قوة الحوسبة.
تتوقع Epoch أن إجمالي قدرة الذكاء الاصطناعي في الولايات المتحدة قد يتجاوز 50 غيغاواط بحلول عام 2030، مع تجاوز القدرة العالمية 100 غيغاواط.
لماذا تأكل وحدات ASIC التحليل الاستنتاجي
اكتشفت جوجل هذا منذ سنوات باستخدام وحدات معالجة التنسور الخاصة بها. ولدى أمازون شرائح Inferentia الخاصة بها. إن الاتجاه الذي تتوقعه Epoch AI يشير إلى أن هذه ليست استراتيجية متخصصة، بل هي الاتجاه الذي سيتخذه نحو نصف سوق الاستنتاج بحلول نهاية العقد.
القيود على مسار النمو هذا ليست تافهة. إن طلب الطاقة، وطاقة إنتاج الرقائق، وقيود نقل البيانات تشكل جميعها تحديات حقيقية. وتقييم Epoch AI أن هذه العقبات قابلة للإدارة ضمن افتراضات النمو الحالية.
ما يعنيه ذلك للمستثمرين
إذا كان حساب الاستنتاج هو المكان الذي تتجه إليه النمو، فإن حجة الاستثمار لقطاع أشباه الموصلات تتغير بشكل كبير. لا يزال التدريب يتطلب وحدات معالجة الرسوميات، ولا تزال ميزانيات التدريب تنمو بنسبة 4 إلى 5 أضعاف سنويًا. لكن فرصة الإيرادات المتكررة ذات الحجم الأكبر تعيش بشكل متزايد في الاستنتاج.
عندما تتحدث عن 50 جيجاواط من قدرة الطاقة الذكية في الولايات المتحدة وحدها، فهذا يمثل بناءً هائلاً لمراكز البيانات، وأنظمة توليد الطاقة، وأنظمة التبريد.
المخاطر التي يجب مراقبتها هي ما إذا كان معدل النمو السنوي من 4 إلى 5 أضعاب في الحوسبة مستدامًا. تفترض توقعات Epoch AI استمرار المسارات الحالية، لكن قيود الطاقة وديناميكيات إمداد الرقائق الجيوسياسية يمكن أن تُدخل جميعها عوامل احتكاك.