В ближайшие пять лет крупнейшие технологические компании, такие как Microsoft, Amazon, Google, Oracle и OpenAI, намерены инвестировать около триллиона долларов в дата-центры для искусственного интеллекта. Однако эксперты предупреждают о потенциальной уязвимости этой стратегии: срок службы графических процессоров (GPU), используемых для обучения моделей, может составить всего 18 месяцев — 3 года, что значительно меньше, чем предполагается.
При этом традиционные процессоры служат гораздо дольше — 5-7 лет. На фоне интенсивной работы современные GPU потребляют более 700 Вт, что приводит к высокому уровню теплового стресса и быстрому выходу из строя. По данным статистики, около 9% GPU выходит из строя в течение года.
Кроме того, Nvidia перешла на ежегодный выпуск новых чипов, что делает старые менее выгодными. Цены на аренду GPU также снизились на 70%. В ответ на это компании, такие как Microsoft, изменяют стратегию закупок, чтобы избежать массового устаревания технологий. Аналитики уже понизили прогнозы прибыли в сфере ИИ, а к 2030 году ожидается дефицит в 800 миллиардов долларов на капитальные расходы.