Microsoft ma dziś wystarczająco dużo chipów AI, by zasilić kolejny przełom w rozwoju sztucznej inteligencji – ale nie ma ich jak uruchomić. Bo koncernowi brakuje prądu.
W świecie sztucznej inteligencji jeszcze niedawno sen z powiek spędzał problem dostępu do kart graficznych potrzebnych do treningu i działania systemów sztucznej inteligencji. Dziś – jak mówi Satya Nadella – sytuacja odwróciła się o 180 stopni. Microsoft zgromadził już wystarczającą liczbę układów obliczeniowych, głównie GPU do zastosowań AI, ale nie jest w stanie ich wykorzystać. Powód? Niedobór mocy energetycznej i brak gotowych centrów danych.
Nadella przyznaje, iż firma ma więcej kart graficznych niż gniazdek
W najnowszym odcinku podcastu Bg2, Satya Nadella i Sam Altman zgodnie przyznali, iż głównym problemem nie jest już dostępność GPU, ale fizyczne ograniczenia infrastruktury. – Mam chipy, których nie mogę podłączyć – nie mam prądu ani gotowych centrów danych – powiedział wprost szef Microsoftu.
Jaka jest długoterminowa tendencja? Długoterminowa tendencja jest taka, […] iż największym problemem, z jakim w tej chwili się borykamy, nie jest nadmiar mocy obliczeniowej, ale energia i zdolność do wystarczająco szybkiego wykonania kompilacji w pobliżu źródła zasilania. […] Nie jest to kwestia podaży chipów. W rzeczywistości chodzi o to, iż nie mam gotowej infrastruktury pod centra danych, do której mógłbym je podłączyć […]
Zdaniem szefa Microsoftu to właśnie w tej chwili brak mocy i możliwości szybkiej rozbudowy dobrze wyposażonych centrów danych w miejscach, gdzie ta energia jest dostępna. Słowa Nadelli dobrze oddają napięcie, które narasta w branży AI od miesięcy. Firmy technologiczne – od Microsoftu po Google i Amazon – zaczynają mierzyć się z granicami fizyki, a konkretnie z faktem, iż energia elektryczna jest zasobem ograniczonym. Przy tak intensywnym rozwoju sztucznej inteligencji brakuje nie tylko chipów, ale też mocy, by je w ogóle podłączyć do infrastruktury.
Altman w rozmowie poszedł jeszcze dalej: ostrzegł, iż cała branża może niedługo przeżyć szok, jeżeli postęp w miniaturyzacji modeli pozwoli uruchamiać je lokalnie – na niskim poborze mocy.
Wyobraźmy sobie konsumenckie urządzenie, które potrafi lokalnie uruchomić model GPT‑5 lub GPT‑6. [Ta wizja] przeraża tych, którzy budują wielkie stosy obliczeniowe
– powiedział Sam AltmanDodał, iż jeżeli takie urządzenia się pojawią, a infrastruktura chmurowa nie zdąży przynieść zwrotu z inwestycji, wiele firm może zostać „mocno spalonych”.
Nadella również odniósł się do tego ryzyka. Mimo miliardowych inwestycji w centra danych, nie ma gwarancji, iż to właśnie one będą przyszłością AI. – To nie będzie liniowy proces. Bańki pękają. I pękają wielokrotnie – zauważył. Choć wszyscy stawiają na długoterminowy wzrost zapotrzebowania na obliczenia, historia uczy, iż każde takie zakupy obarczone są wysokim ryzykiem technologicznym i infrastrukturalnym.
Ostatecznie jednak Nadella i Altman trzymają się wersji, iż koszt „jednostki inteligencji” będzie spadał. A to – jak twierdzą – napędzi globalny wzrost gospodarczy. Warunek? Musimy rozwiązać problem, o którym nikt do niedawna nie myślał: czy mamy wystarczająco dużo prądu, by uruchomić to, co już mamy w magazynach.
Więcej o żarłocznej AI:
