Сообщения о том, что китайская DeepSeek создала нейросеть, способную конкурировать с западными аналогами, потребляя меньше вычислительных ресурсов, вызвали панику на рынке акций, особенно среди производителей чипов для ИИ, таких как Nvidia. Однако, история технологических прорывов показывает, что повышение эффективности использования ресурсов может привести к увеличению, а не к уменьшению спроса на них. Этот принцип, известный как парадокс Джевонса, подразумевает, что более доступные и экономичные технологии только подстегивают потребление.
Использование интернета как примера демонстрирует, как снижение стоимости и увеличение скорости доступа к ресурсам может вызвать экспоненциальный рост потребления. Аналогичный эффект вполне возможен и в области ИИ. Если модели, подобные DeepSeek R1, сделают технологию доступнее, то это расширит спектр их применения и увеличит спрос на вычислительные мощности, необходимые для их работы. Это означает, что снижение стоимости развёртывания ИИ может обернуться не падением, а увеличением потребности в чипах, в том числе и у компании Nvidia.
Интеграция ИИ в бизнес-процессы долгое время тормозилась высокими затратами, в особенности на мощные, дорогие модели. Новые, более экономичные нейросети открывают путь к массовому внедрению, что создаёт огромное количество пользовательских сценариев. Чем больше возможностей применения появляется, тем выше будет спрос на необходимые для этого аппаратные ресурсы. Именно это может стать движущей силой для роста рынка чипов, даже если эффективность использования вычислительных ресурсов будет расти.
Опасения относительно падения спроса на чипы для ИИ после появления более экономичных моделей выглядят преждевременными. Рыночные колебания – это норма, но за ними стоит понимать долгосрочные перспективы. Аналитики и эксперты сходятся во мнении, что технология искусственного интеллекта продолжит свой стремительный рост, а вслед за ним будет расти и спрос на вычислительные мощности.
Изображение носит иллюстративный характер
Использование интернета как примера демонстрирует, как снижение стоимости и увеличение скорости доступа к ресурсам может вызвать экспоненциальный рост потребления. Аналогичный эффект вполне возможен и в области ИИ. Если модели, подобные DeepSeek R1, сделают технологию доступнее, то это расширит спектр их применения и увеличит спрос на вычислительные мощности, необходимые для их работы. Это означает, что снижение стоимости развёртывания ИИ может обернуться не падением, а увеличением потребности в чипах, в том числе и у компании Nvidia.
Интеграция ИИ в бизнес-процессы долгое время тормозилась высокими затратами, в особенности на мощные, дорогие модели. Новые, более экономичные нейросети открывают путь к массовому внедрению, что создаёт огромное количество пользовательских сценариев. Чем больше возможностей применения появляется, тем выше будет спрос на необходимые для этого аппаратные ресурсы. Именно это может стать движущей силой для роста рынка чипов, даже если эффективность использования вычислительных ресурсов будет расти.
Опасения относительно падения спроса на чипы для ИИ после появления более экономичных моделей выглядят преждевременными. Рыночные колебания – это норма, но за ними стоит понимать долгосрочные перспективы. Аналитики и эксперты сходятся во мнении, что технология искусственного интеллекта продолжит свой стремительный рост, а вслед за ним будет расти и спрос на вычислительные мощности.
