Сем Альтман намагається вразити всіх—в прямому сенсі. Генеральний директор OpenAI націлений на залучення до $7 трильйонів приватного капіталу, щоб революціонізувати виробництво напівпровідників і забезпечити наступне покоління AGI (штучного загального інтелекту). Здається божевільним? Мабуть, так і є.
Давайте подивимося на це з точки зору: $7 трильйон перевищує весь федеральний бюджет США на 2023 рік і менше ринкової капіталізації Alphabet, Amazon, Meta і Tesla. Це не просто амбіційно—це межує з ілюзією.
Чому така велика ціна?
Навчання GPT-4 вже коштувало Альтману понад $100 мільйонів. Побудова експоненційно більш потужних моделей? Обчислювальні вимоги експоненційно зростають. Вузьким місцем є не лише гроші—це виробничі потужності. Лише кілька гравців ( TSMC, Intel, Samsung) мають інфраструктуру для виробництва передових AI-чіпів. Будівництво десятків нових фабрик вимагає координації складних ланцюгів постачання, розвитку об'єктів і—ось у чому справа—залучення рідкісних талантів.
Ark Invest прогнозує, що витрати на навчання ШІ знизяться на 75% щорічно до 2030 року, і Дженсен Хуанг з Nvidia з цим погоджується. Але це зниження витрат передбачає масштаб виробництва, якого просто ще не існує.
Кризa інфраструктури, про яку ніхто не говорить
Ось де стає цікаво: Китай інвестував майже $300 мільярдів у напівпровідники з 2021 по 2022 рік, але все ще залежить від іноземних чіпів для навчання ШІ. Чому? Нестача таланту. Галузь стикається з прогнозованою втечею мізків на 67 000 осіб до 2030 року.
Альтман стикається з тією ж проблемою. Масштабування виробництва вимагає експертизи, якої недостатньо. Справа не лише в тому, щоб кидати гроші на проблему.
Хто насправді фінансує це?
Згідно з повідомленнями WSJ, Альтман веде переговори з:
Шейх Тахнун бін Заєд аль Нахаян ОАЕ ( та інші суверенні фонди Близького Сходу)
Масайоші Сон (Генеральний директор SoftBank)
TSMC (хто потенційно буде експлуатувати нові заводи)
Отже, план полягає в наступному: залучити капітал від держав Перської затоки та азіатських технологічних гігантів, співпрацювати з TSMC для будівництва нових фабрик і, якимось чином, згенерувати достатньо обчислювальних потужностей, щоб виправдати витрати.
Справжня проблема
Тут є розрив між амбіціями та виконанням. Закон Біадена про чіпи — розроблений для відновлення потужностей південноамериканських напівпровідників — вже стикається з затримками в реалізації. Альтман намагається зробити щось у 100 разів більше з приватним капіталом та геополітичними ускладненнями (ОАЕ, гроші з Близького Сходу, залежність від Тайваню).
Чи є це візією чи фантазією? Напевно, обидва. Але в гонці озброєнь у сфері ШІ іноді вам потрібен хтось настільки божевільний, щоб поставити все на кон.
Переглянути оригінал
Ця сторінка може містити контент третіх осіб, який надається виключно в інформаційних цілях (не в якості запевнень/гарантій) і не повинен розглядатися як схвалення його поглядів компанією Gate, а також як фінансова або професійна консультація. Див. Застереження для отримання детальної інформації.
$7 Трильйонне питання: Чи зможе Сем Альтман насправді реалізувати свій план з AI-чипами?
Сем Альтман намагається вразити всіх—в прямому сенсі. Генеральний директор OpenAI націлений на залучення до $7 трильйонів приватного капіталу, щоб революціонізувати виробництво напівпровідників і забезпечити наступне покоління AGI (штучного загального інтелекту). Здається божевільним? Мабуть, так і є.
Давайте подивимося на це з точки зору: $7 трильйон перевищує весь федеральний бюджет США на 2023 рік і менше ринкової капіталізації Alphabet, Amazon, Meta і Tesla. Це не просто амбіційно—це межує з ілюзією.
Чому така велика ціна?
Навчання GPT-4 вже коштувало Альтману понад $100 мільйонів. Побудова експоненційно більш потужних моделей? Обчислювальні вимоги експоненційно зростають. Вузьким місцем є не лише гроші—це виробничі потужності. Лише кілька гравців ( TSMC, Intel, Samsung) мають інфраструктуру для виробництва передових AI-чіпів. Будівництво десятків нових фабрик вимагає координації складних ланцюгів постачання, розвитку об'єктів і—ось у чому справа—залучення рідкісних талантів.
Ark Invest прогнозує, що витрати на навчання ШІ знизяться на 75% щорічно до 2030 року, і Дженсен Хуанг з Nvidia з цим погоджується. Але це зниження витрат передбачає масштаб виробництва, якого просто ще не існує.
Кризa інфраструктури, про яку ніхто не говорить
Ось де стає цікаво: Китай інвестував майже $300 мільярдів у напівпровідники з 2021 по 2022 рік, але все ще залежить від іноземних чіпів для навчання ШІ. Чому? Нестача таланту. Галузь стикається з прогнозованою втечею мізків на 67 000 осіб до 2030 року.
Альтман стикається з тією ж проблемою. Масштабування виробництва вимагає експертизи, якої недостатньо. Справа не лише в тому, щоб кидати гроші на проблему.
Хто насправді фінансує це?
Згідно з повідомленнями WSJ, Альтман веде переговори з:
Отже, план полягає в наступному: залучити капітал від держав Перської затоки та азіатських технологічних гігантів, співпрацювати з TSMC для будівництва нових фабрик і, якимось чином, згенерувати достатньо обчислювальних потужностей, щоб виправдати витрати.
Справжня проблема
Тут є розрив між амбіціями та виконанням. Закон Біадена про чіпи — розроблений для відновлення потужностей південноамериканських напівпровідників — вже стикається з затримками в реалізації. Альтман намагається зробити щось у 100 разів більше з приватним капіталом та геополітичними ускладненнями (ОАЕ, гроші з Близького Сходу, залежність від Тайваню).
Чи є це візією чи фантазією? Напевно, обидва. Але в гонці озброєнь у сфері ШІ іноді вам потрібен хтось настільки божевільний, щоб поставити все на кон.