DeepSeek ускоряет рост расходов на ИИ

Влияние DeepSeek на мировую ИТ-отрасль выразилось в стремлении участников рынка увеличить свои расходы на вычислительную инфраструктуру, как считают аналитики Bloomberg Intelligence. К 2032 году техногиганты сообща будут тратить более $525 млрд ежегодно на развитие своей вычислительной инфраструктуре.

В текущем году гиперскейлеры типа Microsoft, Amazon и Meta✴ Platforms должны потратить на эти цели $371 млрд, как поясняют представители Bloomberg Intelligence. Это на 44 % больше, чем годом ранее. По прогнозу аналитиков, к 2032 году эта сумма вырастет до $525 млрд. После появления языковых моделей DeepSeek на рынке экспансия этих расходов будет осуществляться быстрее, по словам экспертов. Кроме того, приоритет в сфере инвестиций сместится в сторону рассуждающего искусственного интеллекта. Этому способствует и активность компании OpenAI.

В какой-то мере такой прогноз призван успокоить опасения инвесторов в капитал компаний, поставляющих компоненты для систем искусственного интеллекта. Некоторые из них предполагали, что способность DeepSeek предложить эффективные языковые модели с меньшими требованиями к ресурсам позволит снизить затраты на закупку профильного оборудования.

Распространение рассуждающего ИИ, в то же время, вызовет перераспределение финансовых потоков. Модели этого поколения предоставят разработчикам больше возможностей по монетизации программного обеспечения. С точки зрения затрат основная их часть также переносится с периода обучения на период эксплуатации. Соответственно, на обучение моделей расходы будут расти более медленными темпами, чем до появления решений DeepSeek. Зато эта тенденция будет компенсирована ростом расходов на рассуждающий искусственный интеллект.

В текущем году расходы разработчиков на обучение моделей составят более 40 % их совокупных затрат, но к 2032 году их доля снизится до 14 %, по мнению аналитиков Bloomberg Intelligence. При этом рассуждающий ИИ к тому времени оттянет на себя до половины всех инвестиций. Располагающая собственными чипами корпорация Google сможет достаточно быстро переключиться на работу в новых условиях, тогда как зависящим от решений Nvidia компаниям типа Microsoft и Meta✴ это сделать будет намного сложнее.