Вице-президент по глубокому обучению в Nvidia считает, что расходы на ИИ-вычисления превышают затраты на зарплаты персонала

Быстрое развитие искусственного интеллекта приводит к тому, что аппаратные и вычислительные расходы, с которыми сталкиваются компании, стремительно растут. Генеральный вице-президент NVIDIA по глубокому обучению Брайан Катандзаро (Bryan Catanzaro) в недавнем комментарии для СМИ отметил, что вычислительные затраты на ИИ превышают расходы на зарплаты сотрудников, и что на практике ИИ не обязательно сможет, как ожидалось, снижать трудовые издержки.

Расходы на вычисления в ИИ выше, чем затраты на зарплаты профессионалов

В интервью СМИ вице-президент NVIDIA по прикладному глубокому обучению Катандзаро признал, что для его команды разработчиков поддержание вычислительных затрат на работу моделей искусственного интеллекта намного выше, чем расходы на зарплаты при найме высококвалифицированных специалистов. Это наблюдение бросает вызов распространенному на рынке мнению о том, что искусственный интеллект обязательно экономит компаниям операционные затраты. Хотя ИИ обладает способностью обрабатывать большие объемы данных, стоящие за ним высокопроизводительные аппаратные средства, энергоснабжение и затраты на обслуживание чрезвычайно дороги, из-за чего в некоторых областях разработки конкретных технологий стоимость работы машин оказывается более обременительной, чем стоимость человеческого труда, формируя новый тип капиталоемких расходов.

Автоматизация технологий пока не является экономически целесообразной для большинства должностей

Научные данные исследования, опубликованного Массачусетским технологическим институтом (MIT) в 2024 году, обеспечивают академическую поддержку этому наблюдению о затратах. Исследование проанализировало ряд задач, зависящих от визуального принятия решений, и обнаружило, что экономическая эффективность автоматизации ИИ в настоящее время имеется лишь примерно в 23 % должностей, тогда как в остальных 77 % рабочих процессов наем человеческих сотрудников по-прежнему является более дешевым и эффективным вариантом. Исследование указывает, что для достижения с уровнем результатов, сопоставимым с человеческим, требуются весьма значительные инвестиции в программное и аппаратное обеспечение; для большинства малых и средних компаний или для отдельных отраслей финансовый порог полной автоматизации все еще остается слишком высоким. Кроме того, ошибки, вызванные незрелостью технологий, например риск повреждения базы данных, о котором сообщают инженеры, также увеличивают скрытые затраты.

Технологические компании испытывают чрезмерное давление на перераспределение бюджета

Несмотря на ошеломляющие первоначальные затраты, крупные технологические компании не снижают свои расходы на ИИ. Согласно статистике, глобальные лидеры технологической отрасли в 2024 году планируют инвестировать около 740 миллиардов долларов США в инфраструктуру, связанную с ИИ, что заметно больше по сравнению с предыдущим годом. Однако такие высокоинтенсивные инвестиции также сказываются на финансовом планировании компаний. Технический директор Uber Праваен Неппалли Наги (Praveen Neppalli Naga) отметил, что внедрение инструментов ИИ для кодирования увеличивает общие затраты на НИОКР, заставляя компании заново пересматривать планы по составлению бюджета, поскольку фактические расходы зачастую намного выходят за пределы первоначально ожидаемого диапазона. Это демонстрирует, что при повышении эффективности технологии ИИ одновременно создают давление на денежные потоки компаний и распределение ресурсов.

В то же время, когда компании инвестируют в искусственный интеллект, они проводят масштабные увольнения. Статистика показывает, что с начала года уже более 92 тысяч сотрудников в технологической сфере стали безработными; темпы увольнений значительно превышают уровень прошлых лет, что отражает период интеграции между финансовой балансировкой и технологической трансформацией в отрасли. Хотя в настоящее время вычислительные затраты очень высоки, по мере зрелости инфраструктуры и повышения эффективности работы моделей у структуры затрат сохраняется потенциал к снижению. Сможет ли ИИ в будущем действительно продемонстрировать экономическую эффективность, зависит от того, сможет ли эта технология реализовать более стабильные масштабируемые применения при условии сокращения человеческого надзора, а не сводиться лишь к соображениям о затратах.

Эта статья «Заместитель главы NVIDIA по глубокому обучению считает, что ИИ-вычислительные расходы превышают расходы на зарплаты людей» впервые появилась в «цепных новостях ABMedia».