Сүүлийн үед AI хяналтаас гарсан тохиолдлууд болоод хэт хурдацтай технологийн хөгжлийн тухай сэрэмжлүүлгүүд хэвлэл мэдээллийн хэрэгслүүдийн гол сэдэв байлаа. Харин үүний сацуу AI салбарын асар хурдтай өсөлтийн цаана үүсэж буй санхүүгийн эрсдэлийг ч анхаарах шаардлага нэмэгдэж эхэлжээ.
AI салбарын мэргэжилтнүүд өөрсдийн хөгжүүлж, улам бүр хүчирхэг болж буй технологи хүн төрөлхтөнд ямар эрсдэл дагуулж болох талаар анхааруулсаар байна. Тиймээс AI технологийн хөгжлийн хурдыг хязгаарлах, хэрэглээнд нь тодорхой зохицуулалт хийх шаардлагатай гэсэн байр суурь ч нэмэгдэж байгаа юм.
Гэхдээ үүний зэрэгцээ өөр нэг эрсдэлийг анхаарах хэрэгтэй. Өөр хоорондоо нягт холбоотой цөөн тооны том технологийн компаниуд олон тэрбум долларын өр үүсгэн AI-ийн асар их тооцооллын хүчин чадлыг хангах дата төвүүдийг хэт хурдацтай барьсаар байна.
ТЕХНОЛОГИЙН САЛБАРУУД AI ДАТА ТӨВҮҮДЭД ОЛОН ТЭРБУМЫН ХӨРӨНГӨ ЗАРЦУУЛЖ БАЙНА
Google, Amazon, Microsoft, Meta болон Oracle зэрэг томоохон технологийн компаниуд дата төвийн өргөтгөлөө санхүүжүүлэхийн тулд их хэмжээний өр босгож байна. Нэг тооцоогоор зөвхөн энэ онд эдгээр компаниудын дата төвийн бүтээн байгуулалтад ашиглаж буй өрийн хэмжээ 132 тэрбум ам.долларт хүрчээ.
АНУ-ын 10 жилийн хугацаатай төрийн бондын өгөөж зэрэг дэлхийн зээлжих өртгийн гол үзүүлэлтүүд ойролцоогоор 5 хувийн түвшинд байгаа энэ үед ийм хэмжээний өр хуримтлагдаж байгаа нь санхүүгийн зах зээлд эрсдэл дагуулж болзошгүй.
Үүнээс гадна AI-ийн бизнесийн үндсэн тооцоо одоогоор төдийлөн эерэг харагдахгүй байна. Bloomberg-ийн саяхны мэдээлэлд “AI-ийн үнэ буурч байгаа ч түүнийг бүтээх зардал буурахгүй байна” гэж онцолжээ. Жишээлбэл, OpenAI хэрэглэгчдээ хадгалахын тулд үйлчилгээнүүдийнхээ үнийг хэд хэдэн удаа бууруулсан байна.
Том хэлний загваруудын боловсруулдаг мэдээллийн нэгж болох токенийг хэрэглэгчид нэг саяар нь авахад хэдий хэмжээний зардал гаргаж байгааг тооцдог Silicon Data-ийн индексийн дагуу AI токений үнэ зургадугаар сараас хойш хоёр дахин буурч, нэг ам.доллараас ч доош оржээ.
Харин үүний зэрэгцээ AI дата төвүүдэд шаардлагатай бодит тоног төхөөрөмж, тэр дундаа хагас дамжуулагчийн эрэлт өндөр хэвээр байгаа учраас үйлдвэрлэлийн зардал буурахгүй байна. Өөрөөр хэлбэл, AI-ийн бизнесийн тооцоо зөв ажиллахын тулд орлого маш өндөр хурдаар өсөх шаардлагатай болж байна.
AI КОМПАНИУДЫН ӨМНӨ ИРЖ БУЙ $1.5 ИХ НАЯДЫН ТӨЛБӨР
Санхүүгийн шинжээч Groundbreaker-ийн хийсэн дүн шинжилгээгээр AI лабораториуд ойрын хэдэн жилд нийт 1.5 их наяд ам.долларын “compute commencement wall” буюу тооцооллын хүчин чадлын төлбөрийн том босготой нүүр тулж байна.
Энэ нь 2007-2008 оны дэлхийн санхүүгийн хямралын өмнөх үйл явдалтай тодорхой хэмжээгээр төстэй гэж шинжээчид үзжээ. Тухайн үед хямд хүүтэй ипотекийн зээлийн хугацаа дуусаж, зээлдэгчид гэнэт өндөр хүү төлөх шаардлагатай болсон нь олон хүнийг зээлээ төлж чадахгүйд хүргэсэн.
AI салбарт ч үүнтэй төстэй нөхцөл үүсч болзошгүй. Олон дата төвийг “take or pay” гэрээгээр барьж, тоноглож байгаа бөгөөд гэрээнд заасан тодорхой хугацаа буюу ихэвчлэн хоёр, гурван жил өнгөрч дата төв ажиллаж эхлэх хүртэл бодит төлбөр шаардагдахгүй байх тохиолдол бий.
Энэ хугацаанд дата төвийг байгуулж буй том технологийн компаниуд ирээдүйд олох орлогыг гэрээний үнэ цэнээр тооцож болох бол түүнийг ашиглах OpenAI, Anthropic зэрэг AI компаниуд зардлаа шууд хүлээхгүй байх боломжтой.
Groundbreaker-ийн тооцоолсноор гэрээнүүд хэрэгжиж, дата төвүүд ажиллаж эхлэх үед зардал огцом нэмэгдэж, ирэх онд 700 тэрбум ам.доллар, харин 2027 онд 800 тэрбум ам.доллароос давж болзошгүй байна.
Мэдээж AI салбарын орлого хүлээгдэж буйгаар асар хурдацтай өсвөл энэ асуудал ноцтой хүндрэл үүсгэхгүй байж болно. Харин хэрэглэгчид AI үйлчилгээнд дата төвүүдийн зардлыг нөхөхүйц хэмжээний мөнгө төлөхгүй бол нөхцөл байдал өөрчлөгдөнө. Ялангуяа хямд өртөгтэй AI үйлчилгээ олширвол компаниудын орлогын өсөлт саарах эрсдэлтэй.
AI-ийн аюулгүй байдал, хүн төрөлхтөнд учруулж болзошгүй эрсдэлийн талаар анхаарах шаардлага байгаа нь үнэн. Гэхдээ үүнтэй зэрэгцэн AI-ийн асар хурдтай өсөлтийг санхүүжүүлж буй өр, урт хугацааны гэрээ, дата төвийн хөрөнгө оруулалт зэрэг хоорондоо нягт холбоотой санхүүгийн бүтэц хэр тогтвортой вэ гэдгийг ч анхаарах шаардлагатай байна.
Эх сурвалж: Guardian
3796
