Будущее многомиллиардной индустрии центров обработки данных может столкнуться с неожиданным вызовом: развитием искусственного интеллекта на устройствах. Аравинд Сринивас, генеральный директор Perplexity, недавно предположил, что традиционная модель огромных центров обработки данных, обеспечивающих работу ИИ, может устареть, поскольку инструменты ИИ становятся достаточно мощными, чтобы работать непосредственно на потребительских устройствах. Этот сдвиг может кардинально изменить ситуацию для компаний, активно инвестирующих в инфраструктуру центров обработки данных.

Хотя конкретные финансовые прогнозы на данном этапе трудно определить, последствия для рынка центров обработки данных, который, по прогнозам, достигнет сотен миллиардов долларов в ближайшие годы, значительны. Если значительная часть обработки ИИ перейдет на устройства, спрос на централизованное хранение и вычислительную мощность может стабилизироваться или даже снизиться, что повлияет на потоки доходов операторов центров обработки данных и связанных с ними производителей оборудования.

Нынешняя парадигма ИИ в значительной степени опирается на центры обработки данных, где огромные объемы данных обрабатываются для обучения и запуска моделей ИИ. Однако такие компании, как Apple и Microsoft, уже интегрируют возможности обработки ИИ непосредственно в свои устройства. Apple Intelligence, например, запускает некоторые функции на специализированных чипах в своих последних продуктах, уделяя первоочередное внимание скорости и конфиденциальности данных. Ноутбуки Microsoft Copilot также включают в себя обработку ИИ на устройстве. Эти шаги сигнализируют о потенциальной тенденции к распределенному ИИ, когда обработка осуществляется локально, а не удаленно.

Однако проблема заключается в доступности этой технологии. В настоящее время обработка ИИ на устройствах в основном ограничивается устройствами премиум-класса из-за высоких требований ИИ к вычислительной мощности. Стандартному оборудованию обычно не хватает необходимых возможностей. Широкое распространение ИИ на устройствах зависит от достижений в области чип-технологий и снижения затрат, что сделает его возможным для более широкого спектра устройств.

Заглядывая в будущее, отрасль сталкивается с ключевым вопросом: ускорится ли тенденция к ИИ на устройствах, что приведет к децентрализации вычислительной мощности? Или потребность в сложных моделях ИИ по-прежнему будет требовать крупномасштабных центров обработки данных? Ответ, вероятно, заключается в гибридном подходе, когда некоторые задачи ИИ обрабатываются локально для скорости и конфиденциальности, а другие по-прежнему полагаются на огромную вычислительную мощность центров обработки данных. Эволюция аппаратного и программного обеспечения ИИ в конечном итоге определит будущий баланс между централизованной и децентрализованной обработкой ИИ и соответствующее влияние на индустрию центров обработки данных.