Будущее центров обработки данных, многомиллиардной индустрии, может столкнуться с неожиданным потрясением из неожиданного источника: самих устройств, которые они в настоящее время обслуживают. Переход к обработке ИИ на устройстве, продвигаемый такими лидерами технологий, как генеральный директор Perplexity Аравинд Сринивас, может существенно изменить ландшафт хранения и вычисления данных.

Сринивас, выступая в недавнем подкасте, предсказал будущее, в котором персонализированные инструменты ИИ будут работать непосредственно на устройствах пользователей, устраняя необходимость постоянной передачи данных в и из огромных центров обработки данных. Это видение, хотя и находится в зачаточном состоянии, бросает вызов преобладающей модели, основанной на удаленных компьютерах и обширной инфраструктуре. Последствия для рынка центров обработки данных, который, по прогнозам, достигнет сотен миллиардов долларов в ближайшие годы, потенциально огромны.

Apple и Microsoft уже делают успехи в этом направлении. Новая система Apple "Apple Intelligence" использует специализированные чипы в своих последних продуктах для локального запуска определенных функций ИИ. Компания утверждает, что такой подход обеспечивает как скорость, так и повышенную безопасность данных. Аналогично, ноутбуки Microsoft Copilot включают в себя возможности обработки ИИ на устройстве. Однако эти функции в настоящее время ограничены устройствами премиум-класса, что подчеркивает ключевой барьер для широкого распространения: вычислительная мощность, необходимая для ИИ, по-прежнему выходит за рамки возможностей стандартного оборудования.

Текущая модель центров обработки данных построена на экономии за счет масштаба. В крупных объектах, часто потребляющих огромное количество энергии, размещаются мощные серверы, необходимые для обработки и анализа данных, генерируемых миллиардами устройств по всему миру. Компании вкладывают значительные средства в эти центры для поддержки облачных вычислений, приложений ИИ и множества других сервисов, требующих интенсивной обработки данных. Переход к обработке на устройстве может нарушить этот установленный порядок, потенциально снизив спрос на централизованное хранение и вычисление данных.

Заглядывая вперед, вопрос "если и когда" появится мощный и эффективный ИИ на устройстве остается критическим. По мере того, как технология чипов продолжает развиваться, а алгоритмы ИИ становятся более оптимизированными, осуществимость этого сдвига будет возрастать. Хотя полная ненужность центров обработки данных кажется маловероятной в ближайшем будущем, гибридная модель, в которой некоторые задачи ИИ обрабатываются локально, а другие переносятся в облако, представляется правдоподобным будущим. Это потребует значительной переоценки стратегий инвестирования в центры обработки данных и большего внимания к разработке энергоэффективных и узкоспециализированных объектов. Гонка идет за то, чтобы определить, где лежит будущее ИИ: в централизованной мощности или распределенном интеллекте.