По словам анализов разведки Bloomberg, влияние китайского и старого Deepeek на глобальную ИТ-индустрию-это желание участников рынка увеличить свои затраты на компьютерную инфраструктуру. К 2032 году технологические гиганты будут тратить в общей сложности более 525 миллиардов долларов в год на инфраструктуру расчета.
В этом году ожидается, что гиганты, такие как Microsoft, Amazon и Meta, потратят 371 миллиард долларов. Это на 44% больше, чем годом ранее. По мнению аналитиков, эта сумма увеличится до 525 миллиардов долларов до 2032 года.
По словам экспертов, после того, как модели DeepSeek появились на рынке, расширение этих затрат будет быстрее. Кроме того, приоритет инвестиций перейдет на I-модели, способные мыслить. Это подпитывается деятельностью компании в поле Openai.
В некоторой степени этот прогноз направлен на то, чтобы успокоить проблемы инвесторов в справедливости для компаний, которые доставляют компоненты в системы искусственного интеллекта. Некоторые предполагают, что способность DeepSeek предлагать эффективные I-модели с более низкими требованиями к ресурсам снизит стоимость покупки основного оборудования. Ведущие компании в отрасли в настоящее время используют более эффективную и систему, которая может работать с меньшим количеством микросхем.
Распространение искусственного интеллекта также приведет к перераспределению финансовых потоков. Это поколение AI-моделей предоставит разработчикам больше возможностей для монетизации программного обеспечения. Что касается затрат, основная часть из них также перейдет от периода обучения к операционному периоду. Следовательно, стоимость тренировочных моделей будет расти медленнее, чем до решения Deepseek. Но эта тенденция будет компенсирована ростом стоимости мышления искусственного интеллекта.
В этом году затраты на разработчики моделей обучения составляют более 40% от их общих затрат, но к 2032 году эта акция упадет до 14%, по словам аналитиков Bloomberg Intelligence. В то же время, аргументированный разумный интеллект до сих пор вызовет до половины всех инвестиций. Google, у которого есть свои чипы, сможет переключаться достаточно быстро, чтобы работать в новых условиях, в то время как такие компании, как Microsoft и Meta, которые зависят от решений Nvidia, затрудняют это.
