Исследователи заявили, что с 2022 года США получили 72% мировых вычислительных мощностей для ИИ, а Китай — 10%. Это даёт Америке серьёзное преимущество в создании инструментов ИИ, которыми пользуются люди и компании.
Главное
По данным Epoch AI Research, с 2022 года в США сосредоточилось 72% мировых вычислительных мощностей для ИИ, а на Китай пришлось около 10%
По данным Epoch, с 2022 по 2025 год США ежегодно получали около 60% новых вычислительных мощностей для ИИ
Epoch не опубликовала полную методологию в своём посте в X, поэтому эти цифры следует считать ориентировочными оценками
Oracle, Amazon и Microsoft вкладывают большие средства в целые системы, а не только в процессоры, чтобы поддерживать обучение и инференс больших моделей
Epoch AI Research сообщила, что с 2022 по 2025 год на США также приходилось около 60% ежегодного прироста вычислительных мощностей ИИ. Исследовательская группа изучает долгосрочные тенденции в обучении моделей, спросе на оборудование и инфраструктуре ИИ.
Эти цифры важны, потому что вычислительные мощности ИИ — чипы и серверы, используемые для обучения моделей и их запуска, — теперь определяют, кто способен в больших масштабах создавать передовые системы.
Лаборатория может улучшать данные и алгоритмы, но для перехода от прототипа к производству ей всё равно нужны тысячи ускорителей, договоры на поставку электроэнергии и сетевое оборудование.
Epoch не опубликовала полную методологию в посте в X, поэтому эти цифры следует считать ориентировочной оценкой, а не переписью всех работающих графических процессоров. Тем не менее такое соотношение согласуется с недавними отраслевыми тенденциями, включая масштабное расширение облачной инфраструктуры в США и экспортные ограничения, затормозившие доступ Китая к самым передовым ускорителям.
Вычислительные мощности ИИ сосредоточены в облаках США
Эта концентрация также помогает понять, почему так много разработчиков моделей связали себя с американскими партнёрами по инфраструктуре.
Когда большая часть вычислительных мощностей ИИ находится в облаках США и кампусах центров обработки данных, доступ к ним становится предметом коммерческих переговоров ещё до того, как возникает вопрос об исследованиях.
Такая динамика увеличила разрыв между лабораториями, способными обеспечить себе мощности на долгий срок, и теми, кому это не удаётся. Кроме того, она подталкивает страны за пределами США субсидировать внутренние вычислительные мощности, привлекать иностранных производителей чипов или довольствоваться устаревшим оборудованием, которое повышает стоимость обучения и удлиняет циклы внедрения.
Читателям, следящим за криптовалютами, эта ситуация знакома.
Дефицит вычислительных мощностей ИИ теперь отчасти напоминает нехватку места в блоке или майнинговых мощностей. Тот, кто контролирует предложение, может взимать плату за доступ, отдавать приоритет предпочитаемым задачам и влиять на экономику всех участников ниже по цепочке.
Читайте также: Стартап в сфере разработки лекарств привлёк $215 млн для создания химических лабораторий в США
Четыре года политики и закупок
Этот дисбаланс возник не за одну ночь.
С 2022 года американские гиперскейлеры заключали многолетние контракты на поставку чипов, арендовали новые энергетические мощности в промышленных масштабах и получали значительную часть мирового объёма ускорителей высшего класса.
Китаю, напротив, пришлось обходить экспортные ограничения, справляться с ограниченными возможностями отечественных производителей чипов и ограниченным доступом к передовым технологиям упаковки и памяти. Это не мешает китайским компаниям создавать мощные модели, но меняет структуру затрат и замедляет наращивание новых вычислительных мощностей ИИ.
Последние данные появились после года, в течение которого инвесторы рассматривали доступ к вычислительным мощностям как показатель устойчивости компаний в сфере ИИ.
Заявления о выручке имеют меньшее значение, когда главный вопрос — сможет ли компания зарезервировать достаточное количество машин через шесть месяцев.
Как вычислительные мощности ИИ влияют на остальных
Дальше стоит следить за тем, будет ли доля США расти, даже если другие регионы увеличат расходы. Если в 2027 году Европа, страны Персидского залива и некоторые части Азии нарастят мощности, рынок может стать менее концентрированным, но по-настоящему сбалансированным он не станет.
Для стартапов практический вопрос проще.
Если вычислительные мощности ИИ продолжат концентрироваться в нескольких регионах и облачных платформах, создателям моделей, возможно, придётся выбирать между более высокой маржой, меньшей задержкой или стратегической независимостью. Редко кому удастся получить всё сразу.
Как вычислительные мощности ИИ превращаются в электроэнергию
Данные Epoch AI Research описывают не только количество чипов.
На практике вычислительные мощности ИИ — это доступные ресурсы для обучения и инференса в кластерах, построенных из ускорителей, сетевых коммутаторов, памяти и систем электропитания. У компании с 10 000 современных графических процессоров, но слабой межсоединительной инфраструктурой, эффективные вычислительные мощности ИИ могут быть меньше, чем у конкурента с меньшим числом чипов и более быстрыми сетями.
Именно поэтому Oracle, Amazon и Microsoft вкладывают большие средства в целые системы, а не только в процессоры.
Для обучения больших моделей данные должны перемещаться между стойками с минимальными задержками, а для инференса требуется достаточное число доступных серверов, чтобы обрабатывать запросы пользователей при стабильных затратах. Когда Epoch сообщает, что на США приходится 72% вычислительных мощностей ИИ, речь идёт о контроле над всей инфраструктурой: землёй, электричеством, охлаждением, чипами и облачным ПО.
Для китайских лабораторий и облачных компаний эта цифра важна потому, что отсутствие каждого следующего звена усиливает ограничения на остальных этапах.
Нехватка чипов высшего класса может вынудить использовать кластеры меньшего размера. А небольшие кластеры могут означать более длительное обучение.
Длительное обучение может задержать выпуск продуктов и увеличить потребность в финансировании. Такова цепная реакция, стоящая за одной статистической цифрой.
Читайте далее: SEC внесла три компании в публичный список за торговлю токенизированными акциями