எல்லாரும் என்விடியா (Nvidia) மற்றும் AI சிப் போட்டியைப் பார்த்துக் கொண்டிருக்கிறார்கள்.
அதற்குக் கீழே அமர வேண்டியதை நான் பார்த்துக் கொண்டிருக்கிறேன்.
என்விடியா அண்மையில் காலாண்டு வருமானமாக $96.2B என்று அறிவித்தது; அதில் Data Center வருமானம் $89B ஆக, வருடத்துக்கு வருடம் 117% உயர்ந்துள்ளது.
ஒரு நிமிடம்.
அடுத்த கட்டுப்பாடு GPU ஆக இருக்காமல் இருக்கலாம். அவற்றை இயக்கி வைத்திருக்க தேவையான உள்கட்டமைப்பாக இருக்கலாம்.
IEA மதிப்பீட்டின்படி, உலகளாவிய தரவு மையங்களின் (data-center) மின்சார பயன்பாடு 2025ல் 485 TWh இருந்து 2030க்குள் 950 TWh ஆக כמעט இரட்டிப்பாகலாம்; அதே சமயம் AI-க்கு முக்கியமான தரவு மையங்களிலிருந்து மின்சார பயன்பாடு மும்மடங்காகலாம்.
அது நான் AI வர்த்தகத்தை எப்படி பார்க்கிறேன் என்பதை மாற்றுகிறது.
வாய்ப்பு—அவசியமாக வேகமான சிப்புகளை உருவாக்கும் மற்றொரு நிறுவனம் அல்ல. அவற்றின் கீழே உள்ள உடல் அடுக்கை (physical layer) வழங்கும் நிறுவனங்கள் இருக்கலாம்: டிரான்ஸ்ஃபார்மர்கள் (transformers), கிரிட் (grid) உபகரணங்கள், மின்உற்பத்தி (power generation), குளிர்வித்தல் (cooling), சேமிப்பு (storage) மற்றும் தரவு-மைய உள்கட்டமைப்பு.
ஆனால் ஒரு சிக்கல் இருக்கிறது.
எதிர்பார்க்கப்படும் தேவையால் எல்லா திட்டமிட்ட தரவு மையங்களும் கட்டப்படும் என்று உறுதி செய்ய முடியாது. நிதியுதவி, அனுமதிகள் (permitting), மின்கிரிட் இணைப்புகள் (grid connections) மற்றும் விநியோக கட்டுப்பாடுகள் (supply constraints) முழு கட்டுமானத்தையும் தாமதப்படுத்தலாம். மேலும் AI திறன் (efficiency) வேகமாக மேம்படுகிறது.
அதனால் மின்சாரம், AI வர்த்தகத்தில் சிப்புகளை மாற்றும் என்று நான் சொல்லவில்லை.
நான் சொல்லுவது: அந்த bottleneck (கட்டுப்பாட்டு நெரிசல்) நகரலாம் என்பதுதான்.
AI தேவை, மின்கிரிட் உடல்திறன் (physical limits) வரம்புகளை சந்திக்கும்போது கேள்வி இன்னும் சுவாரசியமாகிறது:
அனைவருக்கும் திடீரென தேவைப்படும் உள்கட்டமைப்பை யார் சொந்தமாக வைத்திருக்கிறார்கள்?