Вештачката интелигенција расте со неверојатна брзина: Компјутерската моќ се удвојува на секои девет месеци

Глобалната трка за развој на вештачката интелигенција добива сè поголеми размери, а најновите истражувања покажуваат дека светот со невидена брзина ја проширува инфраструктурата потребна за функционирање на напредните AI системи. Компјутерската моќ што ја обезбедуваат новите специјализирани чипови се удвојува приближно на секои девет месеци, што претставува исклучително брзо темпо на технолошки развој. Зад овој раст стојат огромните инвестиции на технолошките компании, зголемената побарувачка за обработка на податоци и настојувањето да се создадат сè помоќни модели на вештачка интелигенција.

Според анализата на истражувачката организација Epoch AI, новите компјутерски капацитети наменети за вештачка интелигенција се зголемуваат во просек за 2,5 пати годишно. Пресметките покажуваат дека ваквата динамика одговара на удвојување на капацитетот на секои 9,1 месеци, што значи дека за релативно краток период технолошката индустрија обезбедува двојно поголема дополнителна пресметувачка моќ. Овој тренд ја покажува големината на инфраструктурната експанзија што ја придружува глобалната популаризација на вештачката интелигенција.

Истражувањето ги опфаќа податоците за продажбата на специјализирани AI чипови од шест големи производители и дизајнери на полупроводници. Во анализата се вклучени Nvidia, Google, AMD, Amazon, Huawei и Cambricon, компании што имаат значајна улога во развојот и снабдувањето со хардвер за современите системи на вештачка интелигенција. Нивните производи се користат во различни видови компјутерска инфраструктура, од големи комерцијални дата-центри до системи за обучување и користење напредни AI модели.

Еден од предизвиците при ваквите анализи е фактот што различните компании произведуваат чипови со различна архитектура, технички карактеристики и пресметувачки можности. Поради тоа, едноставното броење на продадените процесори не би дало реална слика за растот на глобалниот капацитет. Истражувачите затоа користеле заедничка мерна единица, преку која можеле да ја споредат пресметувачката моќ на различни генерации и модели.

Како основа за споредбата бил избран графичкиот процесор H100 на Nvidia, еден од најпознатите чипови што се користат во инфраструктурата за вештачка интелигенција. Пресметувачките можности на останатите процесори биле претворени во еквивалент на H100, означен како H100e. На тој начин истражувачите можеле да проценат колкава дополнителна компјутерска моќ се појавува на глобалниот пазар, без оглед на производителот или конкретната технологија.

Резултатите покажуваат огромна промена за период од нешто повеќе од две години. Во првото тримесечје од 2024 година новопродадените AI чипови обезбедувале пресметувачки капацитет еквивалентен на околу 800.000 процесори H100. До второто тримесечје од 2026 година, оваа бројка достигнала приближно 6,3 милиони H100 еквиваленти, што претставува речиси осумкратно зголемување.

Ваквиот раст не значи само дека технолошките компании купуваат повеќе процесори. Тој покажува дека секоја година на пазарот пристигнува значително поголема количина пресметувачка моќ, која потенцијално може да се користи за обучување нови модели, обработка на информации и обезбедување услуги засновани на вештачка интелигенција. Колку повеќе ваква инфраструктура станува достапна, толку поголеми се можностите за развој на технолошки решенија што бараат огромни компјутерски ресурси.

Истражувачите проценуваат дека годишниот раст на новите капацитети изнесува околу 2,5 пати, при што статистичкиот интервал на доверба се движи меѓу 2,3 и 2,7 пати. Ова покажува дека, и покрај одредената неизвесност во пресметките, основниот тренд останува исклучително силен. Глобалната инфраструктура за вештачка интелигенција продолжува да се проширува со темпо што значително го надминува вообичаениот раст на многу други индустриски капацитети.

Сепак, денешната динамика е поумерена во споредба со експлозивниот развој забележан во 2023 година. Во тој период новите капацитети за вештачка интелигенција се зголемувале приближно шест пати годишно, што претставува уште побрзо темпо од сегашното. Таквиот раст бил поттикнат од наглото зголемување на интересот за генеративната вештачка интелигенција по појавувањето на ChatGPT и GPT-4.

Овие технологии ја променија перцепцијата за можностите на вештачката интелигенција и предизвикаа голема побарувачка за компјутерска инфраструктура. Технолошките компании започнаа интензивно да инвестираат во графички процесори, сервери и дата-центри, настојувајќи да обезбедат доволно ресурси за развој на сопствени AI модели. Во тој период особено значајна улога имаше H100 на Nvidia, кој стана еден од најбараните процесори во индустријата.

Побарувачката за вакви чипови беше поврзана со потребата од огромен број пресметки при обучувањето на големите јазични модели. Современите AI системи обработуваат големи количества податоци и користат сложени математички операции за препознавање обрасци, генерирање текст, анализа на информации и извршување различни задачи. За ваквите процеси потребна е специјализирана инфраструктура што може истовремено да извршува огромен број операции.

Но развојот на вештачката интелигенција не завршува со обучувањето на моделите. Откако ќе бидат развиени, тие мора постојано да обработуваат барања од корисници, компании и различни дигитални апликации. Овој процес, познат како инференција, исто така бара значителни компјутерски ресурси, особено кога услугите се користат од милиони луѓе.

Поради тоа, растот на инфраструктурата е поврзан и со зголемената употреба на вештачката интелигенција во секојдневното работење. AI алатките сè почесто се интегрираат во пребарувачи, канцелариски софтвер, деловни апликации и различни дигитални услуги. Секоја дополнителна примена создава нова побарувачка за пресметувачка моќ, што ги поттикнува компаниите да продолжат со проширувањето на своите капацитети.

Иако долгорочниот тренд останува силен, податоците покажуваат одредено забавување на годишниот раст. Во второто тримесечје од 2026 година новите капацитети биле 2,2 пати поголеми во споредба со истиот период претходната година. Една година порано, соодветната стапка на раст изнесувала 2,8 пати, што укажува на намалување на динамиката во последниот набљудуван период.

Сепак, Epoch AI предупредува дека овие промени не се доволни за да се заклучи дека индустријата влегува во трајна фаза на забавување. Пазарот на полупроводници функционира во циклуси, при што новите генерации чипови постепено ги заменуваат постарите модели. Во одредени периоди компаниите можат да го одложат купувањето опрема додека чекаат понови и помоќни процесори, што привремено влијае врз статистиката.

Дополнително, производството и испораката на специјализирани чипови зависат од сложени глобални синџири на снабдување. Развојот на нова генерација процесори, обезбедувањето производствени капацитети и нивната дистрибуција до клиентите можат да предизвикаат нерамномерности во кварталните резултати. Поради тоа, краткорочните промени во продажбата не мора нужно да ја одразуваат вистинската насока на долгорочниот технолошки развој.

Особено важно е да се направи разлика меѓу продадените чипови и компјутерските капацитети што навистина се ставени во функција. Истражувањето на Epoch AI ја следи пресметувачката моќ во моментот кога процесорите се продаваат, а не кога тие започнуваат да работат во дата-центрите. Ова значи дека дел од капацитетите вклучени во статистиката можеби сè уште не биле достапни за реална употреба во моментот на анализата.

Поставувањето на нова компјутерска инфраструктура е сложен процес што не завршува со испораката на опремата. Потребно е да се обезбедат соодветни простории, електрична енергија, системи за ладење, мрежна поврзаност и техничка интеграција со постојните системи. Во зависност од големината на проектот, меѓу купувањето на процесорите и нивното целосно ставање во функција можат да поминат неколку месеци.

Токму затоа бројките за продадените чипови треба да се разберат како показател за проширувањето на потенцијалната инфраструктура, а не како прецизна мерка за моментално расположливата компјутерска моќ. Реалниот капацитет што може веднаш да се користи зависи и од тоа колку брзо компаниите успеваат да ја инсталираат и активираат новата опрема. Оваа разлика е важна при проценувањето на брзината со која глобалниот AI сектор може да ги проширува своите услуги.

Истражувањето има и други ограничувања што треба да се земат предвид при толкувањето на резултатите. Анализата опфаќа шест големи производители и дизајнери, но не ги вклучува сите компании што развиваат специјализиран хардвер за вештачка интелигенција. Меѓу оние што не се опфатени се Intel, Meta, Microsoft, Cerebras и Groq, кои исто така имаат активности поврзани со развојот на пресметувачка инфраструктура.

Ова значи дека проценките не претставуваат целосен попис на сите AI процесори во светот. Сепак, вклучените компании имаат значајно присуство на пазарот, поради што нивните податоци овозможуваат да се согледа поширокиот тренд. Истражувачите ги користеле расположливите информации за да изградат споредлива слика за движењето на новите капацитети во набљудуваниот период.

Анализата опфаќа десет последователни тримесечја, од почетокот на 2024 година до второто тримесечје од 2026 година. Иако овој период е доволен за да се забележи силен тренд на раст, тој е релативно краток за изведување сигурни долгорочни прогнози. Технолошката индустрија може да биде под влијание на промени во побарувачката, инвестициите, производствените можности и економските услови.

Поради тоа, проценката дека капацитетите се удвојуваат на секои девет месеци не треба да се сфати како непроменливо правило што ќе важи во иднина. Таа го опишува просечното темпо забележано во конкретниот период, а не гарантира дека истата динамика ќе продолжи и во следните години. Сепак, доколку растот се одржи на сегашното ниво, последиците за глобалната технолошка инфраструктура би биле огромни.

Според пресметките што произлегуваат од сегашниот тренд, за три години новите компјутерски капацитети би можеле да се зголемат приближно 16 пати. Тоа би значело значително поголема количина пресметувачка моќ што пристигнува на пазарот во споредба со денешното ниво. Станува збор за условна проекција, но таа јасно ја покажува големината на потенцијалната експанзија.

Таквиот развој би можел да создаде нови можности за технолошките компании и истражувачките институции. Поголемите компјутерски капацитети овозможуваат работа со посложени модели, обработка на поголеми количества податоци и развој на услуги што претходно биле ограничени од недостигот на пресметувачки ресурси. Во исто време, поголемата достапност на инфраструктурата може да придонесе за проширување на примената на вештачката интелигенција во различни економски сектори.

Сепак, растот на компјутерската моќ не значи автоматски дека AI моделите ќе стануваат подобри со истото темпо. Квалитетот на вештачката интелигенција зависи и од алгоритмите, податоците, архитектурата на моделите и ефикасноста со која се користи расположливиот хардвер. Поголемите капацитети создаваат услови за понатамошен напредок, но сами по себе не гарантираат пропорционално зголемување на способностите на системите.

Една од најважните последици од инфраструктурната експанзија е зголемената потреба од електрична енергија. Големите дата-центри користат значителни количества струја за функционирањето на процесорите, мрежната опрема и системите за ладење. Со проширувањето на AI инфраструктурата, обезбедувањето стабилно и доволно енергетско снабдување станува сè поважен дел од планирањето на технолошките инвестиции.

Ова создава дополнителни предизвици за компаниите што градат нови дата-центри. Освен набавката на скапи процесори, тие мора да обезбедат соодветна електроенергетска инфраструктура и услови за нивно непречено работење. Во одредени случаи, токму достапноста на енергија и потребната инфраструктура може да биде ограничувачки фактор за брзината со која новите капацитети ќе бидат ставени во употреба.

Истовремено, проширувањето на AI инфраструктурата претставува огромен инвестициски предизвик. Современите графички процесори, серверските системи и објектите во кои се сместуваат бараат значителен капитал. Компаниите што вложуваат во нив очекуваат дека растечката употреба на вештачката интелигенција ќе создаде доволно приходи за да ги оправда направените инвестиции.

Токму ова прашање станува сè поважно за инвеститорите и финансиските пазари. Иако побарувачката за AI инфраструктура во последните години расте исклучително брзо, долгорочната одржливост на ваквите вложувања ќе зависи од економската вредност што ќе ја создаваат новите технологии. Ако примената на вештачката интелигенција продолжи да се проширува и да носи конкретни деловни резултати, побарувачката за компјутерска моќ би можела да остане висока.

Од друга страна, доколку компаниите не успеат да обезбедат очекуван поврат на вложувањата, можно е дел од инвестициите да бидат одложени или преиспитани. Таквите промени би можеле да влијаат врз производителите на чипови и врз целокупниот синџир на снабдување со AI инфраструктура. Поради тоа, сегашниот брз раст истовремено претставува показател за огромниот потенцијал на индустријата и причина за внимателно следење на нејзината финансиска одржливост.

Дополнително, глобалната распределба на пресметувачката моќ има значење и за меѓународната технолошка конкуренција. Државите и компаниите што располагаат со најголеми AI капацитети имаат подобри можности за развој на напредни модели и дигитални услуги. Ова ја зголемува стратешката важност на производството на полупроводници, пристапот до современи процесори и инвестициите во дата-центри.

Во такви услови, компаниите како Nvidia, AMD, Google, Amazon, Huawei и Cambricon не се само добавувачи на технолошка опрема. Нивните производи и развојни стратегии имаат значително влијание врз брзината со која се проширува глобалната инфраструктура за вештачка интелигенција. Конкуренцијата меѓу нив може да придонесе за појава на нови генерации процесори и за подобрување на ефикасноста на пресметувачките системи.

Особено значајно е што зголемувањето на компјутерската моќ се случува паралелно со напредокот во самите AI модели. Развојот на поефикасни алгоритми може да овозможи подобри резултати со помалку пресметки, додека новите процесори можат да обезбедат поголема моќ со подобра енергетска ефикасност. Комбинацијата од овие фактори м