Сэм Альтман считает неэффективным использование DRAM в ПК вместо дата-центров
Глава OpenAI Сэм Альтман заявил, что распределение дефицитной памяти DRAM в персональные компьютеры вместо облачных дата-центров — это ошибка с точки зрения глобальной эффективности.
Пока индустрия обсуждает, как ИИ-модели поглощают ресурсы, создавая дефицит памяти, глава OpenAI Сэм Альтман предлагает взглянуть на проблему под другим углом. По его мнению, хранение избыточной DRAM в домашних ПК — это нерациональное использование ограниченных мировых ресурсов.
В последнее время тема влияния ИИ на рынок железа становится всё более острой. Рост спроса на вычислительные мощности для обучения моделей приводит к тому, что дата-центры начинают конкурировать с обычными пользователями за поставки памяти. Это подстегивает рост цен и ограничивает доступность DRAM для геймеров и энтузиастов. Однако Сэм Альтман считает, что претензии к ИИ в этом контексте необоснованны.
Эффективность против локальных вычислений
Выступая в подкасте Cheeky Pint, Альтман высказал тезис о глобальной неэффективности распределения ресурсов. Он утверждает, что в условиях ограниченного предложения DRAM было бы «ужасно» с точки зрения глобального распределения, если бы каждый пользователь держал при себе значительный объем памяти, которая используется лишь на 5% времени.
По словам главы OpenAI, при дефиците ресурсов наиболее логичным решением является максимальная утилизация мощностей в облаке. Альтман отметил, что интуиция многих людей работает в обратном направлении: люди стремятся к «локальному выводу» (local inference) — запуску нейросетей непосредственно на своем железе, тогда как облачные вычисления позволяют использовать ресурсы максимально плотно и эффективно.
Контекст рынка и ИИ-пузырь
Заявление Альтмана звучит неоднозначно на фоне того, как именно развитие ИИ-индустрии влияет на рынок. С одной стороны, именно бум генеративного ИИ спровоцировал колоссальный спрос на инфраструктуру, который и стал драйвером дефицита. С другой стороны, текущая ситуация в секторе ИИ демонстрирует признаки нестабильности: инвестиции в облачные вычисления требуют огромных затрат, а акции многих компаний, связанных с ИИ, демонстрируют волатильность на фоне неопределенности о реальной окупаемости технологий.
Гика
