Следующее землетрясение в мире ИИ: почему настоящая опасность исходит не от «убийц SaaS», а от революции вычислительных мощностей?

Автор: Брюс

В последнее время весь технологический сектор и инвесторы пристально следят за одной вещью: тем, как ИИ-приложения «убивают» традиционный SaaS. После того как @AnthropicAI продемонстрировала, как её Claude легко справляется с написанием писем, созданием презентаций и анализом таблиц Excel, стала распространяться паника по поводу «смерти софта». Это действительно устрашает, но если вы фокусируетесь только на этом, можете упустить настоящую масштабную трансформацию.

Это похоже на то, как все мы смотрим в небо на воздушные бои дронов, но никто не замечает, что целые тектонические плиты под нашими ногами тихонько смещаются. Настоящий шторм скрывается под водой, в скрытом для большинства уголке: фундаментальные вычислительные мощности, поддерживающие весь мир ИИ, переживают «тихую революцию».

А эта революция может привести к тому, что пышный праздник, который так тщательно готовил главный «продавец лопат» в сфере ИИ — Nvidia @nvidia — завершится гораздо раньше, чем кто-либо ожидал.

Два революционных пути, которые пересекаются

Эта революция не является единым событием; это переплетение двух, казалось бы, независимых технических направлений. Подобно двум армиям, наносящим встречный удар, они создают клещевой маневр против доминирования Nvidia в области GPU.

Первый путь — это революция в алгоритмах, их «обезжиривание».

Задумывались ли вы когда-нибудь, действительно ли суперкомпьютеру нужно задействовать все свои ядра для решения задачи? Очевидно, нет. DeepSeek поняла эту идею и разработала архитектуру MoE (Mixture of Experts).

Можно представить это как компанию, где содержится сотни специалистов из разных областей. Но для решения каждой конкретной задачи вам нужно пригласить лишь пару самых релевантных сотрудников, а не ставить перед всем коллективом задачу мозгового штурма. В этом и заключается гениальность MoE: огромная модель активирует лишь небольшую часть «экспертов» при каждом вычислении, что радикально экономит вычислительные ресурсы.

К чему это приводит? Модель DeepSeek-V2 официально насчитывает 236 миллиардов «экспертов» (параметров), но для работы ей достаточно активировать всего 21 миллиард, что составляет менее 9% от общего числа. При этом её результаты сопоставимы с показателями GPT-4, который работает на все 100%. Что это значит? Способность ИИ больше не зависит напрямую от потребляемых им вычислительных мощностей!

Ранее мы считали само собой разумеющимся: чем сильнее ИИ, тем больше видеокарт ему требуется. Теперь DeepSeek показывает, что благодаря умным алгоритмам тот же результат можно достичь за десятую часть стоимости. Это ставит под огромное сомнение саму безусловную потребность в покупках GPU от Nvidia.

Второй путь — это революция в оборудовании, переход в другую парадигму.

Работа ИИ делится на два этапа: обучение и инференс (вывод результатов). Обучение похоже на учёбу, требующую пропитания знаниями, и здесь действительно удобны GPU — мощные карты параллельных вычислений. Однако инференс напоминает наше повседневное взаимодействие с ИИ, где главное — скорость отклика.

У GPU есть врождённый недостаток при инференсе: его память (HBM) установлена отдельно, что создаёт задержки при передаче данных туда-сюда. Это как повар, которому ингредиенты хранятся в холодильнике в соседней комнате, и каждое блюдо требует побежать за ними, независимо от скорости рук. Компании вроде Cerebras и Groq пошли другим путём, создав специализированные чипы для инференса, где память (SRAM) распаяна прямо на кристалле, обеспечивая доступ «без задержек».

Рынок уже проголосовал реальными деньгами. OpenAI одновременно жалуется на недостатки инференса на GPU Nvidia и уже заключила контракт с Cerebras на 10 млрд долларов специально для аренды их услуг вывода. Nvidia сама испугалась и, чтобы не отстать от новой гонки, потратила 20 миллиардов долларов на поглощение Groq.

Точка пересечения двух путей: обвал затрат

Теперь объединим эти две идеи: запустите «обезжиренную» на уровне алгоритмов модель DeepSeek на аппаратной платформе с «нулевой задержкой» — чипе Cerebras.

Что произойдёт?

Лавина сокращения затрат.

Во-первых, облегчённая модель настолько компактна, что помещается в встроенную память чипа целиком. Во-вторых, исчезновение узкого места внешней памяти делает реакцию ИИ поразительно быстрой. Итог: стоимость обучения падает на 90% благодаря архитектуре MoE, а затраты на инференс снижаются ещё на порядок за счёт специализированного оборудования и разреженных вычислений. В сумме общие расходы на приобретение и эксплуатацию мирового уровня ИИ могут составить лишь 10–15% от стандартных решений на базе GPU.

Это не улучшение, это смена парадигмы.

Под троном Nvidia незаметно вырывают ковёр

Теперь вы понимаете, почему это смертельно опаснее, чем «паника вокруг Cowork».

Рыночная капитализация Nvidia в триллионы долларов строится на простой истории: будущее за ИИ, а будущее ИИ неизбежно зависит от моих GPU. Но сейчас корни этой истории начинают шататься.

На рынке обучения, даже если Nvidia сохранит монополию, общая ёмкость рынка может резко сократиться, если клиентам хватит десятой части карт для выполнения задач.

На рынке инференса, где торт в десять раз больше обучающего рынка, Nvidia не обладает абсолютным преимуществом и сталкивается с атаками со стороны Google, Cerebras и других игроков. Даже её крупнейший клиент OpenAI начинает менять курс.

Как только Уолл-стрит осознает, что «лопата» Nvidia перестала быть единственным или даже лучшим выбором, с оценками, построенными на ожидании «пожизненной монополии», случится нечто очевидное всем нам.

Поэтому главным «чёрным лебедем» ближайшего полугодия могут стать не новости о том, какое ИИ-приложение вновь кого-то уничтожило, а看似 незаметный технологический выпуск: например, новая статья об эффективности алгоритмов MoE или отчёт о резком росте доли специализированных чипов для инференса, тихо возвестящие о переходе войны за вычислительные мощности на новый этап.

Когда «лопата» главного «продавца лопат» перестаёт быть единственным вариантом, золотая эра этого продавца, вероятно, подходит к концу.