Problém za 800 miliard dolarů: Umělé inteligenci hrozí do roku 2030 finanční i energetické přetížení

Poradenská společnost Bain & Company ve své výroční zprávě Global Technology Report varuje, že současný rozvoj AI není dlouhodobě udržitelný. Do roku 2030 by měly společnosti provozující umělou inteligenci podle zprávy potřebovat téměř 200 gigawattů dodatečné energie potřebné na výpočetní kapacitu, což odpovídá obrovskému nárůstu spotřeby elektřiny i potřeby investic. Přibližně polovina poptávky má podle zprávy připadnout na Spojené státy.

Problém ale není jen v nedostatku financí. Výpočetní nároky AI rostou více než dvakrát rychleji, než předpokládá Mooreův zákon ze 60. let (o růstu výpočetního výkonu na dvojnásobek za zhruba rok a půl), a technologický pokrok v oblasti polovodičů zkrátka nestačí. Ani masivní přesun IT rozpočtů firem do cloudu a následné reinvestice peněz do datových center nedokáží deficit vyrovnat. Bain & Company proto varuje před slabým místem v očekávaném procesu globální adopce umělé inteligence.

Podle Davida Crawforda, který šéfuje technologickým poradcům v Bain & Company, budou technologičtí lídři do roku 2030 stát před nutností investovat až 500 miliard dolarů do samotné infrastruktury a zároveň si (i díky AI) zajistit dodatečné příjmy okolo dvou bilionů dolarů ročně. Tlak na kapitál se bude kombinovat s tlakem na energetické zdroje. Elektrické sítě, které v mnoha zemích nebyly posíleny dlouhé dekády, budou muset zvládnout dramatické zvýšení poptávky po elektřině.

Souvisejí s tím také geopolitické otázky. "Závody ve zbrojení" mezi technologickými velmocemi i klíčovými poskytovateli služeb mohou vést jak k nadměrnému budování neefektivních kapacit, tak k jejich nedostatku. Zvládnout vývoj mezi těmito extrémy bude podle Bain & Company zásadní, a to nejen z hlediska investic, ale i z pohledu inovací, dodavatelských řetězců a efektivity samotných algoritmů.

Vedle trénování modelů se hlavním motorem rostoucí poptávky stává takzvaná inference, tedy samotné používání AI systémů při generování textů, obrazů, kódů nebo různých predikcí. Učení se samotných modelů je výpočetně náročné a následný provoz znamená obrovské množství různých zadání a požadavků každý den. OpenAI letos v červenci uváděla, že zpracovává 2,5 miliardy promptů denně, z toho 330 milionů v USA. Podle projekcí společnosti Brookfield bude do roku 2030 tvořit inference až tři čtvrtiny celkové poptávky po výpočetním výkonu, a úměrně tomu tedy i po spotřebovávané energii.

Stále silněji přitom zaznívají varování, že extrémní nárůst valuací v celém odvětví umělé inteligence a spoléhání se na ni může být další spekulativní bublina. Přestože OpenAI, Google, Microsoft nebo Meta Platforms investují obrovské peníze do datových center, monetizace zatím zaostává. Firmy i jednotlivci váhají s placením za prémiové služby, dokud neuvidí jejich jasný ekonomický přínos. Je tedy otázkou, zda a jak rychle se investice začnou vracet a zda výnosy budou tak vysoké, jak to vyjadřují optimistická ocenění dotčených firem.

Obavy nedávno vyjádřili i významné osobnosti odvětví. Podle Sama Altmana a Breta Taylora z OpenAI hrozí, že valuace a očekávání jsou vyšroubované nad realistickou úroveň. Konkurence v oblasti AI nicméně sílí. Zatímco Microsoft těží z partnerství s OpenAI, Google nebo Meta se snaží jejich náskok dohnat, a to zejména v aplikacích pro běžné uživatele.

Zpráva Bain & Company je tak dalším z rostoucí řady varování. Aby mohla umělá inteligence naplnit svůj revoluční potenciál, je potřeba nejen investovat stovky miliard dolarů, ale také hledat inovativní finanční modely, podporovat rozvoj (čisté) energetiky, posilovat polovodičový průmysl a efektivně řídit globální dodavatelské řetězce. Bez toho se může stát, že boom AI narazí na limity dříve, než se plně projeví její přínosy.

Zdroj: Bain & Company, Bloomberg, CNBC