Прориви в технології ШІ викликали хвилювання на ринку капіталу

Нещодавно великий модель штучного інтелекту однієї з китайських компаній вперше перевищила за кількістю завантажень ChatGPT, посівши перше місце в американському магазині додатків, що викликало широкий інтерес у світовій технологічній, інвестиційній та медійній спільноті. Ця подія не лише змусила задуматися про можливе переписування майбутньої технологічної структури між Китаєм та США, а й спричинила короткочасну паніку на американському ринку капіталу.

Внаслідок цього акції кількох технологічних гігантів зазнали значного падіння. Акції Nvidia впали на 5,3%, ARM - на 5,5%, Broadcom - на 4,9%, TSMC - на 4,5%. Інші компанії, такі як Micron, AMD, Intel, також зазнали падіння акцій в різній мірі. Ф'ючерси на Nasdaq 100 на деякий час впали до -400 пунктів, що може стати найбільшим одноразовим падінням з 18 грудня. За оцінками, ринкова вартість акцій США в понеділкових торгах могла знизитися більш ніж на трильйон доларів.

Криптовалютний ринок також не зміг уникнути цього, з очевидним падінням відповідно до тенденцій фондового ринку США. Біткойн впав нижче 100500 доларів, за 24 години падіння склало 4,48%. Ефір впав нижче 3200 доларів, за 24 години падіння склало 3,83%.

Корені ринкової паніки можуть походити від унікальної моделі розвитку цієї китайської AI-компанії. На відміну від інших відомих AI-компаній, ця компанія за короткий час, менш ніж за 2 роки, з лише 200 працівниками та менше ніж 10 мільйонів доларів витрат на розробку, досягла вражаючих результатів. Ця ефективна та маловитратна модель порушує традиційні уявлення про розвиток AI.

Дехто з експертів зазначає, що це типовий випадок руйнівної інновації. Традиційні компанії оптимізують існуючі процеси, тоді як ця нова компанія переосмислює основні методи, досліджуючи, як більш розумно вирішувати проблеми, а не просто збільшувати вкладення в апаратуру.

Наразі витрати на навчання провідних AI моделей є дуже високими. Деякі великі компанії витрачають на обчислення понад 100 мільйонів доларів, їм потрібні великі дата-центри з тисячами дорогих GPU. Однак ця нова компанія запропонувала рішення, яке дозволяє досягти подібних результатів лише за 5 мільйонів доларів і демонструє відмінні результати в кількох завданнях.

Їхній секрет успіху полягає в переосмисленні всього процесу з нуля. Завдяки інноваційним методам обробки даних вони зменшили необхідну пам'ять на 75%. Цей підхід знизив витрати на навчання з 100 мільйонів доларів до 5 мільйонів доларів, кількість необхідних GPU з 100 000 до 2000, а витрати на API зменшилися на 95%. Що ще важливіше, їхня модель може працювати на звичайних ігрових GPU без спеціального апаратного забезпечення дата-центрів.

Цей революційний прогрес підриває кілька традиційних уявлень у сфері ШІ, включаючи сприйняття інноваційних можливостей Китаю, статус Кремнієвої долини у глобальному розвитку ШІ, конкурентні переваги великих компаній ШІ, а також фінансові витрати, необхідні для розробки моделей ШІ.

Експерти в галузі вважають, що це є перемогою відкритого коду над закритим, що сприятиме процвітанню всієї спільноти відкритого коду. Одночасно це також надає більші можливості для розвитку прикладних програм, в майбутньому можуть з'явитися більш різноманітні продукти розумових чіпів та багатша екосистема застосувань великих мовних моделей.

Незважаючи на це, експерти також вказують на те, що попит на обчислювальну потужність, ймовірно, не знизиться. Історичний досвід показує, що підвищення технологічної ефективності часто призводить до більш широкого застосування та більшого загального попиту на ринку. Як і в процесі переходу від великих мобільних телефонів до поширення телефонів Nokia, саме завдяки зниженню витрат відбулося їхнє поширення, а після поширення загальний обсяг споживання на ринку, навпаки, зріс.

Ця подія не тільки відображає швидкий розвиток технологій штучного інтелекту, але й відображає зміни в глобальному технологічному конкурентному середовищі. Вона може передбачати нові напрямки розвитку індустрії ШІ, на які варто звернути увагу.