Бумажный бум AI-агентов породил такой дефицит вычислительных мощностей, что пандемийные проблемы с поставками покажутся детскими шалостями. Гиганты вроде Anthropic и OpenAI, чьи сервисы мы привыкли считать образцом стабильности, уже буксуют. По данным The Wall Street Journal, доступность API у Anthropic падала до 98,95% в пиковые моменты. Для индустрии, где бесперебойность — само собой разумеющееся, такие цифры — тревожный звонок для клиентов, которые спешно ищут альтернативы, включая OpenAI.
Впрочем, и OpenAI не сидит на коне. Компании пришлось умерить аппетиты, отложив экспериментальную видеоплатформу Sora в пользу более приземленных задач: кодирования и корпоративных решений. Показательна динамика: использование токенов в API OpenAI взлетело с 6 миллиардов до 15 миллиардов в минуту между октябрем и мартом. Аппетит растет, но упирается он в банальное железо.
Цены на GPU взлетели на 48%, согласно Ornn Compute Price Index, а Bank of America рисует мрачную перспективу дефицита, который, вероятно, продлится до 2029 года. Перед компаниями, активно внедряющими AI, встает непростой выбор: либо экстренно менять стратегии закупок и искать менее ресурсоемкие решения, либо смириться с ростом операционных расходов. Результат предсказуем: замедление внедрения AI, падение качества моделей и, как следствие, прямые риски для конкурентоспособности.
Почему это важно: AI-гонка из инструмента оптимизации превратилась в фактор риска. Бизнес-планы, завязанные на передовых AI-сервисах, уже тормозятся ростом затрат и снижением доступности ключевых инструментов. Если даже OpenAI и Anthropic не справляются с наплывом, эпоха неограниченных и дешевых вычислений для AI, похоже, закончилась. Эта ситуация уже перекраивает конкурентную среду, вынуждая CEO экстренно пересматривать бюджеты и искать пути обхода дефицитного кремния. Обещанный AI-рай для бизнеса уперся в бетонную стену из дефицитных GPU. Придется учиться жить в новой реальности, где вычисления — скорее роскошь, чем данность.