Как сообщили в ARK Invest, сокращение стоимости обучения нейросетей делает технологию более доступной, однако растущий спрос одновременно требует масштабного расширения вычислительной инфраструктуры.
По оценкам экспертов, к 2030 году глобальные расходы на ИИ-инфраструктуру могут достичь 1,5 триллиона долларов США.
Аналитики отмечают, что затраты на обучение моделей сокращаются примерно на 75% ежегодно. При этом стоимость инференса для моделей с результатами выше 50% в бенчмарках падает еще быстрее — в среднем на 95%.
Обычно удешевление технологий ведет к снижению общих расходов, но в случае с ИИ наблюдается обратный эффект: чем дешевле становятся обучение и использование моделей, тем больше сфер, где их применение оказывается экономически оправданным.
Темпы распространения ИИ также опережают предыдущие технологические волны. Если интернету потребовалось более шести лет, чтобы достичь проникновения на уровне 20%, то искусственный интеллект справился с этим всего за три года.