Gli investimenti nell’intelligenza artificiale stanno entrando in una fase più selettiva poiché le aziende e gli investitori guardano oltre l’entusiasmo iniziale e si concentrano sull’infrastruttura del data center necessaria per gestire i sistemi di intelligenza artificiale.
Una recente analisi di Goldman Sachs suggerisce che il mercato si sta muovendo verso ciò che l’azienda descrive come una “fuga verso la qualità”. In pratica, gli investitori prestano maggiore attenzione alle società che possiedono e gestiscono grandi data center e infrastrutture informatiche. Le aziende che offrono strumenti di intelligenza artificiale ristretta o software sperimentale ricevono meno attenzione.
Goldman Sachs prevede che la spesa per le infrastrutture AI crescerà rapidamente man mano che le aziende espandono la capacità di calcolo per la formazione e l’implementazione dei modelli. Le aziende di cloud su vasta scala investono ogni anno decine di miliardi di dollari in nuovi data center e hardware informatico. Anche i sistemi di rete si stanno espandendo per supportare questa crescita.
La domanda di intelligenza artificiale sta rimodellando il mercato dei data center
Goldman Sachs Research stima che i carichi di lavoro dell’intelligenza artificiale potrebbero rappresentare circa il 30% della capacità totale dei data center nei prossimi due anni, poiché la domanda di potenza di calcolo cresce nei servizi cloud e nelle applicazioni aziendali. Il cambiamento riflette il modo in cui le attività di intelligenza artificiale differiscono dai tradizionali carichi di lavoro cloud. L’addestramento di modelli di grandi dimensioni richiede migliaia di chip in esecuzione in parallelo per periodi prolungati. Anche l’inferenza, il processo di generazione di risposte o previsioni, richiede una potenza di calcolo costante durante l’esecuzione dei servizi.
I fornitori di servizi cloud e gli sviluppatori di intelligenza artificiale stanno ora espandendo la capacità dei data center a un ritmo mai visto nelle fasi precedenti del cloud computing. La domanda di infrastrutture va oltre l’hardware informatico. L’approvvigionamento energetico sta diventando una questione centrale nella corsa all’intelligenza artificiale.
Goldman Sachs Research stima che la domanda energetica globale dei data center potrebbe aumentare di circa il 175% entro il 2030 rispetto ai livelli del 2023, trainata in gran parte dai carichi di lavoro dell’intelligenza artificiale. L’azienda afferma che questo aumento sarebbe più o meno uguale all’aggiunta alla rete globale della domanda di elettricità di un altro dei primi 10 paesi consumatori di energia. L’aumento della domanda di energia sta spingendo anche i servizi pubblici e i governi a prendere in considerazione nuovi investimenti nelle infrastrutture energetiche.
I limiti delle infrastrutture stanno modellando la strategia dell’IA
La crescente necessità di energia e raffreddamento sta influenzando il luogo in cui verranno costruiti i nuovi data center AI. Anche i requisiti di spazio influenzano la scelta del sito. Le grandi strutture sono spesso situate vicino a fonti energetiche stabili e a reti in fibra ad alta capacità. Alcune aziende stanno costruendo cluster di formazione sull’intelligenza artificiale in aree remote dove la terra e l’elettricità sono più facili da garantire. Anche l’ubicazione dei data center può incidere sull’impatto ambientale. La ricerca accademica sulle infrastrutture di intelligenza artificiale mostra che i sistemi di raffreddamento e la posizione geografica possono influenzare l’uso di energia e acqua tanto quanto l’efficienza dell’hardware.
I limiti stanno iniziando a influenzare il modo in cui le aziende tecnologiche pianificano le loro strategie di intelligenza artificiale. Costruire nuovi modelli o software è solo una parte della sfida. Le aziende devono inoltre garantire di disporre dell’infrastruttura necessaria per gestire tali sistemi in modo affidabile. In molti casi, la costruzione di tale infrastruttura richiede anni.
La costruzione di grandi data center implica catene di fornitura complesse. I progetti spesso richiedono l’acquisizione di terreni e la connessione alla rete. Molti dipendono anche da accordi energetici a lungo termine. La carenza di apparecchiature elettriche e i ritardi nell’espansione della rete possono rallentare nuovi progetti. Questi vincoli aiutano a spiegare perché gli investitori prestano maggiore attenzione alle aziende che già controllano grandi reti di data center.
Una fase selettiva del mercato dell’IA
Durante la prima ondata di adozione dell’IA generativa, molte aziende hanno visto aumentare il proprio valore di mercato semplicemente associandosi all’IA. Questa fase sta ora iniziando a cambiare poiché gli investitori rivalutano dove avverrà la crescita dell’intelligenza artificiale.
Gli investitori stanno esaminando quali aziende dispongono delle infrastrutture e dei modelli di reddito necessari per supportare l’implementazione a lungo termine. Gli operatori dei data center e i produttori di chip si trovano alla base di questo ecosistema. I loro servizi sono richiesti indipendentemente da quali applicazioni di intelligenza artificiale guadagnino terreno.
Durante le precedenti ondate di crescita informatica, le aziende che costruivano l’infrastruttura sottostante spesso ottenevano ricavi stabili. Le piattaforme software, al contrario, sono cresciute e diminuite più rapidamente. Una dinamica simile potrebbe ora formarsi nel settore dell’intelligenza artificiale.
Anche l’espansione delle infrastrutture solleva nuove domande. La domanda di energia e la capacità della rete stanno diventando questioni centrali per i governi e i pianificatori del settore. Anche l’impatto ambientale è oggetto di un’analisi più approfondita.
Nei prossimi anni, l’economia dell’intelligenza artificiale potrebbe dipendere tanto dalle centrali elettriche e dai sistemi di raffreddamento quanto da algoritmi e software. Questa realtà sta dando forma alla prossima fase della corsa all’intelligenza artificiale.
(Foto di Collezione di spade laser)
Vedi anche: Goldman Sachs e Deutsche Bank testano l’intelligenza artificiale per la sorveglianza commerciale
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Fonte: www.artificialintelligence-news.com
