Как сообщил вице-президент по облачной инфраструктуре Амин Вахдат, компании теперь необходимо увеличивать вычислительные мощности каждые шесть месяцев. Такое заявление он сделал на внутренней встрече 6 ноября, где сотрудникам показали слайд с надписью: «Теперь мы должны удваивать мощности каждые 6 месяцев… ещё 1000× за 4–5 лет». Иными словами, Google ожидает, что в ближайшие годы потребности в вычислениях возрастут примерно в тысячу раз, и уже готовит инфраструктуру к такому стремительному росту.
Расходы компании неизбежно увеличиваются. Годовой прогноз капитальных затрат поднят до 91–93 млрд долларов, и большая часть этих средств идёт на серверы, хранилища и сети. Причина очевидна: запросы к ИИ становятся всё более тяжёлыми, модели — сложнее, а их использование распространяется на все продукты Google: поиск, Workspace, Cloud и инструменты для разработчиков. Даже при активной оптимизации Google не удаётся полностью сдержать стремительный рост нагрузок.
При этом в компании подчёркивают, что простое расширение дата-центров уже недостаточно. Ставка делается и на собственные чипы, и на оптимизацию моделей. По словам Вахдата, новый TPU Ironwood и другие архитектурные нововведения должны заметно поднять энергоэффективность и снизить стоимость вычислений при улучшении качества моделей. Это критически важно, потому что затраты на ИИ увеличиваются быстрее, чем успевает развиваться инфраструктура. Если темпы роста не ускорить, Google может столкнуться с дефицитом мощности для клиентов и собственных сервисов.
Внутренние прогнозы однозначны: сейчас для Google риск отставания в инфраструктуре выше, чем риск чрезмерных инвестиций. Спрос на генеративный ИИ уже обгоняет имеющиеся мощности, и любое замедление в наращивании вычислительных ресурсов может создать серьёзное «узкое горлышко». Фактически компания оказалась в ситуации, где единственный способ оставаться конкурентоспособной — агрессивно и непрерывно увеличивать возможности для работы ИИ-моделей, причём удваивая их каждые полгода.
Расходы компании неизбежно увеличиваются. Годовой прогноз капитальных затрат поднят до 91–93 млрд долларов, и большая часть этих средств идёт на серверы, хранилища и сети. Причина очевидна: запросы к ИИ становятся всё более тяжёлыми, модели — сложнее, а их использование распространяется на все продукты Google: поиск, Workspace, Cloud и инструменты для разработчиков. Даже при активной оптимизации Google не удаётся полностью сдержать стремительный рост нагрузок.
При этом в компании подчёркивают, что простое расширение дата-центров уже недостаточно. Ставка делается и на собственные чипы, и на оптимизацию моделей. По словам Вахдата, новый TPU Ironwood и другие архитектурные нововведения должны заметно поднять энергоэффективность и снизить стоимость вычислений при улучшении качества моделей. Это критически важно, потому что затраты на ИИ увеличиваются быстрее, чем успевает развиваться инфраструктура. Если темпы роста не ускорить, Google может столкнуться с дефицитом мощности для клиентов и собственных сервисов.
Внутренние прогнозы однозначны: сейчас для Google риск отставания в инфраструктуре выше, чем риск чрезмерных инвестиций. Спрос на генеративный ИИ уже обгоняет имеющиеся мощности, и любое замедление в наращивании вычислительных ресурсов может создать серьёзное «узкое горлышко». Фактически компания оказалась в ситуации, где единственный способ оставаться конкурентоспособной — агрессивно и непрерывно увеличивать возможности для работы ИИ-моделей, причём удваивая их каждые полгода.
