Rewolucja w wydajności dzięki DeepSeek: W jaki sposób chiński model AI wpływa na rynek centrów danych

• Ekspansja sztucznej inteligencji trwa • Zwiększona wydajność porusza globalny rynek • Boom w centrach danych

Szybki postęp w dziedzinie sztucznej inteligencji przyczynił się w ostatnich latach do znacznego rozwoju rynku centrów danych. Teraz chiński startup zajmujący się sztuczną inteligencją DeepSeek wywołuje poruszenie swoim modelem R1 i może podważać dotychczasowe prognozy wzrostu. Chociaż analitycy początkowo nie są pewni poprawy efektywności, jaką przyniesie ten model, nowy system może okazać się motorem napędowym rynku w dłuższej perspektywie.

Nowa wydajność może zmienić istniejące prognozy

DeepSeek AI osiągnął potencjalnie rewolucyjny wzrost wydajności dzięki swojemu modelowi R1. Nowe modele sztucznej inteligencji wymagają mniej wydajnych układów scalonych i obiecują niższe koszty operacyjne, co początkowo skłoniło analityków do ponownego przemyślenia prognoz wzrostu dla centrów danych. Według doniesień stacji CNBC, Barclays informuje, że miliardy dolarów zainwestowane w infrastrukturę do szkolenia i zastosowań sztucznej inteligencji mogły nie zostać optymalnie rozdysponowane. Jeśli wzrost wydajności osiągnięty dzięki DeepSeek się potwierdzi, zagrożone może być istnienie, w szczególności mniej energooszczędnych, centrów danych.

Eksperci przestrzegają jednak przed wyciąganiem pochopnych wniosków. Według doniesień CNBC analitycy UBS stwierdzili, że poprzednie prognozy wzrostu nie uwzględniały wpływu tego typu poprawy efektywności. Pierwotnie UBS spodziewał się wzrostu rynku o 10–15 procent do 2028 roku. Obecnie bank widzi potencjał na wyższy wskaźnik wzrostu na poziomie 20 procent w 2025 roku, a także przewiduje się, że rynek pozostanie silny w latach 2026–2028. Decydującym czynnikiem jest to, czy DeepSeek faktycznie umożliwia działanie sztucznej inteligencji przy 20–30-krotnie mniejszym nakładzie obliczeniowym na jedno zapytanie.

Większa efektywność jako siła napędowa wzrostu?

Podczas gdy niektórzy inwestorzy obawiają się, że niższy popyt na wydajne centra danych może spowolnić rozwój branży, inni widzą w tej technologii siłę napędową wzrostu. Tak zwani hiperskalerzy, czyli duzi dostawcy usług w chmurze, tacy jak Google i Meta , potwierdzili swoje miliardowe inwestycje w centra danych, mimo początkowej niepewności. Bank inwestycyjny Goldman Sachs przewiduje również, że popyt na moce przerobowe centrów danych będzie rósł co najmniej do 2026 roku.

Innym zjawiskiem ekonomicznym, które może jeszcze bardziej przyspieszyć boom na centra danych, jest efekt paradoksu Jevonsa. Oznacza to, że poprawa efektywności może prowadzić do jeszcze większego wykorzystania danej technologii. Tańsze i wydajniejsze modele sztucznej inteligencji mogą sprawić, że firmy będą jeszcze chętniej korzystać z aplikacji AI, co z kolei jeszcze bardziej zwiększy popyt na centra danych. Ryan Cox, szef doradztwa AI w Synechron, widzi dokładnie ten efekt: „Ogólnie rzecz biorąc, myślę, że wydajność będzie napędzać adopcję i myślę, że będzie nadal napędzać użytkowanie, nawet gdy te koszty spadną. Wyścig do tych bardziej zaawansowanych modeli i szerszych zastosowań, wykorzystania AI, oznacza, że ​​ogólny popyt na centra danych wzrośnie, a nie spadnie” — wyjaśnia dla CNBC.

Pozostaje pytanie, czy DeepSeek faktycznie zmieni rynek w sposób trwały, czy też jego efekty okażą się ograniczone. Pewne jest jednak, że rozwój technologiczny w sektorze AI będzie nadal przynosił dynamiczne zmiany – a rynek centrów danych musi być w stanie się do nich dostosować.

Zespół redakcyjny finanzen.net

więcej analiz więcej analiz