Ob razcvetu umetne inteligence si številni zastavljajo strah vzbujajoča vprašanja, kot so: "Ali bom zaradi tehnologije ob službo, in če je odgovor da, kako kmalu?" Nekateri računovodje pa se preplašeno sprašujejo tudi: "Ali tehnološka podjetja nepravilno izračunavajo amortizacijske cikle grafičnih procesnih enot?" To vprašanje resda nima enakega eksistencialnega prizvoka, a odgovor nanj bi lahko močno pripomogel k razumevanju finančne vzdržnosti trga umetne inteligence.
Grafične procesne enote ali GPUso čipi, ki se uporabljajo za učenje in izvajanje najnaprednejših velikih jezikovnih modelov ter prinašajo enega najvišjih stroškov za podjetja z umetno inteligenco. Večina si za to izposoja denar, saj jih želi čim hitreje kupiti čim več. Računovodska pravila zahtevajo, da podjetja v ta namen pripravijo ocene, kako dolgo naj bi ti čipi ohranili vrednost. Navedba daljšega obdobja stroške razporedi skozi daljši časovni razpon, kar podjetjem omogoča, da v tem trenutku poročajo o višjih dobičkih. A če zatrjujemo, da bo oprema uporabna šest let, se lahko podjetje znajde v tveganem položaju, če bo oprema v resnici skoraj vso svojo vrednost izgubila že v štirih letih. Podjetje bo morda moralo kupiti nove, še dražje čipe, in to prej, kot je bilo pričakovano. Do zapletov bi lahko prišlo pri vseh posojilih, pri katerih so zdaj neuporabni čipi služili kot zavarovanje. V najbolj prizanesljivem scenariju bi moralo podjetje odpisati vrednost zastarele opreme, kar bi privedlo do nenadnega zmanjšanja dobička.
Vse to lahko podjetje spravi v resne težave. Če isto napako hkrati dela več podjetij, pa so lahko posledice še obsežnejše. Kaj če je celotna industrija umetne inteligence manj dobičkonosna, kot se zdi, pri tem pa ima najeta posojila, ki so bolj tvegana, kot se zdijo, in se bo v bodoče soočala z večjimi kapitalskimi stroški, kot jih priznava?
Izziv izhaja iz dejstva, da nimamo objektivnega merila, kolikšno vrednost ima lahko pet let star GPU za podjetje z umetno inteligenco. Orodje ChatGPT je ne nazadnje staro šele približno tri leta. "Vsi pravijo: Ne vem, kako financirati GPU, ker ne vem, kako dolgo bo zdržal," pravi Sarah Friar, finančna direktorica v OpenAI, ki stoji za orodjem ChatGPT. Po njenih besedah so v OpenAI prepričani, da bodo njihovi GPU-ji uporabni vsaj pet let.
Kyle Grillot/Bloomberg
Tekma v oboroževanju z umetno inteligenco tako rekoč vsakogar, ki gradi infrastrukturo z UI, spodbuja k maksimalno agresivnim finančnim manevrom. Računovodska pravila podjetjem omogočajo določeno mero fleksibilnosti pri izračunu amortizacije in večina se jih je odločila, da bodo GPU-ji uporabni pet ali šest let. V kakem drugačnem regulativnem okolju bi lahko Ameriška komisija za vrednostne papirje in borzo (SEC) s zahtevnimi vprašanji preizkusila trdnost predpostavk, ki so privedle do teh ocen. Pod predsednikom Donaldom Trumpom pa je agencija sprejela bolj ohlapen pristop, pravi Francine McKenna, izredna predavateljica računovodstva na univerzi Montclair State University v New Jerseyju, ki o tej temipiše priljubljen blog. "Smo v izjemno napetem, dinamičnem in tehnološko naprednem okolju, SEC pa je šla medtem ven na malico," pravi.
Podjetju se ni treba niti pretirano zmotiti, da bi se to znatno poznalo na bilanci stanja, še zlasti glede na obseg naložb v GPU-je. "Že majhna sprememba v politikah amortizacije (za le nekaj mesecev) lahko privede do milijardnih sprememb v dobičkih v določenem četrtletju," pravi Olga Usvyatsky, ki v svojem glasilu Deep Quarry piše o računovodskih vprašanjih, kot je amortizacija strežnikov.
Največji skeptiki v panogi trdijo, da napake tehnoloških podjetij še zdaleč niso majhne. Michael Burry, upravljavec hedge sklada, ki je zaslovel s tem, da je stavil na padec ameriškega nepremičninskega trga tik pred finančno krizo leta 2008, je ta mesec precejšnje vznemirjenje povzročil s svojo oceno, da podjetja, ki gradijo največje podatkovne centre, amortizacijo med letoma 2026 in 2028 podcenjujejo za 176 milijard dolarjev.
Med največjimi vlagatelji v umetno inteligenco so podjetja, kot so Google, Meta in Microsoft – gre za same dobičkonosne družbe, ki sedijo na velikih kupih denarja, a to ne velja za vse. Zagonska podjetja, kot sta OpenAI in Anthropic PBC, bodo morala še naprej zbirati ogromne vsote denarja za financiranje svojih infrastrukturnih načrtov, tako imenovani neocloudi – ki imajo ali upravljajo podatkovne centre, specifične za umetno inteligenco in oddajajo računalniško moč – pa svoje novogradnje pogosto financirajo s pomočjo zadolževanja. Prav ta zadnja skupina morda vzbuja še največ skrbi, saj gre za manjša podjetja, ki so v številnih primerih nedobičkonosna in na svoj dolg plačujejo višje obrestne mere. Če jim pri odplačevanju spodleti, to ni le slaba novica za njihove vlagatelje in posojilodajalce, marveč tudi za proizvajalce čipov, ki jim prodajajo opremo, ter za podjetja z umetno inteligenco, ki najemajo prostor v njihovih podatkovnih centrih.
Dejstvo je, da polna zmogljivost vrhunskih GPU-jev ne traja dolgo. Nvidia, ki snuje najbolj priljubljene čipe, se je zavezala, da bo vsako leto izdelala zmogljivejši model. Jensen Huang, glavni izvršni direktor družbe, v šaljivem tonu pripoveduje o kaosu, ki ga podjetje povzroča s tem, da lastno opremo potiska v prezgodnjo zastarelost. A podjetja z umetno inteligenco trdijo, da je iz starejših GPU-jev mogoče iztisniti še veliko. Čeprav starajoči se čipi morda niso idealni za zapletenejše naloge, kot je učenje naprednih modelov, so še vedno povsem ustrezni za obravnavo uporabniških poizvedb na obstoječih modelih – gre za postopek, znan kot sklepanje. Friar pravi, da OpenAI za operacije sklepanja še vedno uporablja Nvidijine čipe Ampere iz leta 2020.
19. novembra je Colette Kress, glavna finančna direktorica Nvidie, povedala, da se uporabna življenjska doba GPU-jev podaljšuje in da še vedno prodajajo čipe generacije Hopper, ki so na trg prišli leta 2022. V svojih poročilih v začetku meseca sta neoclouda CoreWeave in Nebius Group (dve od redkih podjetij, ki poročajo, da so se njihovi čipi amortizirali v manj kot petih letih) poročala o solidnem prometu s storitvami, ki jih nudita z enakimi in celo starejšimi čipi. Ko so se prve pogodbe za prodajo računalniške moči z uporabo starejših čipov iztekle, so jih po navedbah teh dveh podjetij bodisi podaljšali bodisi so jih hitro nadomestili s pogodbami z novimi naročniki.
Akiko Kon/Bloomberg
Trenutno je povpraševanje po cenejših računalniških storitvah z uporabo starejših čipov tako veliko, da so nekatera podjetja najela posojila ob predpostavki, da bodo ti čipi svojo vrednost ohranili do deset let, kot pravi Carmen Li, direktorica dveh podjetij, povezanih s čipi, namreč Silicon Data in Compute Exchange. "Lahko bi rekli, da stvar ni nepravična," pravi. Starejše GPU-je primerja z rabljenimi avtomobili. "Obstajajo ljudje, ki želijo vedno kupiti najnovejši, najboljši avtomobil. Obstajajo pa tudi ljudje, kot sem jaz, ki kupujem rabljeno."
Starejši čipi morda ne bodo vedno tako tržno zanimivi kot danes – trenutno povpraševanje po njih je vsaj deloma posledica pomanjkanja novejših modelov, zato se morajo kupci zadovoljiti z vsem, kar jim pride pod roke. Ni pa jasno, kaj bi se s trgom manj naprednih čipov zgodilo v primeru, da bi se ti primanjkljaji sčasoma zmanjšali. Tudi če se povpraševanje ohrani, razlogov za previdnost ne manjka. V panogi se je začelo govoriti o zamenljivosti podjetij v podatkovnih centrih; gre za poenostavljen izraz za to, kako enostavno je mogoče čipe, ki se uporabljajo za en namen, prilagoditi za nekaj drugega ali jih prikrojiti drugemu kupcu. Podjetja, ki upravljajo manj zamenljive obrate, bodo imela s prilagajanjem spremembam na trgu večje stroške.
Na težave lahko naleti tudi operater podatkovnega centra, ki svoj objekt zgradi ob domnevi, da bo prodajal dostop do vrhunskih čipov, a po nekaj letih ugotovi, da je njegova oprema tržno uporabna le za cenejše storitve. Ti starejši čipi še vedno zavzemajo dragocen prostor v strežniških omarah in trošijo drago elektriko, ki bi jo lahko koristneje uporabili na novejši opremi. Michael Stewart, upravljavec Microsoftovega sklada M12, to primerja s trgovino z živili, ki na najboljših lokacijah ponuja generične izdelke z nizkimi maržami. "Na to mesto moraš postaviti svoje najbolje prodajane stvari."
Podjetja za infrastrukturo umetne inteligence poskušajo stranke premamiti v zaveze daljšega obsega – včasih za pet ali šest let, – ki bi bile vezane na določeno generacijo čipov. V nekaterih primerih čipe tudi najemajo, namesto da bi jih kupovali; kot navaja dobro obveščeni vir, se OpenAI, na primer, trudi za tovrsten dogovor z Nvidio. Tako si podjetje zmanjša verjetnost, da bo v prihodnosti imelo v lasti opremo, ki je ne bo več želelo.
Tovrstni dogovori lahko tveganje odmikajo na stran, odpravijo ga pa ne. Ker podjetja svoje poslovanje na različne načine financirajo z zadolževanjem – deloma s posojili, zavarovanimi z GPU-ji – ni povsem jasno, kakšne posledice bi morebiten šok prinesel temu celotnemu gospodarstvu. Vlagatelji in regulatorji morajo "sprevideti, da sistem razporeja tveganje, in biti pozorni na obseg tega," pravi Vinay Nair, direktor podjetja Tifin, inkubatorja za finančne programske izdelke, ki temeljijo na umetni inteligenci.
Mike Intrator, izvršni direktor družbe CoreWeave, pravi, da razume stališče, da lahko vrednost GPU-jev pada hitreje, kot se običajno domneva. "Težava je v tem, da lahko iz vsake razpoložljive podatkovne točke razberemo drugačno zgodbo," pravi. "Vedno se vprašam: Kaj pravijo ljudje, ki to kupujejo, ki dejansko vlagajo denar? In jasno nam dajejo vedeti, da je prisotno trajno povpraševanje po tej infrastrukturi."
.webp){kind=icon}
