وقال محللو ماكواري في مذكرة يوم الاثنين إنهم يقدرون تكاليف تطوير R1 بمبلغ 2.6 مليار دولار، أي 467 ضعف التكلفة التي أعلنتها شركة DeepSeek. وقالت الشركة: إننا نقدر تكلفة تطوير DeepSeekR1 بنحو 2.6 مليار دولار. ويستند هذا إلى العمل السابق ويعني أن تكاليف التطوير كانت أعلى بـ 467 مرة مما تم الإبلاغ عنه.
ويسلط التقرير الضوء على أن الأسواق الناشئة تنمو من حيث الحجم، وليس السعر، وأن اعتماد هذه التكنولوجيات سوف يتسارع مع انخفاض تكاليف الحوسبة.
يعتقد المحللون أن تدريب الحوسبة هو سلعة ذات منحنى تكلفة واضح، مع التحسينات في كفاءة الأجهزة التي تزيد من المعروض من الطاقة الحاسوبية والتقدم في البرمجيات مما يقلل الطلب على الطاقة الحاسوبية.
ويذكر التقرير ما يلي: تؤدي التحسينات في كفاءة الأجهزة إلى زيادة المعروض من "وحدات" الحوسبة لكل ميجاوات. تؤدي زيادة كفاءة البرامج إلى تقليل الحاجة إلى "الوحدات" الحسابية.
وأشار ماكواري أيضًا إلى المزايا الهيكلية لنماذج الذكاء الاصطناعي مفتوحة المصدر، والاستفادة من التطوير المجاني، واستخدام ترخيص معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا (MIT) والاعتماد على نطاق واسع.
كتب المحللون: سيستمر هذا في خفض حاجز الدخول لمنشئي النماذج الأساسية.
على الرغم من المخاوف المتعلقة بالتكلفة، فإن الطلب على الطاقة الحاسوبية مستمر في النمو. ويشير التقرير إلى مفارقة جيفونز في مجال الذكاء الاصطناعي، حيث تؤدي زيادة الكفاءة إلى زيادة الاستهلاك الإجمالي.
ويشير ماكواري إلى أن انخفاض تكاليف الاستدلال هو الذي يقود مفارقة جيفونز. تعمل تحسينات الكفاءة على دفع النمو في إجمالي استهلاك الحوسبة.
ادعى ماكواري أن نوايا الإنفاق الرأسمالي تظل المحرك الرئيسي لمشغلي مراكز البيانات وشدد على أن الإنفاق المتعلق بالذكاء الاصطناعي أصبح محركًا مهمًا للإيرادات الحالية.
وخلص المحللون إلى أن الرهان على الذكاء الاصطناعي هو رهان على أكبر الميزانيات العمومية على هذا الكوكب، مما يشير إلى أن الاستثمارات في البنية التحتية للذكاء الاصطناعي من قبل الشركات ذات الحجم الكبير ستستمر في التوسع على الرغم من مخاطر المضاربة.
مقالات ذات صلة: