Az AI-ipar körüli hype lassan már a techvilágon belül is repedezni kezd. Egy hosszú szakmai beszélgetésben Ed Zitron elemző és Tom, a Moore’s Law Is Dead csatorna házigazdája egészen durván nekiment az AI-adatközpontok, a vállalati AI-stratégia és a techcégek vezetőinek működésének. A diskurzus egyik fő állítása szerint az AI-piacot nem a valós igények, hanem a „kihagyhatatlan jövő” narratívája hajtja.
Gigawattos ígéretek, félkész adatközpontok
A beszélgetés egyik legérdekesebb része az adatközpont-építési hullámról szólt. Zitron szerint a médiában és a befektetői kommunikációban sokszor úgy tálalják az új AI-campusokat, mintha azok már működnének, miközben több projekt valójában még csak részben épült meg. Példaként Microsoftot említette, ahol állítása szerint egyetlen, 2023 után bejelentett nagyobb AI-adatközpont sem készült el teljesen.
A háttérben egyre komolyabb probléma a hálózati infrastruktúra hiánya, a transzformátor- és generátorhiány, valamint az energiaellátás kérdése. Több hyperscaler ideiglenes gázgenerátorokat használ, hogy egyáltalán működésbe tudja hozni az AI-szervereket. Ez különösen kellemetlen annak fényében, hogy a nagyvállalatok kommunikációja szinte kizárólag a „zöld AI” köré épül.
Egyre nagyobb az ellenállás
Az AI-adatközpontokkal szembeni lakossági tiltakozás is gyorsan erősödik. A beszélgetésben konkrét példák hangzottak el Ohio, Illinois és Michigan kapcsán, ahol adókedvezmények visszavonása vagy helyi ellenállás lassította a projekteket. Zitron szerint a helyi közösségek egyre kevésbé látják értelmét annak, hogy hatalmas, energiaéhes létesítmények épüljenek minimális munkahelyteremtés mellett.
A kritika egyik központi eleme az volt, hogy a techcégek képtelenek világosan megmagyarázni: pontosan mire kell még több számítási kapacitás. Az AI-modellek fejlesztői folyamatosan újabb és újabb GPU-farmokat igényelnek, de a „miért?” kérdésre ritkán érkezik konkrét válasz.
AI a vállalatokon belül: nő a káosz?
A beszélgetés másik fontos témája a generatív AI vállalati használata volt. Több, névtelenül nyilatkozó AMD- és NVIDIA-közeli forrás szerint a vezetők agresszíven erőltetik az AI-eszközök használatát a fejlesztésben, miközben az eredmények gyakran problémásak.
A kritikusok szerint az AI képes „működőnek látszó” kódot generálni, de a hibák javítása végül sokkal több időt emészt fel. A probléma különösen ott látványos, ahol kevésbé tapasztalt fejlesztők vakon bíznak a modellek outputjában. Zitron ezt úgy fogalmazta meg: az LLM-ek „a munka imitációját” végzik, nem valódi mérnöki gondolkodást.
Reped az AI-buborék?
A beszélgetés végén előkerült az AI-piac pénzügyi oldala is. Zitron szerint az egész szektor egyik legnagyobb gyenge pontja a gigantikus adósságra épített adatközpont-finanszírozás. Ha a bankok vagy befektetők elkezdik visszafogni a hiteleket, az dominószerűen rántaná magával az AI-hardverpiacot is — beleértve az NVIDIA-t, az AMD-t és a memóriagyártókat.
A jelenlegi helyzet alapján egyre kevésbé tűnik biztosnak, hogy az AI-ipar növekedése a mostani tempóban fenntartható. A kérdés már nem az, hogy épülnek-e még adatközpontok — hanem az, hogy meddig finanszírozható ez az egész.
