Крупнейшие игроки в мире технологий, включая Microsoft, Amazon, Google, Oracle и OpenAI, намерены инвестировать около триллиона долларов в дата-центры для искусственного интеллекта в течение следующих пяти лет. Однако эксперты указывают на уязвимость в этой стратегии: срок службы графических процессоров (GPU), используемых для обучения моделей, может составлять всего 18 месяцев до 3 лет. После этого они могут использоваться лишь для менее требовательных задач. Для сравнения, традиционные процессоры служат 5-7 лет. новая система отслеживания GPU

Согласно данным Princeton CITP Blog, при обычной нагрузке в 60–70% GPU могут функционировать максимум 3 года. Основной причиной быстрого износа чипов является высокая мощность в более 700 Вт, что приводит к значительному тепловому стрессу. В результате около 9% GPU выходит из строя в первый год, что превышает 5% для традиционных CPU.

Снижение цен на аренду GPU подтверждает эту тенденцию: ставки на H100 упали на 70% с пиковых значений. CEO Microsoft, Сатья Наделла, отметил, что компания изменяет стратегию закупок GPU, чтобы избежать устаревания технологий. Аналитики Barclays уже пересмотрели прогнозы прибыли ИИ-компаний, ожидая дефицит в 800 миллиардов долларов к 2030 году.