Kiçik modellər bulud hesablama gücü tələbatını "ələ alır", trilyon dollarlıq məlumat mərkəzi kapital xərcləri sınağa çəkilir

AI tətbiqləri genişlənməkdə davam edir, lakin bu dövrün canlanmasını təmin edən çox böyük miqyaslı məlumat mərkəzləri investisiyaları, yeni tələbat tərəfi çətinlikləri ilə üzləşir.

Jefferies-in hesabatı qeyd edir ki, kiçik dil modellərinin performansının artması və xərclərin azalması ilə, müəssisələrin AI yerləşdirilməsi mərkəzləşdirilmiş buluddan yerli səviyyəyə keçə bilər və bu, bulud hesablama gücünə olan tələbatı və böyük məlumat mərkəzi kapital xərclərinə təzyiq yarada bilər.

Bu fikrin əsas sübutlarından biri AI serverlərinin faktiki istifadə vəziyyətinə son zamanlarda edilən müşahidədir. 2026-cı ilin sentyabrında Swerve Research Technologies Anthropic server sorğu növbəsinin gözləmə zamanını izləyərək "bütünlük indeksi" tikdi və müəyyən etdi ki, həmin serverlərin istifadə səviyyəsi 2026-cı ilin yanvar-fevralındakı maksimumdan 26% aşağı düşüb. Bu göstərici birbaşa şirkətin gəlirləri ilə əlaqəli olmasa da, istifadə səviyyəsi davamlı şəkildə azalsa, müəyyən hissədə hesablama gücü təchizatında boşluq yaranmağa başlayır.

Bununla yanaşı, AI infrastrukturuna investisiyalar hələ də sürətlə genişlənir. Hazırda bazar gözləyir ki, Meta, Alphabet, Amazon və Microsoft adlı dörd ABŞ texnologiya nəhənginin 2027-ci ildə birgə kapital xərcləri 990 milyard dollaradək çatacaq. Hesabatda bildirilir ki, AI hesablama gücünə olan tələbatın artımı belə böyük investisiya miqyasını qarşılayar bilməzsə, bəzi məlumat mərkəzləri kifayət qədər gəlir əldə etməmək və hətta "əldə saxlanmış aktivə" çevrilmək riski ilə üzləşə bilər.

Serverlərin istifadə səviyyəsi azalır, AI hesablama təchizatı sınaqdan çıxır

Meta-nın şəxsi AI məhsulu Muse 8 sentyabrda istifadəyə verildikdən sonra, Meta-nın səhm qiymətini bir neçə həftə ərzində 21% artırdı və yaxın dövrdə AI istehlak tətbiqlərinin parlaq nümunəsi oldu. Amma hesabatda vurğulanır ki, tək bir tətbiqin uğuru bütün AI infrastrukturuna investisiya dövrünün davam edə bilməsini təsdiqləmək üçün kifayət deyil.

Daha diqqətəlayiq olan odur ki, AI şirkətləri də bazarın optimist gözləntilərindən fərqli siqnallar göndərirlər.Anthropic CEO-su, OpenAI CEO-su Sam Altman və Elon Musk son zamanlar AI inkişafını yavaşlatmanın zəruriliyi barədə açıq müzakirələr aparıblar; Anthropic-in əvvəlcədən planlaşdırılan IPO-su isə noyabradək təxirə salınıb.

Bununla yanaşı, Anthropic əvvəllər SpaceX ilə üç illik və 45 milyard dollar dəyərində hesablama gücü müqaviləsini imzalamış və Amazon, Google Cloud ilə bir neçə milyard dollarlıq hesablama gücü əməkdaşlığına nail olmuşdu. Əgər AI gəlirinin artımı yavaşlasa və əvvəlcədən imzalanan böyük miqyaslı hesablama gücü müqavilələrinin icrası davam etsə, şirkətlərin xərcləri daha da arta bilər.

Məlumata görə, Meta iyulda Anthropic ilə danışıqlar aparıb və iki il ərzində ona maksimum 10 milyard dollar dəyərində məlumat mərkəzi hesablama gücünü icarəyə verməyi planlaşdırır. Hesabatda qeyd olunur ki, böyük texnologiya şirkətləri hesablama gücünü satmaq üçün xarici müştərilər axtarmağa başladılar və bu, infrastrukturun sürətlə genişlənməsi ilə aktivlərin istifadə səviyyəsini yüksəltməyin yeni bir problemə çevrildiyini göstərir.

Kiçik modellər performansı artırır, yerli yerləşdirmə bulud tələbatını bölə bilər

Serverlərin istifadə səviyyəsindəki qısamüddətli dəyişikliklərlə müqayisədə, hesabat AI modeli arxitekturasının dəyişməsinə daha çox diqqət yetirir.

Stanford Universiteti və Together AI tərəfindən birgə dərc olunan “Intelligence per Watt” araşdırması göstərir ki, kiçik dil modellərinin performansı sürətlə böyük dil modellərini qabaqlayır və eyni zamanda enerji və hesablama xərcləri 50% ilə 85% arasında daha aşağıdır. Bu tendensiya davam edərsə, şirkətlərin AI yerləşdirilməsi üçün lazım olan hesablama gücü miqyası və xərcləri də dəyişə bilər.

Keçmişdə şirkətlər daha çox mərkəzləşdirilmiş buludda böyük modellərlə AI tapşırıqlarını yerinə yetirirdilər; kiçik modellərin imkanları artdıqca, bəzi məqamlar yerli yerləşdirməyə keçə bilər. Banklar kimi məlumat təhlükəsizliyinə yüksək tələbatı olan sahələr üçün yerli yerləşdirməyə onsuz da böyük ehtiyac var; kiçik modellər yerləşdirmə xərclərini daha da azaldarsa, bu modelin tətbiqi sahəsi daha da genişlənə bilər.

Bu o deməkdir ki, AI tətbiqlərinin artması bulud hesablama gücünə olan tələbatın eyni miqyasda artmasına səbəb olmaya bilər. Şirkətlər bir tərəfdən AI tətbiqlərini genişləndirə bilər, digər tərəfdən superskala modellər və mərkəzləşdirilmiş bulud hesablama gücü API-larına asılılığını azalda bilər.

Bu, hesabatın təxminən bir trilyon dollarlıq kapital xərclərinə şübhə ilə yanaşmasının əsas səbəbidir: Əgər gələcəkdə daha çox AI tətbiqi aşağı xərcli, kiçik miqyaslı, yerli modellər tərəfindən təmin ediləcəksə, hazırda superskala məlumat mərkəzlərində formalaşan investisiya miqyası, faktiki hesablama gücünə olan tələbatla uyğunsuzluq yarada bilər.

Bu vəziyyətdə yenidən qiymətləndirilməli olan şey AI tələbatının olub-olmamasından ziyadə, AI tələbatının nə qədər mərkəzləşdirilmiş hesablama gücü tələb etdiyi və bu məlumat mərkəzlərinin investisiyaların miqyası ilə uyğun gəlir əldə edə bilib-bilməyəcəyidir.