W świecie sztucznej inteligencji, kluczowym czynnikiem są dane, a konkretnie tokeny, które stanowią jednostki przetwarzania dla modeli AI. Zmiana z prostego generowania tekstu na bardziej zaawansowane podejścia multimodalne i reasoning (wnioskowanie) prowadzi do eksplozji popytu na przetworzone tokeny. To one nie tylko określają koszty generowania odpowiedzi przez modele, ale również wpływają na strategie monetyzacji dostawców.

Rosnąca potrzeba przetwarzania tokenów wiąże się z koniecznością budowy nowych centrów danych, które będą mogły obsługiwać ten wzrost w sposób szybki i ekonomiczny.

Nvidia na szczycie technologicznej rewolucji

Analitycy z Cantora są zdania, że wiele firm wciąż nie dostrzega ogromnego znaczenia tokenów i centrów danych w kontekście AI. Z niedoszacowań obecnych planów inwestycyjnych wynika, że istnieje niedobór mocy obliczeniowej, a firmy ścigają się, aby dostarczyć jak najwięcej tej mocy. W świecie ograniczeń energetycznych kluczem do sukcesu będzie efektywne generowanie tokenów.

Cantor wskazuje, że ten, kto potrafi integrować pełny tech stack—including chipy, sieci oraz oprogramowanie—będzie miał przewagę. NVIDIA wydaje się być w uprzywilejowanej pozycji dzięki swojemu flagowemu sprzętowi oraz dojrzałemu ekosystemowi programistycznemu.

Wyścig o dane i bezpieczeństwo technologiczne

Ekspansja centrów danych AI może być kwestią życia lub śmierci dla dużych firm chmurowych i krajów. Dla chmur publicznych staje się krytyczne, aby nie 'zestarzeć' swojej oferty w dobie boomu AI. Z kolei dla państw oznacza to bezpieczeństwo i technologiczna suwerenność. Ignorując inwestycje w tym obszarze, ryzykują one spowolnienie wzrostu gospodarczego oraz uzależnienie się od zagranicznych dostawców w kluczowych sektorach.

Nvidia i jej zaplecze

Nvidia nie jest jedynym beneficjentem tej fali inwestycji—inne firmy, jak Broadcom, Micron oraz TSMC również mogą zyskać, gdy nowe technologie się rozwijają. Jednak to Nvidia, jako główny integrator, pozostaje na szczycie listy inwestycyjnej.

Przyszłość w AI: Szacunki i wyzwania

Analitycy Cantora mają również na uwadze możliwe zagrożenia. Cykl rozwoju AI jest dopiero na swoim początku, co sprawia, że nawet czasowe spowolnienia mogą zostać nadrobione. Zyski z inwestycji w zaawansowane laboratoria, takie jak OpenAI i Anthropic, już dziś przynoszą znakomite rezultaty, co przyciąga uwagę inwestorów.

Jensen Huang, CEO Nvidii, przewiduje, że do końca dekady wydatki na infrastrukturę AI mogą sięgnąć od 3 do 4 bilionów dolarów. Jeżeli popyt na tokeny oraz moce obliczeniowe będzie nadal rosnąć, te szacunki mogą stać się rzeczywistością. W obliczu nadchodzących miliardowych inwestycji, firmy, które skutecznie wejdą w te obszary, mają szansę na nieznany dotąd wzrost.