💰За последний год ощутимо подорожали память и «обычное» железо. Это не случайность, ведь производители переносят свои мощности под HBM (высокопропускную оперативную память) и GPU (графические процессоры) для ИИ-ЦОДов. Вследствие этого серверная память DRAM и SSD становятся дефицитнее и дорожают. Параллельно растет стоимость ЦОД-мощностей и электроэнергии: выкупаются площадки и мегаватты под ИИ-фермы. В итоге даже те компании, которые не строят свои ML-фермы, платят «премию» за ИИ через: ➡️рост цен на сервера, СХД (системы хранения данных), АРМ (автоматизированные рабочие места); ➡️повышение цен на колокейшн, облака (часть совокупной стоимости владения ИИ размазывается по всему прайс-листу); ➡️рост энергоемкости и требований к инфраструктуре. Все это по уровню хайпа и новостям о колоссальных инвестициях напоминает интернет-пузырь 2000-х. Но сейчас ставка делается в том числе на тяжелую физическую инфраструктуру — фабрики, ЦОДы, энергетику. Даже если хайп закончится, инфраструктурный сдвиг и цены назад, как в 2020-м, уже не откатятся))🤷 Что с этим делать? В моделях стоимости владения нужно уже закладывать: ➡️рост цен на железо и ЦОДы; ➡️искать опции оптимизации потребления (у нас есть примеры компрессии моделей в 5-6 раз, и это дает реальные результаты бизнесу); ➡️сокращать on-prem AI-кластеры. В целом, ИИ-хайп уже вышел на стадию стабильного, медленного удушения экономики классического ИТ. Этот факт нельзя игнорировать в вопросах архитектуры и бюджетировании. 📲Я в MAX