Конец стартапов

Вычислительные мощности в мире заканчиваются, и скоро стартапы не смогут их покупать. Это кредитный кризис, который изменит структуру всей индустрии ИИ.

Это AI-перевод статьи, сделанный каналом Про AI: Лучшие Статьи и Исследования.

Конец стартапов

The end of startups Автор: Evan Conrad Оригинальный текст:

Грядущий кредитный кризис

В течение ближайших шести месяцев большинство ИИ-стартапов не смогут покупать вычислительные мощности. Мировые вычислительные ресурсы распроданы. Чтобы получить ёмкость, нужно зарегистрироваться на новый кластер. Однако получить мощности от поставщиков, не имеющих инвестиционного рейтинга, становится всё сложнее.

Стартапы не обладают инвестиционным рейтингом. Поэтому для получения мощностей от них требуют всё большие авансовые платежи. Мы видели случаи, когда требовалась 100-процентная предоплата по контракту — это было необходимо, потому что ни кредитор, ни облачный провайдер не могли принять на себя дополнительный кредитный риск.

Тем временем арендаторы с инвестиционным рейтингом — редкость. Те немногие, что остались, получают всё более низкие рейтинги, поскольку набирают всё больше долгов, а затем перепродают ресурсы покупателям токенов (единиц вычислений), которые сами не имеют инвестиционного рейтинга.

Это и есть кредитное узкое место.

Нарастающее давление

Мы ожидаем, что покупатели GPU с инвестиционным рейтингом будут всё чаще требовать, чтобы покупатели токенов либо сами обладали инвестиционным рейтингом, либо вносили крупный авансовый депозит. Сегодня компании, предоставляющие inference (вывод моделей), работают с высокой маржой, а значит, их денежные потоки могут позволить им считаться кредитоспособными, даже если их клиенты таковыми не являются.

Однако не очевидно, что эта маржа устойчива. На момент написания статьи можно купить B300 за 6 долларов в час, а затем продавать inference на нём примерно за 30 долларов в час. Это неплохая маржа, но ничто не мешает другим игрокам арбитражировать её. Мы ожидаем роста цен на GPU, а значит, маржа на уровне inference будет сокращаться. Снижение маржи означает, что будет труднее получить более высокий кредитный рейтинг, а это создаёт более сильный стимул привлекать клиентов с инвестиционным рейтингом для покупки токенов.

Структурный барьер для стартапов

Когда это произойдёт, строить стартап станет структурно сложнее — в любой отрасли. Если у вас есть кредит, вы получаете токены, а если у вас есть токены, вы быстрее создаёте лучшие продукты, зарабатываете больше денег и получаете лучший кредит. Для клиентов с плохой кредитной историей эти токены станут труднодоступными. При этом конкуренция на уровне приложений будет требовать тратить всё больше токенов всё быстрее; компания из Fortune 500, способная развернуть миллиард долларов в токенах за несколько дней, имеет подавляющее преимущество над стартапом, которому сначала нужно привлечь этот миллиард до того, как продукт начнёт существовать.

Решение: GPU-час как залог

Чтобы решить эту проблему, необходимо сделать так, чтобы кредиторы воспринимали кластер GPU как ценное обеспечение. Сегодня кредиторы вынуждены оценивать исключительно кредитный риск покупателя (ИИ-лаборатории). По мере масштабирования ИИ они исчерпывают свою способность принимать на себя кредитный риск, что толкает всю индустрию к поиску всё более кредитоспособных контрагентов.

Эту проблему решает SF Compute, создавая рынок физически поставляемых форвардов на вычислительные мощности. Мы делаем возможным для кредиторов использовать GPU-час в качестве обеспечения на ликвидной площадке, вместо GPU-кластера, который невзаимозаменяем и требует обслуживающую компанию, которая может обанкротиться именно в тот момент, когда она нужна больше всего. Если кредитор получает GPU-час в качестве залога, кредитный риск клиента становится менее важным: если стартап из двух человек в викторианском доме Сан-Франциско перестанет платить, у кредитора будет реальный путь к продаже залога. Именно это делает стартапы вообще возможными — путь, который в сфере ИИ выглядит всё более затруднительным.

Если вы мыслите от первых принципов и вас глубоко волнует эта проблема — мы нанимаем в San Francisco Compute.

Подпишитесь на канал и каждый день читайте лучшие материалы про AI переведенные на русский!

Нашли интересную статью для перевода? Пришлите нашему боту: @ailongreadsbot