AI musobaqasi endi faqat modelalar o‘rtasidagi kurash emas, balki kapital taqsimoti bo‘yicha ham bellashuvga aylandi, kim birinchi hisobda xato qilsa, o‘sha birinchi chiqib ketadi

1M AI News monitoringiga ko‘ra, Axios nashri tahliliy maqolada AI bo‘yicha musobaqa endi model raqobatiga emas, balki kapital taqsimoti masalasiga o‘xshayotganini ta’kidladi. Hisoblash quvvatini oldindan bir yoki ikki yil avval band qilish zarur: ko‘p sotib olinsa, kompaniya zarar qilib bankrot bo‘ladi; kam olinsa, mijozlar yo‘qoladi. Anthropic CEOsi Dario Amodei Dwarkesh Podcast dasturida asl so‘zlari: agar har yili 10 barobarga o‘sish tezligida sotib olinsa, amalda faqat 5 barobar o‘sadi yoki bir yil kechikadi, “dunyo bo‘yicha hech qanday xedj vositasi bankrotlikning oldini olmadi”. Haqiqatan ham hisoblash quvvati birligi qiymati pasaymoqda, lekin foydalanish tezroq oshmoqda, umumiy xarajatlar esa izchil ko‘tarilmoqda – bu klassik Jevons paradoksidir.

Maqolada ta’kidlanishicha, hozircha bu muammoga hech kim to‘g‘ri javob bera olmagan. Anthropic ehtiyotkorlikni tanlab, ortiqcha xarid qilmaslik uchun trafikka cheklov kiritib, mijozlardan ayrilishga tayyor, mashg‘ulot ishlarini foydalanuvchi eng ko‘p bo‘lgan vaqtlardan tashqarida bajarmoqda; OpenAI esa agressiv strategiyani tanlab, hisoblash quvvatiga katta miqdorda investitsiya qilmoqda. Ikkala strategiyaning ham o‘z xatarlari bor: Anthropic’da pullik foydalanuvchilar tez-tez cheklov va uzilishlarga duch kelmoqda, yarimo‘tkazgichlar tahlili bo‘yicha SemiAnalysis kompaniyasi eksperti Dylan Patel ularni past sifatli hisoblash quvvatiga majbur bo‘lishi mumkinligini ogohlantirdi; OpenAI esa xarajatlar intizomi tufayli ikkilamchi bozorda o‘z aksini topdi – investorlar OpenAI’dan Anthropic’ga o‘tmoqda. Bu yil yirik bulut provayderlarining AI bo‘yicha kapital xarajatlari taxminan 700 milliard dollar darajasiga yetadi va rekord miqdordagi mablag‘ga qaramay, butun sohada hisoblash quvvati yetishmovchiligi hamon kuzatilmoqda. IPOga qanchalik yaqinlashgan sari, bu masalaning javobini yashirish shunchalik qiyinlashadi.