Участники Milken Global: дефицит EUV‑чипов, энергетические ограничения и нехватка реальных данных тормозят развитие ИИ

На сессии Milken Global Conference в Беверли‑Хиллз пятеро специалистов, работающих на разных уровнях цепочки поставок ИИ, подробно обсуждали практические ограничения отрасли и конкретные сроки решения проблем. В разговоре участвовали Кристоф Фуке (Christophe Fouquet), генеральный директор ASML; Фрэнсис деСоуза (Francis deSouza), операционный директор Google Cloud; Касар Юнис (Qasar Younis), сооснователь и CEO Applied Intuition; Дмитрий Шевеленко, коммерческий директор Perplexity; и физик Ева Бодния из Logical Intelligence. В примечании также отмечено, что Ян ЛеКун в этом году стал председателем технического совета Logical Intelligence.

Кристоф Фуке подчеркнул, что узкие места начинаются глубже в технологическом стеке, чем многие ожидают: ASML фактически монополизировала установки экстремальной ультрафиолетовой (EUV) литографии, без которых современное производство передовых чипов практически невозможно. Он выразил «твёрдую уверенность», что в ближайшие два‑пять лет рынок останется ограниченным по поставкам, и гиперскейлеры не будут получать все заказанные микросхемы, что вынудит производителей и заказчиков корректировать планы производства и распределения ресурсов.

Фрэнсис деСоуза акцентировал масштабность спроса и давление на цепочки поставок: по его словам, выручка Google Cloud превысила $20 млрд за последний квартал при росте 63%, а бэклог обязательств за квартал увеличился примерно с $250 млрд до $460 млрд — показатель того, что спрос значительно опережает доступные мощности. ДеСоуза также подчеркнул ставку на повышение эффективности через интеграцию и совместную инженерную работу аппаратных и облачных команд, чтобы извлечь максимум из ограниченных поставок и энергетических ресурсов.

Энергетические ограничения участники выделили как следующий лимитирующий фактор при масштабировании инфраструктуры ИИ. ДеСоуза подтвердил, что Google серьёзно рассматривает необычные варианты размещения дата‑центров, в том числе на орбите, ради доступа к большему энергопотенциалу, но предупредил о ключевой инженерной проблеме: в вакууме отсутствует конвекция, и тепловой отвод возможен только за счёт излучения. Такой способ охлаждения менее эффективен и технически сложнее по сравнению с воздушным или жидкостным охлаждением на поверхности.

Касар Юнис указал ещё один практический предел для развития автономных систем: обучение требует данных из реального мира, которые синтетика не может полностью заменить. Applied Intuition, начав с симуляций и затем расширившись в оборонный и промышленный сегменты, по словам CEO, столкнулась с необходимостью поиска и интеграции реальных дорожных и операционных данных. В итоге участники согласились, что инженерам, закупщикам и архитекторам проектов придётся учитывать одновременно лимиты поставок кремния, энергетические ограничения и инфраструктуру сбора реальных данных при планировании дальнейшего развития ИИ.