Noin pitkälle on oikeasti vaikea ennustaa, varsinkin kun kyseessä on teknologinenmurros josta ei tiedetä miten pitkälle murros tulee jatkumaan nykyisillä eväillä, siis HW, Ideat ja toimijat. Itse tarkastelen laskentakapasiteetin ja muun HW:n tarvetta kahdesta suunnasta A) AI-mallien kehittäminen ja B) hyödyntäminen:
A) Uusia 0.0x% edellistä versiota parempia AI-malleja tulee päivittäin tarjolle jatkuvasti, nopeammin kuin esim itse ehtisin kokeilla. Eli kehitystä ja pienten viilausten jälkeisiä mallien uudelleen koulutuksia tapahtuu jatkuvasti vaatien toimijoilta merkittävää laskentakapasiteettia sen lisäksi että aina väliin tulee niitä isompiakin julkaisuja kuten vaikka GPT-4 --> GPT-5 tyyliin.
Esim
Best Open-Source Language Models, All Large Language Models oli äsken katsottuna 16780 open source LLM entryä.
B) Toinen puoli on sitten kun asiakkaat käyttävät AI:ta B1) konesaleista ja B2) lokaalisti omalla raudalla, eli näihin tarvittava laskentateho ym rautakapasiteetti.
Kehittämisen (A) osalta on nyt meneillään selvä kilpajuoksu ainakin isoimpien pelureiden välillä miljardien hankinnoilla. Tälläinen jatkuu aikansa, tavallisesti kunnes voittajat ovat selvinneet ja seuraavaa murrosta ei ole vielä tapahtunut.
Kohdan B1) osalle syntyy aikanaan uusi normaali, ja siihenkin palanee miljardeja, mutta sillä erolla että tuossa vaiheessa ei ole olennaista saada tuloksia millä hinnalla hyvänsä, vaan todennäköisemmin kustannustehokkaasti. Ts. esim montako tokenia syntyy per watti. Voi olla että tähän pelurit hakevat omia teknisiä ratkaisuja rautatasolla. Jos näin niin mahdollinen 400 miljardin markkina ei jakaudu pelkästään Nvidia/AMD ja vastaavien välillä, vaan siinä on mukana Metan, Applen ja vastaavien "omakehitteinen" AI-liitännäinen HW.
Sekin on hankala arvioida investointien jakaantumisen osalta että mikä on edellä kuvailtujen A ja B1 kohtien välinen suhdeluku 2027. Sinänsä voisi arvata että hyödyntämisen (kehittämiseen verrattuna ) pitää ennemmin tai myöhemmin olla se minne pääosa kustanuksista kohdistuisi.
Itseäni kiinnostaa myös B2) eli mikä osuus AI:ta tulee jatkossa pyörimään asiakkaiden omassa raudassa, siis pöydällä tai taskussa. Nykyiselläänkin osa open source AI malleista pyörii hyvin kohtuullisessa pöytäkoneessa, tarvittaessa ihan ilman mitään GPU:n laskenta apua. Eli sijoittajan kannalta tämä voi olla vielä pidemmällä tulevaisuudessa kuin A ja B1, ja samalla tässä voi taas olla ihan eri pelurit suurimpina hyötyjinä ja laitteiden toimittajina kuin A) kohdassa. Etenkin jos se AI pitää saada taskuun (tai kevyeen droneen) ja pyörimään pikku akun varassa.
Itse keskityn näistä tuohon B2 kohtaan.
