Morgan Stanley: Відкриті вагові моделі знижують витрати на AI, а «парадокс Джевонса» може спричинити постійне зростання попиту на обчислювальні потужності

Odaily повідомляє, що у своєму останньому звіті «Відкриті вагові моделі та три майбутні сценарії» Morgan Stanley підкреслює: відкриті вагові моделі не обов’язково зменшують попит на обчислювальні потужності для AI. Навпаки, нижча вартість використання може пришвидшити впровадження AI, що призведе до типової «парадокс Джевонса»: коли одиничне інференс-запитання стає дешевшим, підприємства використовуватимуть AI для більшої кількості завдань, що зрештою підвищить загальний попит на Token, обчислювальні потужності, електроенергію та інфраструктуру. У звіті наголошується, що відкритість вагових моделей не дорівнює повній безкоштовності — компанії все одно повинні покривати витрати на GPU, хмарні сервіси, обслуговування та безпеку, а економічна вигода залежить від конкретного застосування. Morgan Stanley вважає, що незалежно від рівня відкритості моделей, такі компанії, як NVIDIA, й надалі можуть отримувати вигоду.