После GPT-6 история о резком росте вычислительной мощности снова становится понятной?

После выхода GPT-6 Astra 3 сентября акции полупроводников и памяти первыми начали расти. 4 сентября индекс SOXX вырос на 3.5%, акции Micron поднялись на 6.1%, а SanDisk на 11.9%; 7 сентября корейский индекс KOSPI вырос на 4.61%, акции Samsung Electronics на 5.7%, а SK hynix примерно на 8%.
До этого рынок испытывал опасения по поводу перегрева капитальных затрат на ИИ и достижения пика спроса на вычислительные мощности, что привело к длительным колебаниям в соответствующих секторах. MarketWatch даже прямо охарактеризовал этот рост как то, что Astra "вновь разожгла торговлю памятью".

Автор книги "The Nvidia Way", бывший технологический журналист Barron's Тэ Ким предложил более радикальное объяснение: ИИ, возможно, вступает в четвертую волну экспоненциального роста спроса на вычислительные мощности за последние четыре года.

Три предыдущие волны исходили от Chatbot, Reasoning и Coding Agent, а четвертая волна, возможно, связана с Computer Use, который Astra продемонстрировала в этот раз. Логика Кима заключается в том, что Chatbot заставил миллионы людей начать использовать вычислительные мощности для рассуждений, Reasoning требует больше вычислений для каждого ответа, а Coding Agent изменил модель с "одного ответа" на непрерывную работу в течение десятков минут или даже часов. Теперь Computer Use расширяет использование непрерывных агентов от программистов до обычных работников знаний в Excel, Blender, CAD, Power BI и браузерах.

Ким долгое время следит за инвестициями в Nvidia и полупроводники, его созданный информационный бюллетень Key Context сосредоточен на оценках технологических инвестиций, а недавние статьи также склоняются к оптимизму по поводу инфраструктуры ИИ.

Таким образом, "четвертая волна экспоненциального роста" прежде всего является инвестиционной гипотезой, выдвинутой быками на рынке вычислительных мощностей ИИ, а не уже проверенным законом отрасли. Но момент ее появления очень тонкий.

Перед выходом Astra парадигма агентов только что пережила волну сомнений в "способностях": короткие задачи становились все более мощными, но как только дело доходило до долгосрочных, многошаговых задач и реальных программных сред, надежность явно снижалась, что также привело к сомнениям в достижении пика вычислительных мощностей, упомянутым в начале. Потолок возможностей агентов не открывался, и история о продолжении роста вычислительных мощностей становилась неубедительной.

Сможет ли Astra действительно преодолеть этот потолок?

Каждый 1 рабочий день человека уже соответствует 3.1 рабочим дням агентов

Три волны "экспоненциального роста" вычислительных мощностей ИИ означают, что за последние несколько лет каждый раз, когда менялась парадигма использования ИИ, объем вычислений, который мог потреблять один пользователь, значительно увеличивался.

ChatGPT впервые ввел рассуждения на массовый рынок; модели Reasoning начали готовы проводить более длительные внутренние вычисления для одной задачи; с Coding Agent простая команда может инициировать непрерывный цикл чтения кода, модификации, тестирования, проверки ошибок и повторной модификации.

В то же время агенты начали преодолевать физические ограничения "один человек может работать только 8 часов в день".

6 сентября OpenAI только что раскрыла набор внутренних данных. К середине августа среди исследователей компании, находящихся на 50-м процентиле по объему использования, каждый использовал объем рассуждений, соответствующий Coding Agent, который по ценам открытого API уже превышал 600 долларов; исследователи на 90-м процентиле использовали более 7000 долларов в день. А по данным Business Insider, согласно данным OpenAI, в июле медиана была всего около 162 долларов, что означает рост почти в 3.7 раза за чуть более месяца. На рисунке: к середине августа каждый 1 рабочий день человека уже соответствует 3.1 рабочим дням агентов; объем рассуждений, используемый медианным исследователем в день, по ценам API превышает 600 долларов.

Это пересчет внутреннего объема использования по ценам API, что ближе к значению "интенсивности рассуждений одного пользователя".

До июня общее время работы всех агентов в исследовательском отделе OpenAI не превышало рабочего времени самих исследователей; к середине августа каждый 1 рабочий день человека уже соответствует 3.1 рабочим дням агентов. Все больше исследователей также начинают одновременно запускать несколько агентов.

Это означает, что после парадигмы агентов за каждым пользователем начинают стоять несколько "цифровых процессов", которые могут работать параллельно, и они больше не подвержены физическим ограничениям "скорости ввода человека". Теперь один человек может заставить три-четыре агента работать непрерывно, даже позволить агенту создать подагента.

Единицей измерения спроса на вычислительные мощности может стать: сколько агентов работает одновременно за каждым пользователем и сколько часов эти агенты работают каждый день.

Computer Use расширил рабочее пространство

Хотя Coding Agent быстро растет, у него все еще есть очевидные границы, и большинство задач с несколькими агентами по-прежнему выполняются программистами, которые составляют лишь небольшую часть глобальных работников знаний.

Computer Use расширяет пространство еще больше. После выхода Astra Ким сам провел тест. Он ранее не умел работать с Blender, поэтому попросил Astra на одном Mac изучить шаттл, открыть Blender и завершить 3D моделирование. Примерно через 10 минут был создан модель, которую можно вращать и рассматривать.

Обычный диалог примерно таков: "ввод---рассуждение---вывод"; Coding Agent превращается в "чтение кода---рассуждение---модификация---тестирование---повторное рассуждение"; Computer Use далее превращается в "смотрение на экран---понимание интерфейса---принятие решения---выполнение---ожидание результата---повторное наблюдение---проверка---исправление ошибок".

Задача, завершенная человеком за десять минут, может потребовать от ИИ десятки раундов визуального понимания, рассуждений и вызовов инструментов.

И как только этот набор возможностей перейдет из браузеров и редакторов кода в Excel, Salesforce, SAP, Power BI, Photoshop, CAD и различные внутренние корпоративные системы, потенциальные пользователи расширятся до почти всех работников знаний, сидящих за компьютерами.

Это и есть суть "четвертого спроса", о котором говорит Ким:

Coding Agent хочет забрать время программистов за компьютером, Computer Use хочет забрать время всех офисных работников за компьютером.

Но на данный момент это все еще лишь возможность.

OpenAI не раскрыла объем задач Computer Use после выхода Astra, также не представила данные о токенах, использовании GPU или дневных кривых пропускной способности рассуждений для одного пользователя. Поэтому нельзя с уверенностью утверждать, что "Astra уже принесла четвертую волну роста вычислительных мощностей".

Действительно ли спрос на вычислительные мощности уже начал расти?

После выхода Astra Tencent Technology заметила, что в некоторых сообществах разработчиков появился трудно поддающийся количественной оценке, но заслуживающий внимания отзыв: похоже, что опыт использования начал различаться в зависимости от региона и аккаунта.

Некоторые разработчики из Азиатско-Тихоокеанского региона сообщили, что в последнее время ChatGPT и Codex стали медленнее реагировать, а стабильность сложных задач не такая, как у аккаунтов из США. Сообщество привыкло называть этот опыт "понижением интеллекта".

По крайней мере, часть из этого не является полностью субъективным восприятием.

4 сентября официальная страница статуса OpenAI отдельно сообщила о снижении производительности услуг в Азиатско-Тихоокеанском регионе, что затронуло несколько продуктов, включая ChatGPT, Work, Codex Cloud и другие. Четыре дня спустя OpenAI объявила о многолетнем соглашении с оператором дата-центров Firmus, поддерживаемым Nvidia, чтобы получить выделенные вычислительные мощности из двух дата-центров в Малайзии.

В настоящее время также нет доказательств того, что OpenAI из-за увеличения нагрузки на Astra снизила бюджет на рассуждения для пользователей из Азиатско-Тихоокеанского региона или переключилась на более слабые модели.

Так называемое "понижение интеллекта в Азиатско-Тихоокеанском регионе" может быть связано как минимум с тремя различными факторами: проблемами с инфраструктурой и маршрутизацией в регионе, контролем на уровне аккаунта и ограничениями по скорости, а также динамическим распределением ресурсов в пиковые часы. Все они могут проявляться у пользователей как более медленные, более частые сбои, прерывания вызовов инструментов и даже ухудшение окончательных ответов на сложные задачи.

Но эти отзывы все же предоставляют другой способ наблюдения за давлением на вычислительные мощности ИИ.

Когда модели становятся все более способными к постоянному потреблению вычислений, нехватка предложения может сначала проявляться в колебаниях задержки, уровня отказов и качества обслуживания между различными регионами и аккаунтами.

Проблема в том, что в данный момент для этого суждения не хватает самого ключевого набора данных:

Есть ли стабильные различия в задержке первого токена, общем времени рассуждений, уровне успешности инструментов и окончательной степени завершенности задач для одной и той же модели, одного и того же пакета и одной и той же задачи в разных регионах.

До получения этих данных "понижение интеллекта" может быть лишь подсказкой, но не доказательством напряженности вычислительных мощностей.

На рисунке: 8 сентября пользователь опубликовал сообщение о том, что GPT-6 Astra "заполнен", и сообщил, что его 4 аккаунта не могут нормально использовать систему, которая предлагает переключиться на другие модели. Тибо, пересылая это, подшутил: "мы снова здесь", рассматривая "перегрузку модели" как сигнал о возобновлении спроса на ИИ.

Капитал снова начинает делать ставки

Хотя реальные кривые использования вычислительных мощностей после выхода Astra еще не были опубликованы, капитал уже заранее торгует историей "спрос на ИИ еще не достиг пика".

MarketWatch сообщает, что после выхода Astra ETF iShares Semiconductor на некоторое время вырос примерно на 3.5%, а такие компании, как Samsung, SK hynix, Kioxia и другие, связанные с памятью, показали еще более сильные результаты. Зарубежные СМИ даже прямо описали этот раунд как то, что Astra "вновь разожгла торговлю памятью".

Стоит отметить, что в этом раунде наиболее заметным не является Nvidia, а именно память.

Если Computer Use действительно станет рабочей нагрузкой для непрерывно работающих агентов, то необходимо будет увеличить не только вычисления GPU. Более длинные контексты, KV Cache, параллельные агенты, виртуальные машины, браузеры и программные среды могут продолжать повышать спрос на HBM, DRAM, CPU, сеть и хранение.

Таким образом, недавние сделки на капиталовложениях не совсем связаны с тем, что "GPT-6 стал более мощным", основная логика все еще заключается в том, что: более умная модель может заставить пользователей захотеть купить больше вычислений.

Это также отличает эту волну истории инфраструктуры ИИ от традиционного программного обеспечения.

Традиционное программное обеспечение, чем больше оптимизируется, тем меньше ресурсов сервера может потребоваться одному и тому же пользователю.

Генеративный ИИ, напротив, может столкнуться с противоположным "парадоксом Джевонса": чем более эффективна модель и чем выше уровень успешности задач, тем больше люди готовы передавать более сложные, длительные и объемные работы ИИ, в конечном итоге общее потребление вычислительных мощностей продолжает увеличиваться.

Но следует быть осторожным, поскольку у капитала также есть свои "приоритеты".

Инфраструктура ИИ уже пережила раунд роста и коррекции, акции полупроводников в этом году также испытали значительное падение из-за перегрева капитальных расходов и снижения свободного денежного потока у облачных провайдеров. Поэтому несколько дней отскока, принесенных Astra, могут лишь свидетельствовать о том, что инвесторы снова начали делать ставки, но этого недостаточно, чтобы доказать, что четвертый раунд спроса на вычислительные мощности действительно уже начался.

Экономический расчет

Суждение Кима в конечном итоге зависит от трех более реальных вопросов.

Первый все еще касается надежности.

Работа реальных компаний — это не одноразовая демонстрация. Может ли Агент непрерывно несколько часов управлять ERP, финансовыми моделями или инженерным программным обеспечением и при этом сохранять правильность, когда возникают всплывающие окна, изменения прав и обновления данных — это совершенно другой вопрос.

Второй вопрос — стоимость.

Сколько на самом деле потребуется денег, чтобы выполнить эквивалент человеческой работы на компьютере в течение одного часа?

Если ИИ выполняет работу сотрудника за 10 долларов, когда она стоит 50 долларов, спрос легко взорвется; если потребуется 100 долларов, рыночное пространство будет совершенно другим.

Данные OpenAI о 600 долларах в день также показывают, что Агент может создавать огромный спрос, но также косвенно указывают на то, что такой способ работы сегодня все еще может быть очень дорогим.

Третий вопрос: не уничтожит ли Computer Use в конечном итоге часть собственного спроса?

Сейчас модели нужно смотреть на экран и искать кнопки, потому что существующее программное обеспечение разработано для людей. Как только Salesforce, Microsoft, Adobe или внутренние корпоративные системы начнут напрямую открывать API, MCP и интерфейсы для Агентов, множество задач станет совершенно ненужным для продолжения имитации мыши и клавиатуры.

В конечном итоге более вероятной формой будет слияние Computer Use и Tool Use: там, где есть структурированные интерфейсы, будет происходить прямой вызов, а для старых систем без интерфейсов и трудных для модификации и открытых веб-страниц продолжится визуальная работа.

Таким образом, рынок, который действительно открывает Computer Use, может быть не "заставить ИИ всегда кликать по компьютеру, как человек", а через такой подход "мой человеческий хозяин разрешил мне нажимать на ваше программное обеспечение, так что вы не можете вмешиваться", позволить Агенту жестко прорваться через существующую экосистему приложений. Агент наконец может войти в последнюю большую рабочую среду, которую автоматизация не могла охватить ранее.

Это также та часть, которую Ким называет "четвертым раундом Индекс роста", действительно стоит проверить: "Является ли Computer Use трамплином или это действительно еще одно изменение парадигмы"?

После GPT-6, та история о вычислительных мощностях, которая стала все труднее объяснять из-за столкновения Агентов с препятствиями, снова ли становится понятной?

Капиталистический рынок снова начинает делать ставки.

После взрыва генеративного ИИ рынок продолжает опровергать медведей "роста вычислительных мощностей", будет ли на этот раз иначе?