科技领域的成功一度取决于速度，即快速行动、打破常规，并在此过程中不断学习。速度仍然很重要，那些迟迟不投入的人很快就会被淘汰。然而，在实现人工智能潜力的竞赛中，这种方法可能行不通。 消费者采用人工智能的炒作和速度是前所未有的。2006年，推特（Twitter）用了近两年时间才达到100万用户。2010年，Instagram用了两个半月。而ChatGPT仅用了五天时间，在两个月内用户数量就突破了1亿。 人工智能热潮也在颠覆科技行业较为平静的角落。目前，全球有超过4万家公司正在使用英伟达（NVIDIA）的芯片进行人工智能和加速计算，而购买芯片的等待时间长达52周。随着AMD和英特尔（Intel）将推出与之展开竞争的硬件，微软（Microsoft）和谷歌（Google）也宣布今年将在基础设施领域投资数十亿美元，开发人工智能产品的竞赛正在发生转变。焦点已经从“能做什么”转移到“如何去做”。 这种“现在购买人工智能，以后再研究是否可行”的模式正是可能会危及人工智能创新可持续性的思维模式。我们遇到了供需问题，而这不仅仅是芯片生产的瓶颈，还是支持硬件所需的基础设施的设计和开发方面的问题。我们在未对管道进行投资的情况下打开了水龙头。如果没有对管道进行投资，人工智能行业就面临陷入错误开端的风险，可能会使其倒退数年。 市场正在形成 数据中心是“如何去做”的关键，在过去十年的许多技术炒作周期中也是如此。简而言之，数据中心的数量不足以满足为生成式人工智能提供动力的要求，而芯片的销售规模也表明了这一点。我们正在进入一个高性能计算的时代，而基础设施还没有到位来承载算力规模。这就是供应问题的症结所在。人工智能前景令人振奋的地方在于它具有无限的可能性。然而，即使硬件供应有所改善，必要基础设施的匮乏也会限制发展。 如今，建造新数据中心的开发周期为三到五年，在某些情况下甚至更长。那些进入人工智能市场的企业如果认为它们所需的基础设施是现成的，那现实情况会让它们感到震惊。北美大部分预计将于2024年上线的数据中心供应已经提前发布，或者已经处于排他性状态。 Epoch AI的研究人员估计，人工智能的算力每6到10个月就会翻一番。尽管数据中心建设不断扩大，但如何满足这一需求水平正成为一个全球性问题。仅在欧洲，到2025年，数据中心的管道需要增加一倍以上，才能满足预测的需求。人工智能经济的基础设施层对其成功至关重要。只有那些能够确保实现访问或进行相应投资的企业才能生存下来，更不必提及获得优势了。 寿命未定 数据中心运营商已经将价格提高了30%，而且这一价格还将继续攀升。虽然少数公司有足够的资金来应对这一涨幅，并正在进行投资，但许多规模较小的公司将发现，以他们能承受的价格找到空间和电力是一项挑战。因此，在大多数人有机会进行实验、迭代、学习或做出积极改变之前，我们就面临着市场整合。 在这方面，人工智能可以从数字资产领域得到启发。随着资产需求的增加，满足需求的承载能力受到越来越多挑战的影响，而这些挑战在一开始并不明显。加密货币及其生态系统通过保持敏捷的方法，在很大程度上克服了这些问题，例如，通过深入了解运营和能源效率的重要性，以及优化硬件以确保使用寿命和成本效益。 大型科技公司正在投资数十亿美元寻求掌握人工智能发展的控制权，而且行动迅速。这种模式我们以前都见过。但这种模式是否应该重来？虽然机会是真实存在的（普华永道预测，到2030年，全球经济将增长超过30万亿美元），但如何实现它将决定人工智能市场的健康和寿命。 尽管雄心勃勃，但人工智能的潜力取决于支持它所需的基础设施承载能力。人工智能前景未定，我们现在面临着一个抉择：是快速行动，打破现状，还是为未来而进行建设。（财富中文网） 阿罗什·蒂莱纳坦（Aroosh Thillainathan）是Northern Data Group的首席执行官兼管理委员会主席。 译者：中慧言-王芳