ဥာဏ်ရည်တုစက်မှုလုပ်ငန်းသည် ဒေတာစင်တာများအတွင်းသို့ ကြီးမားသောအရင်းအနှီးများသွန်းလောင်းနေခြင်းကို အကြောင်းပြရန်အတွက် 2031 ခုနှစ်တွင် နှစ်စဉ်ဝင်ငွေဒေါ်လာ 6 ထရီလီယံခန့်ကို ထုတ်ပေးရန် လိုအပ်ကြောင်း အင်္ဂါနေ့က ထုတ်ပြန်ခဲ့သည့် အတိုင်ပင်ခံကုမ္ပဏီ Bain & Company မှ အစီရင်ခံစာအသစ်တစ်ခုအရ သိရသည်။
တွက်ချက်မှုသည် ရိုးရှင်းပြီး ခွင့်မလွှတ်နိုင်ပါ။ AI အခြေခံအဆောက်အအုံအတွက် နှစ်စဉ်အသုံးစရိတ် — အဆောက်အဦအသစ်၊ တိုးချဲ့နိုင်စွမ်းနှင့် GPUs၊ Memory နှင့် ကွန်ရက်ချိတ်ဆက်မှုဆိုင်ရာစက်ပစ္စည်းများ၏ တပ်ဆင်အခြေခံသို့ အဆင့်မြှင့်တင်မှုများသည် 2031 ခုနှစ်တွင် $1.5 ထရီလီယံအထိ ရောက်ရှိနိုင်သည်ဟု Bain က ခန့်မှန်းထားသည်။ အကယ်၍ ငွေလုံးငွေရင်းအသုံးစရိတ်များသည် Bain ဟုခေါ်သည့် "ရည်မှန်းချက်ကြီးသော်လည်း ကျိုးကြောင်းဆီလျော်သောရာခိုင်နှုန်းကို AI စျေးကွက်ပံ့ပိုးပေးသည့်နှစ်အတွက် 6$ စျေးကွက်ချဲ့ထွင်ရန် နှစ်သုံးပုံတစ်ပုံမျှသာရှိလိမ့်မည်" တည်ဆောက်မှု။ For more context on this story, see our ongoing breaking AI news.
"ချစ်ပ်များ၊ ဒေတာစင်တာများ၊ ကွန်ရက်များနှင့် ပါဝါစနစ်များထဲသို့ ဘီလီယံပေါင်းများစွာ စီးဆင်းနေသော AI တည်ဆောက်မှု၏ မကြုံစဖူးအမြန်နှုန်းနှင့် အတိုင်းအတာသည် စွမ်းရည်တည်ဆောက်ခြင်းဆိုင်ရာ စိန်ခေါ်မှုကို အာရုံစိုက်ခဲ့သည်" ဟု အစီရင်ခံစာက ဆိုသည်။ "ဒါပေမယ့် ပိုအရေးကြီးတဲ့ မေးခွန်းကတော့ အဲဒါကို အကြောင်းပြပြီး လုံလောက်တဲ့ စီးပွားရေးတန်ဖိုးကို ဖန်တီးနိုင်မလား။"
တစ်နှစ်ကို ဒေါ်လာ 6 ထရီလီယံ ဘယ်ကနေလာမလဲ။
Bain ၏ စိတ်ကူးစိတ်သန်းဝင်ငွေစုပုံ၏ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုသည် လုပ်ငန်းသစ်များ တီထွင်ရန် လိုအပ်နေသေးသည့် မြေပုံတစ်ခုဖြစ်သည်။ တစ်ခုတည်းသော အကြီးဆုံးအပိုင်းဖြစ်သည့် - ခန့်မှန်းခြေ ဒေါ်လာ 4.2 ထရီလီယံ - သည် ကြီးမားစွာမတည်ရှိသေးသော ထုတ်ကုန်များအတွက် ဝင်ငွေမှ လာမည်ဖြစ်သည်- ရှာဖွေမှု၊ ကြော်ငြာမှု၊ ကိုယ်ပိုင်အုပ်ချုပ်ခွင့်နှင့် ရုပ်ပိုင်းဆိုင်ရာ AI ဆိုင်ရာ ကမ်းလှမ်းချက်အသစ်များ။
AI မှ ငွေရှာခြင်း အများစုသည် ယနေ့ခေတ်တွင် ဖြစ်ပေါ်နေသည့် လုပ်ငန်း၏ ကုန်ထုတ်စွမ်းအား အပိုင်းသည် ဆော့ဖ်ဝဲလ် ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှု၊ အရောင်း၊ စျေးကွက်ချဲ့ထွင်မှု၊ ဖောက်သည်ဝန်ဆောင်မှုနှင့် အိုင်တီလုပ်ငန်းများတွင် အမြတ်အစွန်းများရရှိရန် ပံ့ပိုးပေးရန်အတွက် နှစ်စဉ်ဝင်ငွေ $1 ထရီလီယံမှ $1.4 ထရီလီယံအကြား တိုးလာရန် လိုအပ်ပါသည်။
AI ထုတ်ကုန်များပေါ်တွင် စာရင်းသွင်းခြင်းနှင့် ကြော်ငြာခြင်းများတွင် စားသုံးသူကို အာရုံစိုက်သည့် ဝန်ဆောင်မှုများ—သည် ဒေါ်လာ ၂၀၀ ဘီလီယံမှ ဒေါ်လာ ၄၀၀ ဘီလီယံကြား ပံ့ပိုးပေးမည်ဟု ခန့်မှန်းထားသည်။ ဝန်ဆောင်မှုပေးသူများသည် သန်းနှင့်ချီသော AI စွမ်းအင်သုံး ထုတ်ကုန်များကို သုံးစွဲသူများရှေ့တွင် ထားရှိရန် အပြိုင်အဆိုင် ပြိုင်ဆိုင်နေကြသောကြောင့် ၎င်းသည် စက်မှုလုပ်ငန်း၏ အပြင်းထန်ဆုံး တွန်းအားပေးနေသည့် အပိုင်းဖြစ်သည်။
"ယနေ့ခေတ်မရှိသော ထုတ်ကုန်အသစ်များနှင့် အသုံးပြုမှုများသည် ပေါများသောဉာဏ်ရည်မှ စျေးကွက်သစ်များနှင့် အခွင့်အလမ်းများကို ရရှိနိုင်လိမ့်မည်—ယင်းတို့သည် မူးယစ်ဆေးဝါးရှာဖွေတွေ့ရှိမှု၊ စိတ်ကျန်းမာရေးနှင့် စွမ်းအင်ထုတ်လုပ်ခြင်းတို့ ပါဝင်နိုင်သည်" ဟု Bain က ပြောကြားခဲ့သည်။
'မိုဘိုင်းနှင့် Cloud တို့ကို ထောင်ချောက်ဖြစ်စေမည့် ဆန်းသစ်တီထွင်မှုလှိုင်း'
Bain ၏ ကမ္ဘာလုံးဆိုင်ရာနည်းပညာအလေ့အကျင့်ဆိုင်ရာ ဥက္ကဌ နှင့် အစီရင်ခံစာ၏ ဦးဆောင်ရေးသားသူ David Crawford က AI ၏ စီးပွားရေးနှင့်ပတ်သက်၍ ဆွေးနွေးငြင်းခုံမှုသည် ကျဉ်းမြောင်းလွန်းလှသည်ဟု ပြောကြားခဲ့သည်။
"ယနေ့ဆွေးနွေးပွဲသည် ဝန်ထမ်းများ၏ ကုန်ထုတ်စွမ်းအားအပေါ်တွင် တည်မှီနေသည်" ဟု Crawford က ပြောကြားခဲ့သည်။ "AI အခြေခံအဆောက်အအုံ၏စီးပွားရေးသည် ကုန်ထုတ်စွမ်းအားထက် ဝင်ငွေအသစ်ထရီလီယံပေါင်းများစွာကို တောင်းဆိုနေပါသည်။ လုပ်ငန်းလိုအပ်ချက်မှာ မိုဘိုင်းနှင့် cloud လော့ခ်ဖွင့်ထားသည့်အရာတို့ကို သေးငယ်သွားစေမည့် ဆန်းသစ်တီထွင်မှုလှိုင်းတစ်ခုဖြစ်သည်။"
အစီရင်ခံစာတွင် Bain ကစက်မှုလုပ်ငန်း၏ပြိုင်ဆိုင်မှုပြောင်းလဲနိုင်သောပြောင်းလဲမှုဖြစ်လာသည်- စုပ်ယူမှုအမြန်နှုန်း—ကုမ္ပဏီများသည် AI ကို အမှန်တကယ်လုပ်ဆောင်နိုင်စေသည့် အရှိန်အဟုန်ကို အစီရင်ခံစာတွင် မီးမောင်းထိုးပြထားသည်။ ထိပ်တန်း AI ဓာတ်ခွဲခန်းများသည် လုပ်ငန်းဖောက်သည်များ နည်းပညာကို ပိုမိုမြန်ဆန်စွာ ပေါင်းစည်းနိုင်စေရန်အတွက် အထူးဒီဇိုင်းထုတ်ထားသော အင်ဂျင်နီယာမော်ဒယ်များတွင် ဒေါ်လာ ၉.၇၅ ဘီလီယံအထိ ရင်းနှီးမြှုပ်နှံထားကြောင်း Bain မှ မှတ်ချက်ပြုသည်။
ဒေတာစင်တာများသည် 12 လမှ 16 လတိုင်းတွင် ကုန်ကျစရိတ် နှစ်ဆတိုးလာသည်။
ဤကိန်းဂဏန်းများ၏နောက်ကွယ်ရှိ အခြေခံအဆောက်အအုံပြိုင်ဆိုင်မှုစကေးသည် ၎င်း၏ကိုယ်ပိုင်မျဉ်းကြောင်းအတိုင်း အရှိန်မြှင့်လျက်ရှိသည်။ AI ဒေတာစင်တာများ၏ အရွယ်အစားနှင့် ကုန်ကျစရိတ်သည် 12 လမှ 16 လတစ်ကြိမ်ခန့် နှစ်ဆတိုးလာကြောင်း Bain တွေ့ရှိခဲ့သည်။
အစီရင်ခံစာသည် Ohio ရှိ Meta ၏ Prometheus ဒေတာစင်တာရှိ Epoch AI ဒေတာကို နမူနာအဖြစ် ကိုးကားဖော်ပြထားသည်။ လက်ရှိတွင် အဆိုပါစက်ရုံသည် 600 မဂ္ဂါဝပ်ဖြစ်ပြီး ခန့်မှန်းခြေကုန်ကျစရိတ်မှာ 2025 ခုနှစ်တွင် $24 billion ရှိပြီး၊ 2027 တွင် 2 gigawatts နှင့် $80 ဘီလီယံအထိ ခုန်တက်မည်ဟု ခန့်မှန်းထားသည်။ 2029 တွင် 5 gigawatts ပမာဏ $175 billion အထိရောက်ရှိရန်မျှော်လင့်ထားပြီး 2030 တွင် site သည် အကြမ်းဖျင်းအားဖြင့် $200 billion 9 gigawatts အထိ ဖြန့်ကြက်နိုင်မည်ဖြစ်သည်။
အဆိုပါ ကုန်ကျစရိတ်မျဉ်းကွေးများသည် ဝင်ငွေမေးခွန်းသည် အဘယ်ကြောင့် အရေးတကြီးဖြစ်လာရသနည်းဟု ရှင်းပြပြီး လုပ်ငန်းသည် ရေရှည်တည်တံ့ခိုင်မြဲမှုဆီသို့ ၎င်း၏နည်းလမ်းကို ရိုးရိုးရှင်းရှင်း မတည်ဆောက်နိုင်ရခြင်းဖြစ်သည်ဟု Bain က အကြောင်းပြချက်ပေးသည်။ စွမ်းဆောင်ရည်၏နှစ်ဆတိုးတိုင်းသည် အနာဂတ်ထုတ်ကုန်များကို ရှင်းလင်းရမည်ဖြစ်ပြီး ဝင်ငွေဘားကိုတိုးစေသည်။ အစီရင်ခံစာသည် တည်ဆောက်မှုဆက်လက်ဖြစ်ပေါ်နေသဖြင့် ပိုမိုခက်ခဲလာနိုင်သည့် ကန့်သတ်ချက်များကိုလည်း အလံပြထားသည်- စက်ရုံများကို ပါဝါအားဖြည့်ရန်၊ GPU များနှင့် အခြားအခြေခံအဆောက်အအုံအစိတ်အပိုင်းများကို ဝယ်ယူခြင်းနှင့် ၎င်းတို့ကို လည်ပတ်ရန်အတွက် ကျွမ်းကျင်လုပ်သားများကို ရှာဖွေခြင်း စသည့် ဇယားကွက်စွမ်းရည်ကို လုံခြုံစေပါသည်။
စန်းပွင့်နေသည့်မေးခွန်း
အစီရင်ခံစာသည် ကဏ္ဍအတွက် သိမ်မွေ့သော အခိုက်အတန့်သို့ ရောက်ရှိသည်။ Hyperscalers များ၊ အချုပ်အခြာအာဏာ ကြွယ်ဝမှုရန်ပုံငွေများနှင့် ပုဂ္ဂလိကချေးငွေထုတ်ချေးသူများသည် AI အခြေခံအဆောက်အအုံနှင့် ထိတွေ့မှုကို တိုးမြင့်လာစေပြီး Wall Street မှ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာသူများသည် 2026 ခုနှစ်၏ ဝင်ငွေတိုးတက်မှုသည် အရင်းအနှီးအသုံးစရိတ်ကို လိုက်လျောညီထွေဖြစ်စေနိုင်သည်ဆိုသည်ကို အချေအတင်ဆွေးနွေးခဲ့ကြသည်။
Bain ၏ အဖြေမှာ တည်ဆောက်မှု ပျက်ပြယ်သွားခြင်းမဟုတ်ဘဲ မပြီးဆုံးသေးကြောင်း ၊ စက်မှုလုပ်ငန်းသည် မကြုံစဖူးစကေးဖြင့် သုံးစွဲနိုင်ကြောင်း သက်သေပြခဲ့ပြီး ယခုအခါ ထုတ်ကုန်များ၊ စျေးကွက်များနှင့် စားသုံးသူအလေ့အထများကို တီထွင်ရန် အကြမ်းဖျင်းအားဖြင့် ငါးနှစ်ခန့်ရှိပြီး နှစ်စဉ် ၀င်ငွေဒေါ်လာ 6 ထရီလီယံရှိမည်ဖြစ်သည်။
အဆိုပါ ဆန်းသစ်တီထွင်မှုလှိုင်း အကောင်အထည်ပေါ်လာပါက အခြေခံအဆောက်အအုံ အလောင်းအစားသည် သူ့ဘာသာသူ ပေးချေသည်။ မဟုတ်ပါက၊ Bain ၏သင်္ချာသည် နာကျင်စွာ တည့်မတ်မှုကို ရည်ညွှန်းသည် — ဒေတာစင်တာများသည် ၎င်းတို့ထဲသို့ ဘယ်တော့မှမပေါက်ဖွားနိုင်သော စျေးကွက်ကို လိုက်နေသည့် ဒေါ်လာထရီလျံပေါင်းများစွာရှိသည်။
---
Stay Ahead of AIGet the latest AI news, analysis, and breakthroughs — all in one place.
Read more AI news →
