אסטרטגיית הבינה המלאכותית המתפתחת של מיקרוסופט

ממעבר מהתרחבות מהירה להתאמה אסטרטגית

מצביעים אחרונים מצביעים על האטה פוטנציאלית בהתרחבות האגרסיבית של מיקרוסופט בתחום הבינה המלאכותית. עם זאת, בחינה מעמיקה יותר מגלה כיול אסטרטגי ולא נסיגה מוחלטת.

מיקרוסופט הודיעה לאחרונה שהיא עשויה “לקצב באופן אסטרטגי” את יוזמות מרכזי הנתונים שלה. התאמה זו באה בעקבות יישור מחדש של השותפות שלה עם OpenAI וחששות גוברים לגבי היצע יתר פוטנציאלי של תשתית בינה מלאכותית. שינוי זה באסטרטגיה של מיקרוסופט משקף מגמה תעשייתית רחבה יותר, שמתרחקת מאימון אינטנסיבי של בינה מלאכותית לעבר פריסת מודלים חסכונית יותר.

המרוץ לשלוט בנוף תשתית הבינה המלאכותית היה אינטנסיבי, במיוחד מאז הופעתו של ChatGPT בסוף 2022. חברות טכנולוגיה גדולות השקיעו רבות בקרקעות, בנייה וכוח מחשוב כדי לתמוך בעומסי העבודה של בינה מלאכותית יוצרת. מיקרוסופט, בתמיכת השותפות שלה עם OpenAI, עמדה בחזית ההתרחבות הזו.

במשך שנתיים, הקונצנזוס בתעשיית הטכנולוגיה היה חד משמעי: לבנות יותר, לבנות מהר יותר. המרדף הבלתי פוסק הזה אחר קיבולת ענן נוספת וכרטיסי Nvidia GPUs נתקל כעת בהפסקה אסטרטגית.

נואל וולש, ראש מחלקת תפעול הענן של מיקרוסופט, הצהירה לאחרונה שהחברה עשויה “לקצב באופן אסטרטגי את התוכניות שלנו”. הכרזה זו משמעותית עבור מגזר בינה מלאכותית שהתרגל לדרישות מתמידות למשאבים נוספים. וולש הרחיבה על המצב המתפתח:

“במהלך השנים האחרונות, הביקוש לשירותי הענן והבינה המלאכותית שלנו גדל מהר יותר ממה שציפינו. כדי להתמודד עם הזדמנות זו, התחלנו לבצע את פרויקט ההרחבה התשתיתי הגדול והשאפתני ביותר בהיסטוריה שלנו”, כתבה בפוסט בלינקדאין. “מעצם טיבו, כל מיזם חדש משמעותי בסדר גודל כזה דורש זריזות וכוונון עדין כשאנו לומדים ומתפתחים עם הלקוחות שלנו. המשמעות היא שנאט או נעצור כמה פרויקטים בשלבים מוקדמים”.

בעוד שוולש לא סיפקה פרטים ספציפיים, אנליסט TD-Cowen, מייקל אליאס, הצביע על מספר מקרים המצביעים על נסיגה של מיקרוסופט. במהלך ששת החודשים האחרונים, מיקרוסופט דיווחה כי משכה יותר משני ג’יגה וואט של קיבולת ענן בינה מלאכותית מתוכננת בארה”ב ובאירופה, קיבולת שכבר הייתה תחת חוזה. בנוסף, מיקרוסופט דחתה או ביטלה חוזי שכירות קיימים של מרכזי נתונים באזורים אלה, על פי הערת המשקיע האחרונה של אליאס.

צמצום זה בפעילות השכרה מיוחס במידה רבה להחלטת מיקרוסופט לצמצם את התמיכה שלה בעומסי עבודה של אימונים של OpenAI. שינוי אחרון בשותפות שלהם מאפשר ל-OpenAI לשתף פעולה עם ספקי ענן אחרים, ולגוון את תלות התשתית שלה.

“עם זאת, אנו ממשיכים להאמין שהביטולים והדחיות של חוזי השכירות מצביעים על היצע יתר של קיבולת מרכזי נתונים ביחס לתחזיות הביקוש הנוכחיות”, הוסיף אליאס. תצפית זו מעוררת חששות, בהתחשב בטריליוני הדולרים שהושקעו בציפייה לצמיחה מתמשכת ובלתי מרוסנת בבינה מלאכותית יוצרת. כל רמז לכך שמסלול זה עשוי להאט הוא סיבה לדאגה.

מציאות ניואנסית: יישור מחדש, לא נסיגה

המצב מורכב יותר מנסיגה פשוטה. מה שאנו עדים לו הוא יישור אסטרטגי מחדש. אנליסט ברקליס, ריימו לנשוב, סיפק הקשר חשוב, וציין שהשלב הראשוני של ההוצאות בתעשייה התמקד מאוד בהבטחת קרקעות ומבנים כדי לשכן את השבבים וטכנולוגיית המחשוב הדרושים לבנייה והפעלה של מודלים של בינה מלאכותית.

במהלך “השתלטות הקרקעות” הזו, היה נפוץ שחברות ענן גדולות מאבטחות חוזי שכירות שהן עשויות לנהל עליהם משא ומתן מחדש או לנטוש אותם מאוחר יותר. כעת, כשמיקרוסופט מרגישה בנוח יותר עם היקף המשאבים המאובטחים שלה, החברה צפויה להעביר את ההוצאות שלה להשקעות בשלבים מאוחרים יותר, כמו רכישת כרטיסי GPUs וחומרה אחרת עבור מרכזי הנתונים החדשים שלה.

“במילים אחרות, מיקרוסופט ‘השקיעה יתר על המידה’ בקרקעות ומבנים ברבעונים האחרונים, אך כעת חוזרת לקצב נורמלי יותר”, כתב לנשוב בהערת משקיע אחרונה. מיקרוסופט עדיין מתכננת להשקיע 80 מיליארד דולר בהוצאות הון לשנת הכספים 2025 ומצפה לעלייה נוספת משנה לשנה. זה מצביע על כך שהחברה לא באמת נסוגה מבינה מלאכותית, אלא משקיעה באופן אסטרטגי יותר, עם עין חדה יותר על יעילות והחזר על ההשקעה.

המעבר מאימון להסקת מסקנות

חלק מהשינוי האסטרטגי הזה נראה כמעבר מאימון בינה מלאכותית להסקת מסקנות. אימון מוקדם כולל יצירת מודלים חדשים, הדורשת מספר עצום של GPUs מחוברים זה לזה וטכנולוגיית רשת מתקדמת - מאמץ יקר. הסקת מסקנות, לעומת זאת, כוללת שימוש במודלים שאומנו כבר כדי לתמוך בשירותים כמו סוכני בינה מלאכותית או טייסים משותפים. בעוד שההסקה פחות תובענית מבחינה טכנית, צפויה להיות השוק הגדול יותר.

ככל שההסקה עולה על אימון, המוקד עובר לתשתית ניתנת להרחבה וחסכונית המספקת את ההחזר הגבוה ביותר על ההון. בכנס בינה מלאכותית שנערך לאחרונה בניו יורק, הדיונים התמקדו יותר ביעילות מאשר בהשגת בינה מלאכותית כללית (AGI), הרעיון של יצירת מכונות שעולות על האינטליגנציה האנושית. השגת AGI היא מיזם יקר ביותר.

סטארט-אפ הבינה המלאכותית Cohere ציין שהמודל החדש שלו, “Command R”, דורש רק שני GPUs כדי לפעול, הרבה פחות מרוב המודלים של השנים האחרונות. מוסטפא סולימאן, מנכ”ל Microsoft AI, הודה לאחרונה בפודקאסט שהתשואות מאימונים מוקדמים גדולים הולכות ופוחתות. עם זאת, הוא הדגיש כי ניצול המחשוב של מיקרוסופט נותר “מדהים”, פשוט עובר לשלבים אחרים בתוך צינור הבינה המלאכותית.

סולימאן גם הבהיר שחלק מחוזי השכירות והפרויקטים שבוטלו מעולם לא הסתיימו, מה שמייצג דיונים חקרניים הנפוצים בתהליכי התכנון של עסקי ענן בקנה מידה היפר. יישור אסטרטגי מחדש זה מגיע כאשר OpenAI, שותפה קרובה של מיקרוסופט, מתחילה לרכוש קיבולת מספקי ענן אחרים ואף רומזת על פיתוח מרכזי נתונים משלה. עם זאת, למיקרוסופט יש זכות סירוב ראשונה על קיבולת OpenAI חדשה, מה שמצביע על המשך שילוב הדוק בין שתי החברות.

נוף תחרותי: זריזות, לא חולשה

חשוב להכיר בכך שאסור לטעות בזריזות עם חולשה. מיקרוסופט כנראה מסתגלת לדינמיקה משתנה בשוק, ולא מצמצמת את השאיפות שלה. שוק ההיפרסקיילרים נשאר תחרותי ביותר.

לדברי אליאס, גוגל התערבה כדי לספוג קיבולת שמיקרוסופט ויתרה עליה בשווקים בינלאומיים. בארה”ב, מטא ממלאת את הפערים שהותירה מיקרוסופט. “שני ההיפרסקיילרים הללו נמצאים בעיצומה של עלייה משמעותית משנה לשנה בביקוש למרכזי נתונים”, ציין אליאס, בהתייחסו לגוגל ומטא. השינוי האסטרטגי של מיקרוסופט הוא אולי יותר סימן לבגרות מאשר נסיגה. ככל שאומץ הבינה המלאכותית נכנס לשלב הבא שלו, הזוכים לא בהכרח יהיו אלה שמוציאים הכי הרבה, אלא אלה שמשקיעים בחוכמה ביותר.

לסיכום, אסטרטגיית הבינה המלאכותית המתפתחת של מיקרוסופט משקפת הבנה ניואנסית של השוק, מעבר ממוקד מאימון להסקת מסקנות ומחויבות להקצאת משאבים יעילה. יישור מחדש זה ממקם את מיקרוסופט להישאר שחקנית מובילה בנוף הבינה המלאכותית, תוך שימת דגש על השקעות אסטרטגיות על פני התרחבות בלתי מרוסנת. הזריזות והיכולת ההסתגלות של החברה יהיו המפתח לניווט בדינמיקה המשתנה במהירות של מגזר הבינה המלאכותית.