GPU для ИИ живут 1.5–3 года, а в отчётах облаков — 6: разрыв в $300 млрд

Автор проверил первоисточники и обнаружил, что реальный срок жизни GPU, используемых для обучения ИИ-моделей, гораздо короче, чем принято считать. В комментариях к предыдущей статье «Карточный домик из GPU» читатель привёл доказательства: карты выходят из строя через 1,5–3 года интенсивной работы.

В отчётности облачных провайдеров эти же GPU амортизируются за шесть лет — то есть бухгалтерская модель не соответствует физической реальности. Разница в сроках создаёт многомиллиардные риски для всей индустрии: облака могут недооценивать затраты на замену оборудования, а инвесторы — переоценивать активы.

Куда попадают отслужившие GPU — отдельный вопрос. Часть уходит на вторичный рынок, часть — на менее нагруженные задачи, но в любом случае разрыв между учётной и фактической жизнью карт остаётся серьёзным фактором, который стоит учитывать при планировании ИИ-инфраструктуры.