95% e GPU-ve të ndërmarrjeve janë të papërdorura, ndërsa startup‑et e AI nuk gjejnë kapacitet

Zbulimet financiare të fundit të OpenAI tregojnë një perspektivë të errët për modelin ekonomik të industrisë. Kompania ka rënë pas objektivave të brendshëm të të ardhurave dhe përdoruesve, duke parashikuar humbje që mund të arrijnë 14 miliardë dollarë në vitin 2026. Sipas raportit të The Wall Street Journal, kryetare e financave, Sarah Friar, ka paralajmëruar brenda kompanisë se kostot në rritje të përpunimit mund të tejkalojnë të ardhurat, duke ngritur dyshime rreth aftësisë së OpenAI për të financuar kontratat e ardhshme të llogaritjes.

Problemi është më i thellë se një gabim i vetëm i një kompanie. Me një vlerësim prej 852 miliardë dollarë, rritja e të ardhurave të OpenAI nuk mund të mbulojë shpenzimet e infrastrukturës IT që kërkohet për të mbajtur këtë nivel. Sipas raportit “2026 State of Kubernetes Optimisation” të Cast AI, i bazuar në të dhëna nga rreth 23 000 klasterë në AWS, GCP dhe Azure, 95% e kapacitetit të GPU-ve në ndërmarrje mbeten të papërdorura – miliarda dollarë përllogaritur për llogaritje që paguhen, por që rrallëherë shfrytëzohen.

Kjo situatë bllokon startup‑et dhe institucionet nga Londra e deri në Lagos, të cilët nuk mund të kenë qasje në llogaritje me çmime të pranueshme. Shumë kompani blen GPU‑ra për skenarë të keqë, siç është ndërtimi i një autostrade për orën e pikut, duke i lënë bosh për 23 orë në ditë. Përveç kësaj, mbajtja e GPU-ve si aset në bilanc, jo si mjet prodhues, i bën ato të vështirë për t’u përdorur nga të tjerët. Gjatë ciklit të trajnimit, klasterët përdoren intensivisht për disa javë, pastaj mbeten pothuajse të papërdorur deri në fazën e ardhshme, pa ndonjë nxitje për ndarjen e kapacitetit.

Zgjidhja e propozuar është krijimi i rrjeteve të shpërndara të llogaritjes, ku pronarët e GPU-ve – qoftë data‑centra, kompani me pajisje të lëna jashtë përdorimit, apo individë me makina të fuqishme – lidhen në një platformë që verifikon kapacitetin dhe i çon punët tek burimet më të përshtatshme. Kjo do të lejonte zhvilluesit të marrin akses në GPU‑ra me çmime më të ulëta, ndërsa pronarët do të monetizonin asete që ndryshe do të qëndronin të papërdorura, duke reduktuar varësinë nga disa ofrues të centralizuar dhe duke rritur rezistencën e zinxhirit të furnizimit. Industria e AI-së ka nevojë për një korrigjim të tillë, pasi përdorimi aktual i GPU-ve është vetëm 5%, duke treguar se shumë asete janë thjeshtë “shpenzuar” në bilanc.