(SeaPRwire) – Perbelanjaan kerajaan Amerika Syarikat terhadap kecerdasan buatan telah meletup dalam tahun lepas, didorong oleh peningkatan pelaburan tentera, mengikut satu kajian oleh Institusi Brookings, sebuah pertubuhan pemikir berpangkalan di Washington D.C.
Laporan itu mendapati bahawa nilai berpotensi kontrak berkaitan AI kerajaan telah meningkat hampir 1,200%, daripada $355 juta dalam tempoh sehingga Ogos 2022, kepada $4.6 bilion dalam tempoh sehingga Ogos 2023.
Peningkatan ini hampir sepenuhnya disebabkan oleh Jabatan Pertahanan (DoD). Jumlah yang dijanjikan oleh DoD untuk kontrak berkaitan AI meningkat daripada $190 juta dalam tempoh sehingga Ogos 2022 kepada $557 juta dalam tempoh sehingga Ogos 2023.
Jumlah keseluruhan yang mungkin dibelanjakan oleh DoD untuk kontrak berkaitan AI jika setiap kontrak dilanjutkan kepada terma penuhnya tumbuh lebih pesat lagi, daripada $269 juta dalam tempoh sehingga Ogos 2022 kepada $4.3 bilion dalam tempoh sehingga Ogos 2023. Peningkatan ketara dalam perbelanjaan tentera ini begitu besar sehingga “semua agensi lain menjadi pecahan,” menurut penulis laporan itu.
Artikel ini disediakan oleh pembekal kandungan pihak ketiga. SeaPRwire (https://www.seaprwire.com/) tidak memberi sebarang waranti atau perwakilan berkaitan dengannya.
Sektor: Top Story, Berita Harian
SeaPRwire menyampaikan edaran siaran akhbar secara masa nyata untuk syarikat dan institusi, mencapai lebih daripada 6,500 kedai media, 86,000 penyunting dan wartawan, dan 3.5 juta desktop profesional di seluruh 90 negara. SeaPRwire menyokong pengedaran siaran akhbar dalam bahasa Inggeris, Korea, Jepun, Arab, Cina Ringkas, Cina Tradisional, Vietnam, Thai, Indonesia, Melayu, Jerman, Rusia, Perancis, Sepanyol, Portugis dan bahasa-bahasa lain.
Pengumuman-pengumuman ini, dan peningkatan dramatik dalam perbelanjaan AI, datang pada masa persaingan teknologi yang sengit antara Amerika Syarikat dan China. Kuasa-kuasa AI sedang membiakkan industri domestik mereka untuk cip semikonduktor yang diperlukan untuk membangunkan model AI paling berkuasa, manakala kerajaan Amerika Syarikat telah melaksanakan yang bertujuan untuk menghalang China memperoleh cip paling maju.
Apabila diminta untuk memberi komen, seorang pegawai DoD mempersoalkan ketepatan analisis Brookings, dengan menunjukkan contohnya bahawa, misalnya, jabatan itu meminta $874 juta dalam untuk penyelidikan, pembangunan, ujian dan penilaian AI dan $1.8 bilion untuk penyelidikan, pembangunan, ujian dan penilaian AI dalam .
Namun, walaupun peningkatan yang besar, perbelanjaan awam untuk AI dilampaui oleh perbelanjaan syarikat-syarikat teknologi besar. Dalam sektor swasta, para penyelidik dan jurutera AI menerima gaji berjuta-juta. Syarikat-syarikat sedang melabur dengan berat dalam sumber daya pengkomputan yang diperlukan untuk sistem AI terkini. Mark Zuckerberg, pengasas dan Ketua Pegawai Eksekutif Meta, baru-baru ini bahawa menjelang akhir 2024, syarikatnya akan memiliki lebih daripada 340,000 GPU Nvidia H100, cip semikonduktor pilihan untuk model AI maju, yang berharga kira-kira $30,000 setiap satu. Microsoft pula melabur lebih $50 bilion setahun ke dalam pusat data yang dipenuhi cip semikonduktor.
Walaupun mengabaikan perbelanjaan pada infrastruktur AI, sektor swasta jelas melabur lebih daripada sektor awam pada AI, kata Josh Wallin, Felo dalam Program Pertahanan di Pusat Pemikiran Center for a New American Security berpangkalan di Washington, D.C. Ini tidak mungkin berubah, memandangkan betapa umum tujuannya teknologi AI, beliau menegaskan.
Laporan Brookings juga mendapati saiz kontrak yang dianugerahkan mula meningkat, mencerminkan peralihan daripada eksperimen skala kecil ke pelaksanaan skala besar. Kematangan teknologi AI, berbanding persaingan geopolitik dengan China, bertanggungjawab terhadap lonjakan perbelanjaan tentera pada AI, menurut Wallin.
“DoD sememangnya sedar bahawa kita berhadapan dengan pesaing berpotensi dalam pembangunan AI,” kata Wallin. “DoD telah melabur selama beberapa tahun dalam pembangunan keupayaan, dan mereka akhirnya hanya sampai ke tahap di mana mereka perlu benar-benar melaksanakan, mengesahkan, dan melakukan banyak eksperimen skala besar.”