Weet je wat de implicaties zijn van 50M H100-equivalent voor het aandrijven van AI? Ik heb @grok net gevraagd om het zelf te beantwoorden en dit is het antwoord: ➤ Rekenkracht ⟶ 25.000–50.000 exaFLOPS (20.000–40.000x de snelste supercomputer ter wereld) ➤ Trainingscapaciteit ⟶ Trillions/ quadrillions van parameters ➤ Huidige xAI-schaal ⟶ 200x de huidige opstelling (~230.000 GPU's, 100-200 exaFLOPS) ➤ Vermogensverbruik ⟶ ~35 GW of het energieverbruik van 35 miljoen Amerikaanse huishoudens of landen zoals Argentinië (~30 GW) ➤ Jaarlijkse energie ⟶ ~245.000 GWH of 6% van de jaarlijkse elektriciteit in de VS (~4.000 TWh) ➤ Kosten ⟶ $1,5T alleen voor hardware en geschat $2–3 triljoen totaal over 5 jaar ➤ Jaarlijkse investering nodig ⟶ $400-600B/jaar De enorme omvang van deze natiestaat betekent een wereldwijde verschuiving van fossiele brandstoffen, de hoeksteen van de 20e eeuw, naar rekencapaciteit. Ondertussen zijn AI-doorbraken onvermijdelijk en zullen ze verschillende sectoren van onze samenleving transformeren. Zoals @MTorygreen terecht opmerkte, kan de cloud alleen niet voldoen aan de uitgebreide schaal, energiebehoeften en wereldwijde distributiebehoeften van AI. De toekomst van intelligentie is niet beperkt tot een paar gecentraliseerde entiteiten en datacenters; het is overal of nergens.