Știți care sunt implicațiile echivalentului 50M H100 pentru alimentarea AI? Tocmai @grok am rugat să răspundă singur și acesta este răspunsul: ➤ Putere de calcul ⟶ 25.000-50.000 exaFLOPS (20.000-40.000 de ori cel mai rapid supercomputer din lume) ➤ Capacitate de antrenament ⟶ Trilioane/cvadrilioane de parametri ➤ Scara curentă xAI ⟶ Configurație curentă de 200x (~230.000 GPU-uri, 100-200 exaFLOPS) ➤ Consum de energie ⟶ ~35 GW sau consumul de energie a 35 de milioane de gospodării din SUA sau țări precum Argentina (~30 GW) ➤ Energie anuală ⟶ ~245.000 GWH sau 6% din energia electrică anuală din SUA (~4.000 TWh) ➤ Cost ⟶ Numai hardware de 1,5 trilioane USD și estimat 2-3 trilioane USD în total pe 5 ani ➤ Investiții anuale necesare ⟶ 400-600 miliarde USD/an Dimensiunea acestui stat-națiune semnifică o trecere globală de la combustibilii fosili, piatra de temelie a secolului 20, la puterea de calcul. Între timp, descoperirile AI sunt inevitabile și vor transforma diferite sectoare ale societății noastre. După cum @MTorygreen subliniat pe bună dreptate, cloud-ul singur nu poate satisface scara extinsă a AI, cererile de energie și nevoile de distribuție globală. Viitorul informațiilor nu se limitează la câteva entități centralizate și centre de date; este peste tot sau nicăieri.