Знаєте, які наслідки 50M H100-еквівалент для живлення штучного інтелекту? Я просто попросив @grok відповісти на нього сам, і ось відповідь: ➤ Обчислювальна потужність ⟶ 25 000–50 000 exaFLOPS (у 20 000–40 000 разів найшвидший суперкомп'ютер у світі) ➤ Можливості навчання ⟶ Трильйони / квадрильйонів параметрів ➤ Поточна шкала xAI ⟶ 200x поточне налаштування (~230 000 графічних процесорів, 100-200 exaFLOPS) ➤ Споживання електроенергії ⟶ ~35 ГВт або споживання електроенергії 35 мільйонами домогосподарств США або таких країн, як Аргентина (~30 ГВт) ➤ Річна енергія ⟶ ~245 000 ГВт-год або 6% річної електроенергії США (~4 000 ТВт·год) ➤ Вартість ⟶ $1.5T лише обладнання та приблизно $2–3 трильйони загалом за 5 років ➤ Потрібні щорічні інвестиції ⟶ $400-600 млрд на рік Величезні розміри цієї національної держави знаменують глобальний перехід від викопного палива, наріжного каменя 20-го століття, до обчислювальної потужності. Тим часом, прориви в галузі штучного інтелекту неминучі і змінять різні сектори нашого суспільства. Як справедливо зазначив @MTorygreen, хмара сама по собі не може задовольнити великі масштаби штучного інтелекту, потреби в енергії та глобальні потреби в розподілі. Майбутнє розвідки не обмежується кількома централізованими організаціями та центрами обробки даних; Це скрізь або ніде.