Víte, jaké jsou důsledky ekvivalentu 50M H100 pro napájení umělé inteligence? Jen jsem @grok požádal, aby na to odpověděl sám a toto je odpověď: ➤ Výpočetní výkon ⟶ 25 000–50 000 exaFLOPS (20 000–40 000x rychlejší superpočítač na světě) ➤ Schopnost školení ⟶ Triliony/kvadriliony parametrů ➤ Aktuální měřítko xAI ⟶ 200x aktuální nastavení (~230 000 GPU, 100-200 exaFLOPS) ➤ Spotřeba energie ⟶ ~35 GW nebo spotřeba energie 35 milionů amerických domácností nebo zemí jako Argentina (~30 GW) ➤ Roční spotřeba energie ⟶ ~245 000 GWH nebo 6 % roční spotřeby elektřiny v USA (~4 000 TWh) ➤ Náklady ⟶ Pouze hardware ve výši 1,5 bilionu USD a odhad 2–3 biliony USD celkem za 5 let ➤ Potřebné roční investice ⟶ 400-600 miliard USD/rok Samotná velikost tohoto národního státu znamená globální posun od fosilních paliv, základního kamene 20. století, k výpočetnímu výkonu. Průlomové objevy v oblasti umělé inteligence jsou nevyhnutelné a promění různé sektory naší společnosti. Jak @MTorygreen správně poukázali, cloud sám o sobě nemůže uspokojit rozsáhlý rozsah umělé inteligence, energetické nároky a potřeby globální distribuce. Budoucnost inteligence se neomezuje jen na několik centralizovaných entit a datových center; Je to všude nebo nikde.