Sai quali sono le implicazioni di 50M H100 equivalenti per alimentare l'IA? Ho appena chiesto a @grok di rispondere da solo e questa è la risposta: ➤ Potenza di calcolo ⟶ 25.000–50.000 exaFLOPS (20.000–40.000 volte il supercomputer più veloce al mondo) ➤ Capacità di addestramento ⟶ Trillioni/quadrilioni di parametri ➤ Scala attuale di xAI ⟶ 200 volte l'attuale configurazione (~230.000 GPU, 100-200 exaFLOPS) ➤ Consumo energetico ⟶ ~35 GW o consumo di 35 milioni di famiglie statunitensi o paesi come l'Argentina (~30 GW) ➤ Energia annuale ⟶ ~245.000 GWH o 6% dell'elettricità annuale degli Stati Uniti (~4.000 TWh) ➤ Costo ⟶ $1,5T solo hardware e stimato $2–3 trilioni in totale in 5 anni ➤ Investimento annuale necessario ⟶ $400-600B/anno La straordinaria dimensione di questo stato-nazione segna un cambiamento globale dai combustibili fossili, pietra miliare del XX secolo, alla potenza di calcolo. Nel frattempo, i progressi dell'IA sono inevitabili e trasformeranno vari settori della nostra società. Come ha giustamente sottolineato @MTorygreen, il cloud da solo non può soddisfare l'ampia scala, le esigenze energetiche e le necessità di distribuzione globale dell'IA. Il futuro dell'intelligenza non è confinato a pochi enti centralizzati e data center; è ovunque o da nessuna parte.