エネルギーはAIの大きなボトルネックです。 物理AIとソフトウェアAIの両方で、材料を変更する必要があるだけでなく、レシピ全体も変更する必要があります。 1) 無限でわずかにコストのかからないエネルギーが必要です。これは、今日エネルギーを生産できるエネルギー源のアンサンブルが連携することを意味し(つまり、原子力は2032年まで実際には選択肢ではなく、部品の複数年にわたるバックログを伴うNATガスまたは石炭プラントの建設も、2030+まで短期的な選択肢ではありません)、つまり、ゴーサインが出てから12〜17か月でオンライン化できるため、ソーラー+ストレージが必要になります。それを回避する方法はありません。 2) ただし、懸念される外国主体 (FEOC)/禁止されている外国主体 (PFE) に照らしてエネルギー貯蔵を経済的に拡大するには、ESS サプライ チェーン用の国内 LFP CAM プロバイダーを見つける必要があります。ごく少数です。 3) データセンターの全体的な電力フットプリントを削減する必要があるため、HVAC を再考する必要があり、まったく新しい種類のヒートポンプを発明する必要があります。この新しいデバイスは、優れたプロファイルを備えていますが、現在非合法化されており、廃止されなければならない永遠の化学物質を排除する必要もあります。 4) チップ自体は、パフォーマンスと電力効率の高い推論のために再設計する必要があります。メモリ設計、c2c、ケーブル配線、およびトレーニングに適したその他のあらゆる種類の設計上の決定は、推論がトレーニングよりも 100x+ 大きい場合、推論用に拡張できない可能性があります。 4) 物理 AI では、保存後 (上記を参照)、あらゆる形態のモーション/アクチュエーションには豊富な RE が不可欠です。しかし、REを地面から酸化物に、そして永久磁石にできる合金に取り出すことは、エネルギーの大きな運動です。 そして、リストは延々と続きます... . . . 私が言いたいのは、AI に焦点を当てているなら、エネルギーが今後数年間の AI の進歩/変化の門番となるため、エネルギーに注意を払い始める必要があるということです。