Вы знаете, какие последствия имеет 50M H100, эквивалентные мощности для ИИ? Я только что попросил @grok ответить на это самостоятельно, и вот ответ: ➤ Вычислительная мощность ⟶ 25,000–50,000 экзаFLOPS (20,000–40,000 раз быстрее текущего самого быстрого суперкомпьютера в мире) ➤ Возможности обучения ⟶ Триллионы/квадриллионы параметров ➤ Текущий масштаб xAI ⟶ 200 раз больше текущей конфигурации (~230,000 GPU, 100-200 экзаFLOPS) ➤ Потребление энергии ⟶ ~35 ГВт или потребление энергии 35 миллионов домохозяйств в США или стран, таких как Аргентина (~30 ГВт) ➤ Годовая энергия ⟶ ~245,000 ГВтч или 6% от годового потребления электроэнергии в США (~4,000 ТВтч) ➤ Стоимость ⟶ $1.5 трлн только за оборудование и оценочно $2–3 трлн всего за 5 лет ➤ Необходимые ежегодные инвестиции ⟶ $400-600 млрд/год Огромный размер этого государственно-образного образования означает глобальный переход от ископаемого топлива, краеугольного камня 20 века, к вычислительной мощности. Тем временем прорывы в области ИИ неизбежны и преобразят различные сектора нашего общества. Как правильно заметил @MTorygreen, облачные технологии сами по себе не могут удовлетворить обширные масштабы, энергетические потребности и потребности в глобальном распределении ИИ. Будущее интеллекта не ограничивается несколькими централизованными сущностями и дата-центрами; оно повсюду или нигде.