Масштабы ИИ-гонки дотянулись до космоса: первые дата-центры уже отправили на орбиту, а к 2029-му капитальные затраты на ЦОДы достигнут $1,1 трлн. 

Всё потому, что для развития ИИ одних алгоритмов недостаточно: нужны огромные вычислительные мощности, массивы данных, энергоэффективная инфраструктура и инновационные платформы. Все эти элементы уже меняют отрасли, а следом и глобальную экономику. Разберём каждый подробно в серии постов и начнём с самого главного — вычислительных мощностей.

GPU (графические чипы), TPU (тензорные процессоры) и ASIC (интегральные схемы специального назначения) стали «новой нефтью» цифровой экономики. Крупные языковые и мультимодальные модели обучаются на десятках и сотнях тысяч ускорителей, а дефицит чипов сильно тормозит внедрение ИИ-продуктов. 

Уже сейчас компании используют: 

GPU-ускорители — базовый стандарт для обучения и инференса ИИ-моделей в облаках и дата-центрах.

Собственные чипы: Google развивает линейку TPU, Amazon — Trainium и Inferentia, Microsoft и OpenAI инвестируют в кастомные ASIC-решения.

Edge-чипы для ИИ на умных устройствах — от автомобилей до промышленных контроллеров, где критичны задержки и энергопотребление.

В ближайшем будущем мы увидим новые энергоэффективные чипы, космические и устойчивые к радиации, а также нейроморфные и гибридные, имитирующие работу человеческого мозга. 

Подписывайтесь 👉 @yab2btech