Ми знаємо, що це неможливо в довгостроковій перспективі з боку енергії, а також з боку обчислювального постачання. Моя зламана математика на вимогу @grok 20 тисяч графічних процесорів H100. ➤ Енергія графічного процесора H100 ⟶ 20k x 0,7 кВт/GPU x 24 години ⟶ 336 МВт·год/д ⟶ 122 640 МВт·год/рік ➤ Загальні витрати на енергію ⟶ $26 880/день та $9,81 млн/рік ➤ Загальний обсяг інвестицій (GPU) ⟶ $600 млн ➤ Вуглецевий слід ⟶ 47 216 тонн CO2 на рік або 236 082 тонн CO2 на рік Використання децентралізованих графічних процесорів, які використовують незадіяне обладнання в усьому світі, може значно скоротити витрати, особливо з точки зору початкових інвестицій і накладних витрат. Ця стратегія також може призвести до зменшення споживання енергії, підвищення економічної ефективності та зниження вуглецевого сліду, що потенційно може бути підтримано зеленими ініціативами від постачальників або самою децентралізованою інфраструктурою. Однак децентралізована інфраструктура все ще знаходиться на ранніх стадіях і повинна усунути прогалини в ефективності та продуктивності. Як @mtorygreen зазначив, як тільки ці проблеми будуть вирішені, повернення до застарілої, централізованої інфраструктури може стати нерозумним. Це скрізь або ніде.