Відомо, що великі технологічні компанії переміщують свої операції з навчання моделей ШІ за межі національних кордонів, щоб забезпечити доступ до високопродуктивних чіпів Nvidia. Цей стратегічний крок підкреслює зростаючу конкуренцію за передове обладнання в гонці за розробкою систем ШІ наступного покоління.

Переміщення обчислювально інтенсивних навантажень відображає, наскільки критичною стала інфраструктура GPU для розвитку штучного інтелекту. Компанії, по суті, слідують за апаратним забезпеченням, створюючи навчальні установи там, де вони можуть надійно отримати потужність обробки, необхідну для розробки моделей великого масштабу.

Ця тенденція підкреслює ширшу реальність: доступ до спеціалізованих чіпів, таких як серії H100 та A100 від Nvidia, став вузьким місцем в інноваціях у сфері штучного інтелекту. Для блокчейн-простору та Web3 це також має значення — багато децентралізованих проектів штучного інтелекту та протоколів машинного навчання на ланцюгу стикаються з подібними інфраструктурними викликами під час масштабування своїх обчислювальних потреб.