Глобальная гонка за искусственный интеллект накаляется, а стратегия, разворачивающаяся в Азии, основана на двух ключевых преимуществах: огромных кластерах чипов и очень дешёвой энергии.

Один из крупных игроков тихо собирает огромные массивы процессоров, сопоставимые с любыми мощностями Кремниевой долины. Это не обычные фермы GPU — речь идёт об интегрированных полупроводниковых экосистемах, специально разработанных для масштабного обучения ИИ. Масштаб действительно впечатляет: в таких объектах работают десятки тысяч процессоров параллельно.

Но есть один важный момент: стоимость энергии. Пока западные лаборатории ИИ тратят огромные суммы на электроэнергию, некоторые регионы используют свою энергетическую инфраструктуру, чтобы запускать эти операции за значительно меньшие деньги. Дешевая энергия позволяет обучать более крупные модели, проводить больше экспериментов и быстрее итеративно развиваться, не истощая ресурсы.

Это сочетание — масштаб и экономическая эффективность — меняет конкурентную среду. Уже недостаточно просто иметь лучшие алгоритмы. Важна инфраструктура. И это очень важно.

Для тех, кто следит за крипто- и Web3-сообществами, это должно быть знакомо. Вычислительная мощность и энергоэффективность всегда были основой блокчейн-сетей. Те же механизмы, которые движут конкуренцию в сфере ИИ, в корне связаны с экономикой децентрализованных систем. Майнинговые операции мигрировали в регионы с дешёвой электроэнергией. Обучение ИИ следует тому же сценарию.

Вопрос не в том, работает ли такой подход — очевидно, да. Вопрос в том, как он изменит более широкую технологическую экосистему в ближайшие десять лет.