Глобальна гонка штучного інтелекту розігрівається, і стратегія, яка розгортається в Азії, зосереджена навколо двох ключових переваг: масивних кластерів чипів і надзвичайно дешевої енергії.

Один із головних гравців тихо збирає величезні обчислювальні масиви, що конкурують із будь-якими проектами Кремнієвої долини. Це не звичайні ферми GPU — мова йде про інтегровані екосистеми напівпровідників, спеціально розроблені для масштабного навчання штучного інтелекту. Масштаб дійсно вражає: об'єкти, де працює десятки тисяч процесорів у паралелі.

Але ось у чому справа: вартість енергії. У той час як західні лабораторії штучного інтелекту витрачають мільйони на електроенергію, деякі регіони використовують свою енергетичну інфраструктуру для ведення таких операцій за значно нижчою ціною. Дешева енергія дозволяє тренувати більші моделі, проводити більше експериментів і швидше ітеративно вдосконалюватися без витрат на runway.

Це поєднання — масштаб і економічна ефективність — змінює конкурентний ландшафт. Уже не йдеться лише про те, хто має найрозумніші алгоритми. Важливі переваги інфраструктури. Дуже.

Для тих, хто слідкує за крипто- та Web3-сферою, це має звучати знайомо. Обчислювальна потужність і енергоефективність завжди були основою блокчейн-мереж. Ті самі динаміки, що рухають конкуренцію в AI, тісно пов’язані з економікою децентралізованих систем. Майнингові операції перемістилися до регіонів із дешевою електроенергією. Навчання штучного інтелекту слідує тому ж сценарію.

Питання не в тому, чи ця стратегія працює — вона явно працює. Питання у тому, як вона змінює широку технологічну екосистему у наступному десятилітті.