Крупные технологические компании выносят свои операции по обучению ИИ за пределы своих стран, чтобы обеспечить доступ к высококлассным ресурсам GPU. Этот шаг сосредоточен на получении доступа к передовым чипам Nvidia — ключевому узкому месту по мере того, как разработка моделей ИИ набирает обороты по всему миру.

Эта офшорная стратегия заключается не только в покупке оборудования. Она меняет подход к развертыванию вычислительной инфраструктуры в разных регионах. Компании создают учебные заведения в местах, где цепочки поставок чипов работают более свободно, обходя внутренние ограничения, которые ограничивают доступ к современному кремнию.

Последствия? Мы наблюдаем географический сдвиг в разработке ИИ. Обучение огромных моделей требует серьезной вычислительной мощности, и тот, кто контролирует графические процессоры, контролирует часть будущего. Эти офшорные лаборатории становятся критически важными узлами в гонке по созданию более мощных систем ИИ.

Что делает это особенно интересным: это подчеркивает, как наличие аппаратного обеспечения напрямую влияет на то, где происходит инновация. Когда чипы высшего уровня становятся дефицитом на одном рынке, весь процесс разработки ИИ адаптируется и перемещается. В результате получается более распределенный — и сложный — глобальный ландшафт ИИ.