Основні технологічні компанії розширюють свої операції з навчання штучного інтелекту за межі кордонів, щоб забезпечити доступ до потужних ресурсів GPU. Цей крок зосереджений на отриманні доступу до передових чіпів Nvidia — важливого вузького місця, оскільки розробка моделей ШІ набирає обертів у всьому світі.

Ця офшорна стратегія не лише про покупку апаратного забезпечення. Вона змінює спосіб, яким обчислювальна інфраструктура розгортається в різних регіонах. Компанії створюють навчальні центри в місцях, де ланцюги постачання чипів вільніше, обходячи внутрішні обмеження, які обмежують доступ до передового кремнію.

Наслідки? Ми спостерігаємо за географічним зсувом у розвитку штучного інтелекту. Навчання масивних моделей вимагає серйозних обчислювальних потужностей, і хто контролює графічні процесори, той контролює частину майбутнього. Ці офшорні лабораторії стають критичними вузлами в гонці за створенням більш потужних систем штучного інтелекту.

Що робить це особливо цікавим: це підкреслює, як доступність апаратного забезпечення безпосередньо впливає на те, де відбувається інновація. Коли чипи високого класу стають дефіцитом на одному ринку, весь процес розробки ШІ адаптується і переміщується. Результат - більш розподілена - і ускладнена - глобальна екосистема ШІ.