Инфраструктура · Тренд
Масштабирование вычислений
Вычисления на обучение растут примерно вчетверо в год, задавая стоимость работы на фронтире.
Кластеры гигаваттного масштаба концентрируют способности; капитал и энергия — реальные привратники.
Связи
Связи · 3
Как этот узел связан с остальной картой и какие подтверждения стоят за связями.
Большие кластеры упираются в энергию и охлаждение.
+3 приростМасштабирование зависит от поставок ускорителей.
+1 приростБольше вычислений обеспечивает парадигму рассуждения.
+2 приростИсточники сигнала
Источники сигнала
Датированные факты из первоисточников по этому направлению.
Вычисления на обучение фронтирных моделей росли ~в 4–5 раз в год с 2010 по 2024 — Epoch ожидает продолжения тренда к 2030 году.
Epoch AI →Потребление электроэнергии дата-центрами вырастет примерно вдвое — с ~485 ТВт·ч (2025) до ~950 ТВт·ч к 2030 году, около 3% мирового электричества.
International Energy Agency →Цена запроса к модели уровня GPT-3.5 упала с $20.00 до $0.07 за миллион токенов с ноября 2022 по октябрь 2024 — в 280 раз за ~18 месяцев.
Stanford HAI — AI Index 2025 →DeepSeek раскрыла, что финальный прогон обучения её рассуждающей модели R1 с открытыми весами стоил всего $294 000; R1 вышла с открытыми весами 20 января 2025.
Nature / DeepSeek →