Creșterea rapidă a platformelor de inteligență artificială precum GPT, Claude sau Gemini ridică întrebări despre costurile și infrastructura din spatele acestor modele.
În spatele fiecărei interacțiuni cu un chatbot AI se află o infrastructură hardware extrem de complexă și costisitoare.
Reiner Pope, fost arhitect hardware la Google și CEO al MatX, explică în interviu mecanismele tehnice și economice care susțin aceste modele de limbaj.
El subliniază că limitele fizice ale centrelor de date influențează direct performanța și costurile procesării datelor.
Limitările fizice ale infrastructurii hardware în centrele de date AI În spatele fiecărei solicitări către un AI se află clustere uriașe de servere și procesoare grafice, consumând cantități imense de energie și memorie.
Citește articolul complet pe Tulcea Expres
Deschide articolul →