BloombergNEF публикует грандиозный прогноз: к 2035 году обучение и выполнение ИИ могут поглотить почти 40% всей мощности дата-центров США. Это не просто цифра — это фундаментальное изменение в использовании вычислительной инфраструктуры.
Что привлекает внимание? Рост коэффициента использования дата-центров с 59% до 69%. Это скачок на 10 пунктов, вызванный исключительно спросом на ИИ.
Подумайте о цепной реакции. Крупнейшие игроки технологической инфраструктуры — от производителей чипов до гигантов облачных сервисов и поставщиков корпоративного ПО — оказываются в центре этой трансформации. Теперь спрос касается не только сырой вычислительной мощности; речь идет о специализированной архитектуре, созданной для рабочих процессов машинного обучения.
Для крипто- и блокчейн-отрасли это важнее, чем кажется. Децентрализованные сети все больше зависят от надежной дата-инфраструктуры. По мере того как ИИ занимает все больше мощностей, меняется экономика и доступность вычислительных ресурсов. Проекты, строящие on-chain модели ИИ или требующие больших вычислений, могут столкнуться с новыми экономическими реалиями.
Горизонт 2035 года дает отрасли примерно десятилетие на адаптацию. Хватит ли этого времени — зависит от того, насколько быстро будет масштабироваться инфраструктура и как стремительно ускорится внедрение ИИ.
Посмотреть Оригинал
На этой странице может содержаться сторонний контент, который предоставляется исключительно в информационных целях (не в качестве заявлений/гарантий) и не должен рассматриваться как поддержка взглядов компании Gate или как финансовый или профессиональный совет. Подробности смотрите в разделе «Отказ от ответственности» .
22 Лайков
Награда
22
6
Репост
Поделиться
комментарий
0/400
Layer3Dreamer
· 12-10 02:53
Теоретически, если мы отобразим это на трилемму блокчейна через рекурсивную линзу SNARK... Настоящая задача здесь не в захвате 40% ёмкости, а в том, как децентрализованные сети придётся перестроить свои вычислительные примитивы. Представьте проверку состояния кросс-роллапа при крайней нехватке ресурсов — это вектор совместимости, над которым нам действительно стоит зацикливаться на RN.
Посмотреть ОригиналОтветить0
RektHunter
· 12-09 15:21
40%? До 2035 года всё взорвётся, с таким темпом это вообще не сдержать.
Посмотреть ОригиналОтветить0
GateUser-9f682d4c
· 12-09 08:04
40%? Ого, эта цифра какая-то нереальная, по-моему, посчитали слишком осторожно...
Если всё так, то стоимость вычислений на блокчейне взлетит до небес, как тогда выживать маленьким проектам...
Посмотреть ОригиналОтветить0
WalletDoomsDay
· 12-07 20:05
ИИ собирается поглотить 40% вычислительной мощности, это же чертовски абсурд... За десять лет придется увеличить производство в несколько раз.
Посмотреть ОригиналОтветить0
MemeKingNFT
· 12-07 20:03
Чёрт, теперь стоимость вычислений на блокчейне взлетит... Похоже, мои GPU-майнеры снова обесценятся.
Посмотреть ОригиналОтветить0
CrossChainBreather
· 12-07 19:48
40% мощности поглощено ИИ? Я просто в шоке, теперь боюсь, что стоимость вычислений на блокчейне взлетит до небес.
BloombergNEF публикует грандиозный прогноз: к 2035 году обучение и выполнение ИИ могут поглотить почти 40% всей мощности дата-центров США. Это не просто цифра — это фундаментальное изменение в использовании вычислительной инфраструктуры.
Что привлекает внимание? Рост коэффициента использования дата-центров с 59% до 69%. Это скачок на 10 пунктов, вызванный исключительно спросом на ИИ.
Подумайте о цепной реакции. Крупнейшие игроки технологической инфраструктуры — от производителей чипов до гигантов облачных сервисов и поставщиков корпоративного ПО — оказываются в центре этой трансформации. Теперь спрос касается не только сырой вычислительной мощности; речь идет о специализированной архитектуре, созданной для рабочих процессов машинного обучения.
Для крипто- и блокчейн-отрасли это важнее, чем кажется. Децентрализованные сети все больше зависят от надежной дата-инфраструктуры. По мере того как ИИ занимает все больше мощностей, меняется экономика и доступность вычислительных ресурсов. Проекты, строящие on-chain модели ИИ или требующие больших вычислений, могут столкнуться с новыми экономическими реалиями.
Горизонт 2035 года дает отрасли примерно десятилетие на адаптацию. Хватит ли этого времени — зависит от того, насколько быстро будет масштабироваться инфраструктура и как стремительно ускорится внедрение ИИ.