إليك الانقسام في الحوسبة AI الذي لا يقرأه الكثيرون بشكل صحيح.

تدريب النماذج الحدودية يتركز بقوة كل ربع سنة، آلاف وحدات GPU التي يجب أن تجلس في مكان واحد موصولة معًا. لكن التدريب يمثل 30% فقط من الطلب في 2026. أما الـ 70% الأخرى فهي الاستدلال، وتشغيله على سحابة عملاقة يعني الدفع مقابل بنية تحتية بنيت لصعبة المهام لأداء أسهلها.
على الشبكات الموزعة، يمكن أن يعمل نفس الاستدلال بتكلفة أقل بنسبة 45-75%، ولأي شخص يحدد ميزانية بنية تحتية للذكاء الاصطناعي، فإن هذه الفجوة هي القصة بأكملها.
التدريب يتركز بالضرورة. الاستدلال يتشظى لأن دفع هوامش AWS مقابل مهمة لا تحتاجها يصبح غير منطقي عند التوسع.