Entendre beaucoup de gens dire que nous sommes "limités par la capacité de calcul" parce que c'est ce que nous ressentons récemment en utilisant les modèles

Mais le problème réside vraiment dans le travail physique qui se déroule entre la commande du GPU et la production de tokens
Retards et annulations dans les centres de données :
- Vous vous souvenez de Stargate ? 10 GW annoncés en janvier 2025 et environ 200 MW en service 14 mois plus tard, et l'expansion Abilene de 600 MW aurait été annulée
- Sur environ 16 GW de capacité de centres de données IA aux États-Unis en 2026 annoncée, seulement environ 5 GW sont en construction
- La moitié des constructions de centres de données aux États-Unis en 2026 sont prévues retardées ou annulées, principalement en raison du manque d'énergie
Pénuries de composants :
- Les délais de livraison des transformateurs sont désormais de plus de 5 ans, contre 24-30 mois avant 2020
- Siemens, GE, Vertiv, Eaton signalent tous des arriérés record
Pénuries de main-d'œuvre :
- Microsoft indique que les électriciens sont leur principal obstacle à l'expansion des centres de données
- Les électriciens de Northern Virginia ont doublé depuis 2018, atteignant 14 700 électriciens, et ce n'est toujours pas suffisant
- Les apprentissages prennent 4 à 5 ans.
Il faut se demander comment $700B en 2026 seulement, les dépenses d'investissement seront déployées, les hyperscalers et les laboratoires ne peuvent littéralement pas dépenser leur chemin hors de ce problème
Réfléchissant aux implications de cela, une chose est très évidente - l'IA locale continuera de croître et sera une grande tendance