Возможности параллельной обработки данных на GPU делают их идеальными для работы с огромными массивами данных и обучения сложных моделей ИИ. Это привело к «гонке вооружений ИИ», поскольку компании и правительства борются за вычислительные мощности. Спрос на GPU опережает производство, что приводит к росту стоимости и увеличению времени ожидания облачных разработок ИИ, получается своеобразное «бутылочное горлышко». Это препятствует инновациям, особенно для стартапов и исследователей с ограниченными ресурсами, считает Шадид.
Новые технологии, такие как TPU и FPGA, предлагают альтернативы, но общее производство аппаратного обеспечения с трудом удовлетворяет спрос. Переход от GPU может занять несколько лет из-за проблем с массовым внедрением и масштабированием производства.
