La carestia di risorse di calcolo ingegnerizzate è già arrivata.
Negli ultimi tre anni, ho costruito sistemi di intelligenza artificiale da zero, curando basi di conoscenza e addestrando modelli su una rete di workstation dotate di GPU. Utilizzo l'IA quotidianamente per creare strumenti di conoscenza gratuiti per il pubblico o per arricchire materiali didattici al fine di dare potere e ispirazione agli altri. Quindi, quando vi dico che la catena di approvvigionamento globale del calcolo viene deliberatamente strangolata, non sto speculando da spettatore, ma sto assistendo a tutto ciò dall'interno della macchina.
I numeri sono sbalorditivi. I prezzi delle RAM per i consumatori sono aumentati del 500% in due anni. L'intera fornitura di memorie ad alta larghezza di banda di Micron fino al 2027 è esaurita, non per gli hobbisti, non per le piccole imprese, ma per gli operatori di data center. La domanda esplosiva di intelligenza artificiale si sta scontrando con le immutabili leggi della fisica e delle catene di approvvigionamento, creando una crisi di calcolo che minaccia di strozzare l'innovazione per anni. [1] Non si tratta di un semplice intoppo nella catena di approvvigionamento; è una carestia strutturale di silicio, memoria e potenza. [1]
