A energia é o grande gargalo para a IA. Tanto na IA física quanto na de software, não é apenas que os ingredientes precisam mudar, mas toda a receita também: 1) precisamos de energia infinita e quase sem custo. Isso significará um conjunto de fontes de energia trabalhando juntas que podem produzir energia HOJE (ou seja, a energia nuclear não é realmente uma opção antes de 2032, construir uma planta de gás natural ou carvão com um atraso de vários anos para peças também não é uma opção a curto prazo até 2030+) o que significa que precisaremos de Solar + Armazenamento porque pode entrar em operação de 12 a 17 meses após ser aprovado. Não há como contornar isso. 2) mas para que o armazenamento de energia escale economicamente à luz da Entidade Estrangeira de Preocupação (FEOC)/Entidade Estrangeira Proibida (PFE), você precisará encontrar fornecedores domésticos de LFP CAM para a cadeia de suprimentos de ESS. Há muito poucos. 3) você precisará reduzir a pegada de energia geral dos data centers, o que significa que o HVAC precisa ser repensado - um novo tipo de bomba de calor deve ser inventado. Este novo dispositivo, embora tenha um perfil superior, também precisará eliminar os produtos químicos eternos que agora são proibidos e devem ser eliminados. 4) os chips em si precisam ser reestruturados para uma inferência eficiente em termos de desempenho e energia. O design da memória, c2c, cabeamento e todas as outras decisões de design que funcionam bem para o treinamento provavelmente não escalarão para a inferência se a inferência for 100x maior que o treinamento. 4) na IA física, após o armazenamento (veja acima), REs abundantes são essenciais para qualquer forma de movimento/atuacão. Mas tirar REs do solo, transformá-los em óxido e depois em uma liga que pode ser feita em Ímãs Permanentes... é um enorme exercício em energia. E a lista continua e continua… . . . Meu ponto é que se você está focado em IA, deve começar a prestar atenção à energia, pois será o guardião do progresso/mudança nos próximos anos na IA.