Ведущие компании переходят от традиционных GPU к специализированным ИИ-чипам. Они проектируются под нейросети: оптимизированы для тензорных вычислений и потребляют меньше энергии. Результат — компактные ускорители размером с ладонь, способные обучать модели уровня GPT. Это меняет экономику ИИ: меньше места под оборудование, ниже затраты на охлаждение и электричество. Дата-центры, забитые стойками видеокарт, уступают место узкоспециализированным решениям. Через десятилетие концепция «фермы на GPU» может выглядеть так же архаично, как ламповые компьютеры сегодня.