هناك جدل متزايد حول ما إذا كانت شركات الحوسبة الفائقة للذكاء الاصطناعي قد تتوقف أخيرًا عن الإنفاق المفرط. وفقًا لمراقبي الصناعة، هناك عاملان حاسمان قد يعيدان تشكيل المشهد: تحديات إدارة الطاقة الكهربائية واستدامة الميزانيات العمومية في منصات الذكاء الاصطناعي الكبرى.

الحجة تقول إن مراكز البيانات التي تدعم تدريب واستنتاج الذكاء الاصطناعي تواجه قيودًا مادية حقيقية. عندما تصبح الكهرباء عائقًا، تبدأ دورات الإنفاق الرأسمالي في الانكماش. ثم هناك حسابات الميزانية العمومية. مع تقييم الشركات لعائد الاستثمار في بناء البنية التحتية الضخمة، تصبح الكفاءة هي الأهم.

قد يعني ذلك تقليل نشر الخوادم، وتباطؤ توسعة السعة، والتحول نحو تحسين الأداء بدلاً من الاعتماد على الحجم فقط. بالنسبة للنظام البيئي الأوسع للذكاء الاصطناعي، فإن ذلك يشير إلى أننا ندخل مرحلة جديدة حيث الانضباط الرأسمالي أهم من القوة الحاسوبية الخام.