Панель, собравшая руководителей всех звеньев цепочки поставок ИИ, выявила три основных узких места. Фуке предупредил, что даже при ускоренном производстве чипов их количество будет ограничено в ближайшие несколько лет, что отразится на крупнейших гиперскейлерах — Google, Microsoft, Amazon и Meta. ДеСоуза отметил рост спроса: доход Google Cloud превысил $20 млрд за квартал, а бэклог почти удвоился до $460 млрд.
Энергетический барьер
После проблемы с чипами основной вопрос стал энергопотребление. Google исследует орбитальные дата‑центры, где доступ к солнечной энергии выше, но возникают трудности с отводом тепла в вакууме. Компания также повышает эффективность через полную ко‑инжиниринговую модель AI‑стека — от пользовательских TPU до моделей, что улучшает показатель FLOPS per watt. ASML согласилась, что рост вычислительных мощностей неизбежно удорожает энергию.
Альтернативные архитектуры
В отличие от масштабных LLM, стартап Logical Intelligence разрабатывает energy‑based models (EBM) с 200 млн параметров, которые работают в тысячу раз быстрее и могут обновлять знания «на лету». Такой подход лучше подходит для задач, где важнее понимание физических законов, чем лингвистическое предсказание.
Применение агентов
Perplexity планирует перейти от поискового продукта к «цифровому работнику». Их агент Comet действует только после согласования плана, что повышает контроль и безопасность, особенно для крупных корпоративных клиентов.
Геополитика и суверенитет
Физический ИИ связан с национальной безопасностью: автономные машины, дроны и роботы‑технологии требуют локального контроля, а отсутствие доступа к передовым полупроводникам (EUV) ограничивает развитие ИИ в Китае, отметил Фуке.