מאיצים סיניים הפחיתו את העלות של עוזרי בינה מלאכותית ב-2.5 פעמים: T1 קרא לתרחישים שבהם NVIDIA אינה נדרשת הצצה לשבוע הדיגיטלי של קאזאן 2026, מנכ"ל IT המחזיקה ב-T1 דמיטרי ח'רינקוב חלקו את התוצאות של בדיקות מאיצים גרפיים גרפיים, שהחברה ביצעה ב-2026. הוקמה מעבדה מיוחדת לבדיקת המעבדים של יצרנים שונים, כולל סינים. לדברי Kharitonov, הקריטריון העיקרי למוכנות של החברה לעבוד עם בינה מלאכותית אינו מספר הטייסים שהושקו, אך ההשפעה הכלכלית האדירה שהושגה ב-6-9 חודשים. AI מוכן לא מתחיל עם ההייפ, אבל עם גישה ניהולית צינית למשימה: חברה שיכולה לשגר 5-7 טייסים בחודש אינה מוכנה באופן אוטומטי. ההשפעה חייבת להיות מדידה, אחרת הפרויקט פשוט מתפתל. במילים אחרות, בגרות ב-AI אינה נקבעת על ידי פעילות הניסויים, אלא על ידי היכולת להביא פרויקט לתוצאה שניתן לחשב במונחים של כסף, מהירות או איכות של תהליכים. יותר מ-20 דגמים של בינה מלאכותית כבר נבדקו ויותר מ-1,000 ריצות על שבבים חלופיים בוצעו. התוצאות הראו כיצד ניתן להשתמש ביעילות GPUים שונים בתשתיות של חברות מקומיות, תוך התחשבות בפרטי משימות AI: עבור עוזרי AI לעבוד עם מסמכים או חיפוש באמצעות בסיסי ידע, מאיצים סיניים יכולים להפחית את עלות ההפריה על ידי 22.5 פעמים עם איכות דומה של תשובות. זהו אחד התרחישים המעשיים ביותר עבור חברות המבקשות לקצץ בעלויות על שירותי AI מסיביים. עבור משימות של הכשרה נוספת של מודלים גדולים של עומס ניתן להפיץ בין פלטפורמות. NVIDIA נותרה אופציה ללמידה, למידה ופריחת LLM אולטרה-גדול, ושירותים קשורים ומשימות שיפור מתאימים ניתן להעביר למתקנים חלופיים.

מאיצים סיניים הפחיתו את העלות של עוזרי בינה מלאכותית ב-2.5 פעמים: T1 קרא לתרחישים שבהם NVIDIA אינה נדרשת הצצה לשבוע הדיגיטלי של קאזאן 2026, מנכ"ל IT המחזיקה ב-T1 דמיטרי ח'רינקוב חלקו את התוצאות של בדיקות מאיצים גרפיים גרפיים, שהחברה ביצעה ב-2026. הוקמה מעבדה מיוחדת לבדיקת המעבדים של יצרנים שונים, כולל סינים. לדברי Kharitonov, הקריטריון העיקרי למוכנות של החברה לעבוד עם בינה מלאכותית אינו מספר הטייסים שהושקו, אך ההשפעה הכלכלית האדירה שהושגה ב-6-9 חודשים. AI מוכן לא מתחיל עם ההייפ, אבל עם גישה ניהולית צינית למשימה: חברה שיכולה לשגר 5-7 טייסים בחודש אינה מוכנה באופן אוטומטי. ההשפעה חייבת להיות מדידה, אחרת הפרויקט פשוט מתפתל. במילים אחרות, בגרות ב-AI אינה נקבעת על ידי פעילות הניסויים, אלא על ידי היכולת להביא פרויקט לתוצאה שניתן לחשב במונחים של כסף, מהירות או איכות של תהליכים. יותר מ-20 דגמים של בינה מלאכותית כבר נבדקו ויותר מ-1,000 ריצות על שבבים חלופיים בוצעו. התוצאות הראו כיצד ניתן להשתמש ביעילות GPUים שונים בתשתיות של חברות מקומיות, תוך התחשבות בפרטי משימות AI: עבור עוזרי AI לעבוד עם מסמכים או חיפוש באמצעות בסיסי ידע, מאיצים סיניים יכולים להפחית את עלות ההפריה על ידי 22.5 פעמים עם איכות דומה של תשובות. זהו אחד התרחישים המעשיים ביותר עבור חברות המבקשות לקצץ בעלויות על שירותי AI מסיביים. עבור משימות של הכשרה נוספת של מודלים גדולים של עומס ניתן להפיץ בין פלטפורמות. NVIDIA נותרה אופציה ללמידה, למידה ופריחת LLM אולטרה-גדול, ושירותים קשורים ומשימות שיפור מתאימים ניתן להעביר למתקנים חלופיים.