Az AI fejlődésének jelenlegi gátjait sokan a rendelkezésre álló adatok vagy a finanszírozás hiányában látják, ám a valós kihívást egyre inkább a fizika törvényei jelentik. Az Nvidia Blackwell szerverek példája jól mutatja, hogy a hőtermelés és az energiaellátás problémái egyre kritikusabbá válnak, amikor extra erőteljes chipekből próbálnak minél többet zsúfolni egyetlen rackbe.
Új, szinte láthatatlan méretű összetevők kerülnek a mikrochipekbe, amelyek azonban már nem képesek ugyanúgy csökkenteni a fogyasztást, mint korábban. A dark silicon jelenség miatt nem lehet az összes tranzisztort egyszerre működtetni, mert a hőtermelés veszélyezteti a stabil működést.
Eközben az energiaellátási infrastruktúra sem tart lépést a technológiai robbanással. Nagyvállalatok, mint a Microsoft vagy az Amazon, már közvetlenül atomerőművekhez csatlakoznak, mert a hagyományos elosztóhálózat képtelen kielégíteni a modern adatközpontok igényeit. Az energiafogyasztás nem csökken, hanem egyre nő, ahogy a modellek mérete is exponenciálisan emelkedik.
A hardveres és szoftveres fejlődés aránya felborult: hiába gyorsul a számítási teljesítmény, a memória elérésének korlátai miatt rengeteg csúcskategóriás GPU áll tétlenül, miközben a rendszer az adatra vár. A fejlesztők figyelme egyre inkább a rendszerszintű optimalizálás, illetve az alacsonyabb szintű programozási ismeretek felé fordul, hiszen lassan a kód hatékonyságán múlik minden további előrelépés.
Felmerül a kérdés: hol húzódnak a fizikai határok, és hová vezet ez az új korszak az AI világában? Vajon sikerül-e alkalmazkodni ezekhez a realitásokhoz, vagy végleg megtorpan az exponenciális fejlődés?
