Издание The New York Times представило визуализацию, основанную на данных Epoch AI о вычислительных мощностях для обучения нейросетей. В работе используются показатели вычислительных затрат, измеряемые в операциях с плавающей запятой (FLOP), и оценки возможностей моделей.
Согласно данным Epoch AI, вычислительные затраты на обучение передовых языковых моделей растут примерно в 5 раз ежегодно с 2020 года, удваиваясь каждые 5,2 месяца. С 2010 года среднегодовой рост вычислительных мощностей для значимых моделей составлял от 4,4 до 4,7 раза.
Основным фактором роста остается увеличение количества оборудования, которое растет в среднем в 1,69 раза в год. По оценкам на середину 2026 года, в мире используется около 20 миллионов AI-чипов в эквиваленте NVIDIA H100. Прогнозы предполагают, что к концу 2028 года их число может достичь 200 миллионов при удвоении каждые девять месяцев.
В сентябре 2026 года Epoch AI запустила базу данных AI chip users explorer, охватывающую 86 площадок, на которые приходится около 44% мировых вычислительных мощностей для ИИ. Отчет от 2 октября 2026 года указывает, что память HBM, поставленная в 2025–2027 годах, может поддерживать от 30 до 170 миллионов одновременных агентов передовых моделей, а для более простых моделей показатель может достичь 1,9 миллиарда.
