Недавние инициативы xAI подчеркивают сложности эффективного использования серверных GPU NVIDIA в обучении ИИ, несмотря на успешные приобретения. Индустрия ИИ сталкивается с новой проблемой — "эффективностью использования", поскольку обучение моделей часто сопровождается "всплесками" нагрузки — интенсивным использованием GPU, за которым следуют периоды простоя для анализа. Такая схема приводит к значительным потерям вычислительных ресурсов, даже при наличии достаточного оборудования. Эксперты отрасли считают, что компаниям в сфере ИИ необходимо переработать архитектуры обучения и системы планирования, чтобы повысить использование кластеров GPU, а не просто увеличивать вычислительные мощности.