Một công ty lớn về ô tô và năng lượng đang định hình lại chiến lược hạ tầng AI của mình. Theo các tuyên bố gần đây, công ty sẽ tích lũy khoảng $10 tỷ USD cho chi phí phần cứng GPU vào cuối năm, chủ yếu để đào tạo mạng neural và xử lý video. Bước đi chiến lược này kết hợp các bộ tăng tốc của bên thứ ba với chip AI nội bộ độc quyền để tối ưu hóa hiệu quả tính toán. Phương pháp sử dụng hai loại chip này chứng minh tính quan trọng: nếu không tận dụng silicon tùy chỉnh của họ cùng với các bộ xử lý tiêu chuẩn ngành, tổng đầu tư phần cứng có thể dễ dàng gấp đôi. Tính toán này nhấn mạnh xu hướng lớn hơn trong công nghệ—các công ty tìm kiếm khả năng mở rộng AI tiết kiệm chi phí ngày càng đầu tư vào thiết kế bán dẫn. Bằng cách giảm phụ thuộc vào các nhà cung cấp chip bên ngoài, các doanh nghiệp có thể giảm đáng kể chi phí tính toán trong khi vẫn duy trì khả năng xử lý cho các đường dẫn dữ liệu khổng lồ.