Будущее направления AI-вычислений уже определено. От первоначальных офлайн предварительно обученных статических моделей, не учитывающих затраты энергии, постепенно перейдут к системной архитектуре с реальным временем и постоянным обучением. Это изменение — не только техническая проблема — оно включает в себя полное переосмысление парадигмы вычислений. Будущие AI-системы должны работать на периферии и в глобальных масштабах, при этом энергоэффективность перейдет от «можно игнорировать» к ключевому показателю дизайна. Другими словами, тот, кто сможет снизить энергопотребление при сохранении производительности, получит конкурентное преимущество следующего поколения. Это окажет глубокое влияние на аппаратную архитектуру, оптимизацию алгоритмов и всю экосистему в целом.