出力最大化の教授 — Anjney Midha、AMP

要点

• AI コンピュートの利用率は低く、xAI のようなフロンティアラボの MFU は 10% 未満だが、ベストプラクティスは 60-70% に達する。
• AMP は独立したコンピュートグリッドを構築し、動的優先順位付けにより FLOPs を電力のように流動的にすることを目指す。
• 米国のデータセンタープロジェクトの最大 20% がコミュニティの反対に直面しており、収益の一部を地域に還元することで緩和できる。
• Anjney は反復的なデプロイ、インセンティブのアライメント、インフラにおける「move fast, break things」の回避を強調する。