Обчислювальна ефективність штучного інтелекту — це, свого роду, палиця о двох кінцях. З одного боку він повинен навчатися досить швидко, але чим більше «прискорюється» нейромережа — тим більше вона споживає енергії. А значить може стати просто невигідною. Однак вихід із ситуації може дати IBM, яка продемонструвала нові методи навчання ШІ, які дозволять йому навчатися в кілька разів швидше при тому ж рівні витрат ресурсів і енергії.
Для досягнення таких результатів IBM довелося відмовитися від методів обчислення з використанням 32-і 16-бітових технік, розробивши 8-бітну техніку, а також новий чіп для роботи з нею.
«Прийдешньому поколінню додатків для роботи ШІ потрібно більш швидкий час відгуку, великі робочі навантаження і можливість працювати з декількома потоками даних. Щоб розкрити весь потенціал ШІ, ми перепроектируем все апаратне забезпечення повністю. Масштабування ІІ з допомогою нових апаратних рішень є частиною програми IBM Research щодо переходу від узкогопрофильного ІІ, час..