L'avenir de l'IA calculée est désormais clair. La méthode précédente, consistant en des modèles statiques hors ligne pré-entraînés sans tenir compte des coûts énergétiques, évoluera progressivement vers une architecture de systèmes en temps réel et d'apprentissage continu. Ce changement ne concerne pas seulement la technologie — il implique une refonte complète du paradigme de calcul. Les futurs systèmes d'IA devront fonctionner à la fois en périphérie et à l'échelle mondiale, avec une efficacité énergétique passant de « négligeable » à un indicateur de conception central. En d'autres termes, celui qui pourra réduire la consommation d'énergie tout en garantissant la performance détiendra la compétitivité de la prochaine génération. Cela aura des impacts profonds sur l'architecture matérielle, l'optimisation des algorithmes, et même sur l'ensemble de l'écosystème.