La dernière génération de puces d'inférence AI affiche des gains d'efficacité impressionnants. Selon les spécifications techniques récentes, la nouvelle architecture peut réduire jusqu'à 10 fois le coût par token d'inférence par rapport aux générations précédentes — un changement radical pour les déploiements à grande échelle. Encore plus remarquable : l'entraînement de modèles sur cette plateforme nécessite environ 4 fois moins de GPU que les conceptions antérieures comme Blackwell. Pour tous ceux qui effectuent des opérations intensives en calcul dans l'espace Web3, ces améliorations d'efficacité se traduisent directement par des coûts opérationnels plus faibles et une meilleure utilisation des ressources.