Svmuu惑星日報の報道によると、xAIの最新の実践により、たとえ大量のNvidiaサーバーグレードGPUを入手できたとしても、それをいかに効率的に活用するかが、依然としてAIトレーニングが直面する主要なボトルネックの一つであることが明らかになった。
AI開発者がNvidiaの計算リソースを巡って争い続ける中、GPUの供給逼迫問題は広く注目されているが、業界の新たな課題は「利用効率」そのものにある。AIモデルのトレーニングは通常、顕著な「バースト性（突発性）」を示す。つまり、GPUは短期間に高負荷で稼働した後、結果の分析や戦略の調整のためにアイドル状態に入る。
この不均衡な計算能力の使用パターンにより、大規模なGPUクラスターは持続的な高稼働率を維持することが難しく、ハードウェアが十分にある状況でも、計算能力の無駄が顕著になる。
業界関係者は、この問題がAI企業に、単に計算能力の規模を拡大するのではなく、GPUクラスター全体の利用効率を向上させるために、トレーニングアーキテクチャとスケジューリングシステムの再設計を迫っていると指摘している。（The Information）