(GPU) за последние шесть месяцев, что позволило сэкономить около 24 миллионов долларов США за последние 12 месяцев. Технические директора LinkedIn Эрран Бергер и Рагху Хиремагалур заявили, что компания оптимизировала загрузку GPU до уровня свыше 95%, применяла такие методы, как дистилляция (distillation) для обучения меньших моделей, а также доработала программное обеспечение для выполнения задач на центральных процессорах (CPU) вместо GPU. Компания эксплуатирует собственные ЦОД в Орегоне, Техасе и Виргинии, что дает ей контроль над инфраструктурой. Несмотря на неизменный уровень расходов, LinkedIn планирует закупить новые серверы для замены устаревшего оборудования. Повышение эффективности является частью более широкого тренда под названием «токеномика» (tokenomics), в рамках которого предприятия анализируют стоимость инструментов генеративного искусственного интеллекта. Однако аналитик Gartner Чираг Декате предупреждает, что чрезмерные финансовые ограничения могут поставить под угрозу амбиции в области ИИ.