Hardver optimalizálás.
Ugyanilyen fontos, hogy az olyan hardvergyártók, mint az Nvidia, a mikrokódot is úgy optimalizálják, hogy több GPU-magon párhuzamosan futhassanak a legnépszerűbb algoritmusokhoz. Az Nvidia azt állította, hogy a gyorsabb hardver, a hatékonyabb MI-algoritmusok, a finomhangoló GPU-utasítások és a jobb adatközpont-integráció kombinációja milliószoros növekedést eredményez az MI teljesítményében. Az Nvidia az összes felhőközpont-szolgáltatóval is együttműködik annak érdekében, hogy ez a képesség; MI, mint szolgáltatás, elérhetőbbé váljon az IaaS, SaaS és PaaS modelleken keresztül.
Generatív előképzett transzformátorok.
Az AI Stack is gyorsan fejlődött az elmúlt néhány évben. Korábban a vállalkozásoknak a semmiből kellett kiképezniük mesterségesintelligencia-modelleiket. Egyre több gyártó, mint például az OpenAI, az Nvidia, a Microsoft, a Google és mások biztosítanak generatív előképzett transzformátorokat (generative pre-trained transformers = GPT), amelyek drámaian csökkentett költséggel, szakértelemmel és idővel finomhangolhatók egy adott feladatra. Míg a legnagyobb modellek némelyike a becslések szerint 5-10 millió dollárba kerül egy futtatásonként, a vállalatok néhány ezer dollárért finomhangolhatják a kapott modelleket. Ez gyorsabb piacra kerülést eredményez, és csökkenti a kockázatot.