a close up of a rainbow

Similar Posts

  • | | | |

    จีนกำลังไล่ตามทันตรงไหน และอเมริกาเป็นผู้นำในด้านใดบ้าง 2026

    ขั้วอำนาจใหม่ในการประมวลผลระดับโลกการแข่งขันทางเทคโนโลยีระหว่างสหรัฐอเมริกาและจีนไม่ใช่แค่การวิ่งแข่งเพื่อชิงความเป็นหนึ่งอีกต่อไป แต่มันได้กลายเป็นการต่อสู้ที่ซับซ้อนซึ่งแต่ละฝ่ายต่างมีข้อได้เปรียบที่ฝ่ายตรงข้ามเลียนแบบได้ยาก ในขณะที่สหรัฐฯ ยังคงรักษาความได้เปรียบในด้านพลังการประมวลผลดิบและเงินทุน จีนก็กำลังลดช่องว่างนั้นลงด้วยขนาดของตลาดภายในประเทศและการสนับสนุนจากภาครัฐ นี่ไม่ใช่สถานการณ์ที่ผู้ชนะจะได้ทุกอย่าง แต่เป็นการแยกทางกันของปรัชญาทางเทคโนโลยีที่แตกต่างกัน ข้อมูลล่าสุดชี้ให้เห็นว่าความแตกต่างด้านประสิทธิภาพระหว่างโมเดลระดับท็อปของอเมริกาและจีนกำลังลดลงเหลือเพียงไม่กี่เดือนของการพัฒนา ซึ่งท้าทายความเชื่อเดิมที่ว่านวัตกรรมของอเมริกานั้นไม่มีใครเทียบได้ แม้ช่องว่างเชิงกลยุทธ์ในฮาร์ดแวร์ระดับสูงจะยังคงกว้างอยู่ แต่ในระดับซอฟต์แวร์กำลังกลายเป็นพื้นที่ที่มีความเท่าเทียมกันอย่างเข้มข้น เรากำลังเข้าสู่ยุคที่สหรัฐฯ เป็นผู้จัดหาเครื่องมือพื้นฐาน ในขณะที่จีนเป็นผู้สร้างแม่แบบในการนำเครื่องมือเหล่านั้นไปบูรณาการเข้ากับเศรษฐกิจสมัยใหม่ในวงกว้าง พลวัตในปัจจุบันถูกกำหนดโดยกำแพงฮาร์ดแวร์ในฝั่งตะวันตกและความหนาแน่นของการใช้งานในฝั่งตะวันออก ความเท่าเทียมของ Large Language Modelsเป็นเวลาหลายปีที่เรื่องราวในอุตสาหกรรมเทคโนโลยีคือบริษัท AI ของจีนเพียงแค่ลอกเลียนแบบความสำเร็จของตะวันตก แต่มุมมองนั้นล้าสมัยไปแล้ว บริษัทอย่าง Alibaba, Baidu และสตาร์ทอัพอย่าง 01.AI กำลังสร้างโมเดลที่ติดอันดับต้นๆ ของเกณฑ์มาตรฐานระดับโลก โมเดลเหล่านี้ไม่ได้แค่ใช้งานได้จริง แต่ยังได้รับการปรับแต่งมาเพื่อประสิทธิภาพสูงสุด เนื่องจากบริษัทจีนเผชิญกับข้อจำกัดที่เข้มงวดในการซื้อชิป พวกเขาจึงกลายเป็นปรมาจารย์ในการทำสิ่งที่มากกว่าด้วยทรัพยากรที่น้อยกว่า พวกเขาเน้นไปที่ประสิทธิภาพของสถาปัตยกรรมและคุณภาพของข้อมูลแทนที่จะแค่ทุ่มชิปเข้าไปแก้ปัญหา สิ่งนี้ทำให้เกิดการสนับสนุนแบบ open source จากนักพัฒนาชาวจีนเพิ่มขึ้นอย่างมาก โมเดลแบบเปิดเหล่านี้กำลังถูกนำไปใช้โดยนักพัฒนาทั่วโลก ซึ่งสร้าง soft power รูปแบบใหม่ให้กับปักกิ่ง จากงานวิจัยของ Stanford Institute for Human-Centered AI ปริมาณงานวิจัยคุณภาพสูงที่ออกมาจากสถาบันของจีนในขณะนี้ทัดเทียมกับสหรัฐฯ ในหลายตัวชี้วัดที่สำคัญ จุดเน้นในจีนได้เปลี่ยนจากการไล่ตาม GPT

  • | | | |

    ประเทศไหนกำลังเร่งเครื่องก้าวสู่การเป็นมหาอำนาจ AI มากที่สุด?

    ช่วงนี้สังเกตไหมครับว่าใครๆ ก็พูดถึงเรื่องที่ว่าประเทศไหนมีเทคโนโลยีที่ฉลาดที่สุด? มันเหมือนกับงานนิทรรศการวิทยาศาสตร์ระดับโลกที่ทุกประเทศต่างงัดเอาสิ่งประดิษฐ์ใหม่ล่าสุดมาโชว์กันเลยล่ะครับ เรากำลังอยู่ในยุคที่การมีปัญญาประดิษฐ์หรือ AI เป็นของตัวเองนั้นเริ่มมีความสำคัญพอๆ กับการมีธงชาติหรือสกุลเงินของตัวเองเลยทีเดียว ถือเป็นช่วงเวลาที่น่าตื่นเต้นมากครับที่ประเทศจากทุกมุมโลกต่างเร่งสร้างเครื่องมือที่เข้าใจภาษาและวัฒนธรรมเฉพาะตัวของพวกเขา ประเด็นสำคัญคือการเปลี่ยนแปลงอำนาจครั้งใหญ่ใน 2026 ไม่ใช่แค่เรื่องที่ว่าบริษัทไหนจะชนะ แต่เป็นเรื่องที่ว่าประเทศไหนกำลังสร้างรากฐานดิจิทัลของตัวเองเพื่อรักษาความเป็นอิสระและความแข็งแกร่งเอาไว้ เป็นช่วงเวลาที่ยอดเยี่ยมมากครับที่จะได้เห็นไอเดียและเสียงที่หลากหลายเข้าสู่การสนทนาระดับโลกมากขึ้น พอเราพูดถึงการที่ประเทศต่างๆ จะก้าวขึ้นมาเป็นมหาอำนาจ AI เรากำลังพูดถึงสิ่งที่เรียกว่า Sovereign AI ครับ ลองนึกภาพว่ามันเหมือนสวนผักส่วนกลางขนาดใหญ่ที่คนทั้งประเทศช่วยกันปลูก แทนที่จะซื้อผักทั้งหมดจากซูเปอร์มาร์เก็ตยักษ์ใหญ่ในต่างประเทศ พวกเขาตัดสินใจปลูกเมล็ดพันธุ์ในดินของตัวเอง ด้วยวิธีนี้พวกเขาจะสามารถปลูกสิ่งที่คนในประเทศชอบกินจริงๆ ได้ ในโลกเทคโนโลยี นี่หมายความว่าประเทศหนึ่งจะสร้างศูนย์ข้อมูลของตัวเองและฝึกฝนโมเดลโดยใช้ประวัติศาสตร์และกฎหมายของตนเอง มันเหมือนกับห้องสมุดแห่งชาติที่สามารถโต้ตอบกับคุณและช่วยคุณแก้ปัญหาได้ นี่คือเรื่องใหญ่ครับเพราะมันช่วยให้ประเทศเก็บรักษาข้อมูลให้ปลอดภัยในบ้าน ในขณะที่มั่นใจได้ว่าเทคโนโลยีนั้นสะท้อนถึงสิ่งที่พลเมืองให้ความสำคัญจริงๆ พบข้อผิดพลาดหรือสิ่งใดที่ต้องแก้ไขหรือไม่? แจ้งให้เราทราบ ห้องสมุดแห่งชาติที่คิดได้: การจะทำให้เรื่องนี้เกิดขึ้นจริงได้ แต่ละประเทศต้องมี 3 ปัจจัยหลักครับ อย่างแรกคือพื้นที่และพลังงานสำหรับรันคอมพิวเตอร์ยักษ์ อย่างที่สองคือคนเก่งๆ มาเขียนโค้ด และอย่างที่สามคือ กฎกติกาเพื่อให้แน่ใจว่าทุกอย่างยุติธรรม ลองจินตนาการว่าถ้าคุณอยากสร้างผู้ช่วยอัจฉริยะให้คนทั้งหมู่บ้าน คุณต้องมีโรงรถสำหรับวางคอมพิวเตอร์ มีไฟฟ้าจำนวนมากเพื่อให้มันเย็น และมีกฎเพื่อให้ทุกคนรู้ว่าความลับของพวกเขาจะปลอดภัย นั่นคือสิ่งที่หลายประเทศกำลังทำอยู่ในตอนนี้แต่ในสเกลที่ใหญ่กว่ามาก พวกเขากำลังขยับจากการแค่ใช้ App ที่คนอื่นสร้าง มาเป็นการสร้างเครื่องยนต์ที่ขับเคลื่อน App เหล่านั้นด้วยตัวเองการแข่งขันที่แสนเป็นมิตรเพื่อสร้างโลกที่ฉลาดกว่าเดิมความเคลื่อนไหวนี้กำลังเกิดขึ้นทั่วโลกและเป็นสิ่งที่น่าตื่นเต้นมากครับ ในอดีตเรามักจะได้ยินแค่เรื่องของสหรัฐอเมริกาและจีน

  • | | | |

    โครงสร้างพื้นฐาน AI ในอนาคตอาจย้ายไปอยู่บนอวกาศหรือไม่?

    ข้อจำกัดทางกายภาพของการประมวลผลบนโลกโลกกำลังเผชิญกับพื้นที่จำกัดสำหรับความต้องการพลังงานมหาศาลของ AI ในยุคปัจจุบัน Data center ในปัจจุบันใช้พลังงานส่วนใหญ่ของโลกและต้องใช้น้ำหลายพันล้านแกลลอนเพื่อระบายความร้อน เมื่อความต้องการพลังประมวลผลเพิ่มขึ้น แนวคิดในการย้ายโครงสร้างพื้นฐาน AI ไปไว้ในวงโคจรจึงเปลี่ยนจากนิยายวิทยาศาสตร์มาเป็นการหารือทางวิศวกรรมอย่างจริงจัง นี่ไม่ใช่แค่การส่งเซนเซอร์ขึ้นไปบนอวกาศ แต่เป็นการวาง Compute cluster ความหนาแน่นสูงไว้ในวงโคจรระดับต่ำของโลก (Low Earth Orbit) เพื่อจัดการข้อมูลในจุดที่เก็บรวบรวม การย้ายฮาร์ดแวร์ออกจากโลกจะช่วยแก้ปัญหาวิกฤตความร้อนและข้ามผ่านข้อจำกัดของโครงข่ายไฟฟ้าบนโลกได้ ประเด็นสำคัญคือโครงสร้างพื้นฐานระยะต่อไปอาจไม่ได้สร้างบนพื้นดิน แต่อยู่ในสุญญากาศของอวกาศที่พลังงานแสงอาทิตย์มีเหลือเฟือและสภาพแวดล้อมที่เย็นจัดทำหน้าที่เป็นตัวระบายความร้อนตามธรรมชาติ การเปลี่ยนผ่านสู่ AI ในวงโคจรแสดงถึงการเปลี่ยนแปลงพื้นฐานในวิธีที่เราคิดเกี่ยวกับการเชื่อมต่อ ปัจจุบันดาวเทียมทำหน้าที่เป็นเพียงกระจกสะท้อนสัญญาณกลับมายังโลก แต่ในโมเดลใหม่ ดาวเทียมจะกลายเป็นตัวประมวลผลเอง ซึ่งช่วยลดความจำเป็นในการส่งชุดข้อมูลดิบขนาดใหญ่ผ่านความถี่ที่แออัด แทนที่จะทำเช่นนั้น ดาวเทียมจะประมวลผลข้อมูลในที่เกิดเหตุและส่งเฉพาะข้อมูลเชิงลึกที่เกี่ยวข้องกลับมายังภาคพื้นดิน การเปลี่ยนแปลงนี้อาจเปลี่ยนเศรษฐศาสตร์ของการจัดการข้อมูลระดับโลกโดยลดการพึ่งพาสายเคเบิลใต้ทะเลและ Server farm บนพื้นดิน อย่างไรก็ตาม อุปสรรคทางเทคนิคยังคงมีอยู่มาก การส่งฮาร์ดแวร์หนักขึ้นไปมีราคาแพงและสภาพที่โหดร้ายของอวกาศสามารถทำลายซิลิคอนที่บอบบางได้ภายในไม่กี่เดือน เรากำลังเห็นก้าวแรกสู่เครือข่ายวงโคจรแบบกระจายศูนย์ที่มองว่าท้องฟ้าเป็นเหมือนเมนบอร์ดขนาดใหญ่ที่กระจายตัวอยู่การกำหนดชั้นการประมวลผลในวงโคจรเมื่อเราพูดถึง AI บนอวกาศ เรากำลังอ้างถึงแนวคิดที่เรียกว่า Orbital edge computing ซึ่งเกี่ยวข้องกับการติดตั้งชิปเฉพาะทาง เช่น Tensor Processing Units หรือ Field Programmable

  • | | | |

    สิ่งที่วงการ AI กำลังกังวลมากที่สุดในแง่กฎหมายและระเบียบข้อบังคับ

    ยุคสมัยแห่งจริยธรรม AI แบบสมัครใจได้จบลงแล้ว หลายปีที่ผ่านมาบริษัทเทคโนโลยียักษ์ใหญ่และเหล่า startup ต่างดำเนินงานในพื้นที่ที่ใช้เพียง “หลักการ” และ “แนวทางปฏิบัติ” เป็นเครื่องยึดเหนี่ยว แต่สิ่งนั้นเปลี่ยนไปแล้วเมื่อมีการสรุปผลของกฎหมาย EU AI Act และการฟ้องร้องคดีความระลอกใหญ่ในสหรัฐอเมริกา ปัจจุบันบทสนทนาเปลี่ยนจากการตั้งคำถามว่า AI ทำอะไรได้บ้าง มาเป็นสิ่งที่ AI ได้รับอนุญาตให้ทำตามกฎหมาย ทีมกฎหมายในตอนนี้ได้เข้าไปนั่งอยู่ในห้องเดียวกับวิศวกรซอฟต์แวร์แล้ว นี่ไม่ใช่เรื่องของปรัชญานามธรรมอีกต่อไป แต่เป็นเรื่องของภัยคุกคามจากค่าปรับที่อาจสูงถึง 7 เปอร์เซ็นต์ของรายได้รวมต่อปีของบริษัททั่วโลก วงการกำลังเตรียมรับมือกับช่วงเวลาที่การปฏิบัติตามกฎระเบียบ (compliance) มีความสำคัญไม่น้อยไปกว่าพลังในการประมวลผล (compute power) บริษัทต่างๆ ถูกบังคับให้ต้องจัดทำเอกสารข้อมูลที่ใช้ฝึกฝน พิสูจน์ว่าโมเดลของตนไม่มีอคติ และยอมรับว่าแอปพลิเคชันบางอย่างนั้นผิดกฎหมาย การเปลี่ยนผ่านจากสภาพแวดล้อมที่ไร้กฎเกณฑ์ไปสู่การควบคุมที่เข้มงวดถือเป็นการเปลี่ยนแปลงครั้งสำคัญที่สุดในภาคเทคโนโลยีในรอบหลายทศวรรษ การเปลี่ยนผ่านสู่การปฏิบัติตามกฎระเบียบแบบบังคับหัวใจสำคัญของความเคลื่อนไหวด้านกฎระเบียบในปัจจุบันคือแนวทางที่อิงตามความเสี่ยง (risk-based approach) ผู้คุมกฎไม่ได้พยายามแบน AI แต่กำลังพยายามจัดหมวดหมู่มัน ภายใต้กฎใหม่ ระบบ AI จะถูกแบ่งออกเป็น 4 ระดับ ได้แก่ ความเสี่ยงที่ยอมรับไม่ได้ ความเสี่ยงสูง ความเสี่ยงจำกัด และความเสี่ยงต่ำ

  • | | | |

    รัฐบาลกำลังพยายามควบคุม AI อย่างไรในปี 2026

    กฎใหม่ของเครื่องจักรยุคสมัยแห่งความไร้ระเบียบของปัญญาประดิษฐ์กำลังจะจบลง รัฐบาลต่างๆ ไม่ได้แค่นั่งดูอยู่ข้างสนามอีกต่อไป แต่พวกเขากำลังร่างกฎเกณฑ์ที่จะกำหนดว่าโค้ดควรถูกเขียนอย่างไรและใช้งานที่ไหน นี่ไม่ใช่แค่เรื่องของจริยธรรมหรือหลักการกว้างๆ แต่เป็นเรื่องของกฎหมายจริงจังและค่าปรับมหาศาล สหภาพยุโรปได้นำร่องด้วย AI Act ส่วนสหรัฐอเมริกาก็ตามมาด้วยคำสั่งฝ่ายบริหารที่ครอบคลุม การกระทำเหล่านี้เปลี่ยนสมการสำหรับทุกบริษัทเทคโนโลยีบนโลก หากคุณสร้างโมเดลที่เกินขีดจำกัดพลังงานที่กำหนด คุณก็กำลังตกเป็นเป้าสายตา คุณต้องพิสูจน์ให้ได้ว่ามันปลอดภัยก่อนที่จะเปิดให้สาธารณชนใช้งาน การเปลี่ยนแปลงนี้ถือเป็นการเปลี่ยนผ่านจากการให้คำมั่นสัญญาด้านความปลอดภัยโดยสมัครใจไปสู่การกำกับดูแลที่บังคับใช้ สำหรับผู้ใช้ทั่วไป นี่หมายความว่าเครื่องมือที่คุณใช้ในวันพรุ่งนี้อาจดูแตกต่างจากที่คุณใช้ในวันนี้ ฟีเจอร์บางอย่างอาจถูกบล็อกในประเทศของคุณ หรือเครื่องมืออื่นๆ อาจมีความโปร่งใสมากขึ้นเกี่ยวกับวิธีที่พวกเขาใช้ข้อมูลของคุณ เป้าหมายคือการสร้างสมดุลระหว่างความก้าวหน้ากับการปกป้อง แต่เส้นทางนี้ก็เต็มไปด้วยอุปสรรค จากจริยธรรมสู่การบังคับใช้เพื่อให้เข้าใจกฎใหม่เหล่านี้ คุณต้องดูที่หมวดหมู่ความเสี่ยง รัฐบาลส่วนใหญ่กำลังเปลี่ยนจากการใช้วิธีการแบบเดียวที่ใช้กับทุกกรณี มาเป็นการให้คะแนนระบบตามความเสียหายที่อาจเกิดขึ้น นี่คือการเปลี่ยนแปลงเชิงปฏิบัติโดยตรง บริษัทไม่สามารถปล่อยผลิตภัณฑ์ออกมาแล้วหวังว่าจะราบรื่นได้อีกต่อไป พวกเขาต้องจัดหมวดหมู่เทคโนโลยีก่อนที่จะถึงมือผู้ใช้ การจำแนกประเภทนี้จะเป็นตัวกำหนดระดับการตรวจสอบที่รัฐบาลจะนำมาใช้ และยังกำหนดระดับความรับผิดชอบทางกฎหมายที่บริษัทต้องเผชิญหากเกิดข้อผิดพลาด โฟกัสได้เปลี่ยนจากสิ่งที่ AI เป็น ไปสู่สิ่งที่ AI ทำ หากระบบตัดสินใจเกี่ยวกับผู้คน มันจะถูกมองด้วยความสงสัยมากกว่าระบบที่สร้างรูปภาพแมวกฎที่เข้มงวดที่สุดใช้กับระบบที่ถือว่ามีความเสี่ยงที่ยอมรับไม่ได้ สิ่งเหล่านี้ไม่ใช่แค่ไม่แนะนำ แต่ถูกแบนไปเลย ซึ่งสร้างขอบเขตที่ชัดเจนสำหรับนักพัฒนา พวกเขารู้แน่ชัดว่าเส้นไหนที่ห้ามข้าม สำหรับส่วนอื่นๆ กฎระเบียบต้องการเอกสารในระดับใหม่ บริษัทต้องเก็บข้อมูลโดยละเอียดว่าโมเดลของพวกเขาถูกฝึกมาอย่างไร และต้องสามารถอธิบายได้ว่าโมเดลได้ข้อสรุปมาอย่างไร นี่เป็นความท้าทายทางเทคนิคที่สำคัญเพราะโมเดลสมัยใหม่หลายตัวเป็นเหมือนกล่องดำ การบังคับให้มันอธิบายได้ต้องอาศัยการเปลี่ยนแปลงพื้นฐานในการออกแบบ กฎยังกำหนดให้ข้อมูลที่ใช้ฝึกต้องสะอาดและปราศจากอคติ ซึ่งหมายความว่ากระบวนการเก็บข้อมูลเองก็อยู่ภายใต้การตรวจสอบทางกฎหมาย หมวดหมู่ต่อไปนี้กำหนดแนวทางการกำกับดูแลในปัจจุบัน:ระบบต้องห้ามที่ใช้การให้คะแนนทางสังคมหรือเทคนิคหลอกลวงเพื่อบิดเบือนพฤติกรรมระบบความเสี่ยงสูงที่ใช้ในโครงสร้างพื้นฐานที่สำคัญ การจ้างงาน

  • | | | |

    เจาะลึกยุคทองของศูนย์ข้อมูล AI แบบเข้าใจง่าย

    ความเป็นจริงทางกายภาพของ Cloudเรามักพูดถึงปัญญาประดิษฐ์ (AI) เหมือนเป็นวิญญาณในเครื่องจักร เราคุยเรื่องแชทบอทและเครื่องมือสร้างภาพราวกับว่ามันมีตัวตนอยู่ในความว่างเปล่า แต่ความจริงนั้นมีความเป็นอุตสาหกรรมมากกว่านั้นมาก ทุกครั้งที่คุณถามคำถามกับโมเดลภาษาขนาดใหญ่ จะมีอาคารขนาดมหึมาที่ไหนสักแห่งในโลกกำลังทำงานอย่างหนัก อาคารเหล่านี้ไม่ใช่แค่โกดังเก็บเซิร์ฟเวอร์ แต่มันคือโรงไฟฟ้าแห่งยุคข้อมูลข่าวสาร พวกมันใช้ไฟฟ้ามหาศาลและต้องการระบบทำความเย็นตลอดเวลาเพื่อป้องกันไม่ให้โปรเซสเซอร์ละลาย สเกลของมันใหญ่เกินกว่าที่คนทั่วไปจะจินตนาการได้ เรากำลังเห็นการขยายตัวของการก่อสร้างที่เทียบได้กับการขยายตัวทางอุตสาหกรรมในศตวรรษที่ 19 บริษัทต่างๆ กำลังทุ่มเงินหลายพันล้านดอลลาร์เพื่อจับจองที่ดินและพลังงานก่อนคู่แข่ง นี่ไม่ใช่แค่เทรนด์ดิจิทัล แต่มันคือการขยายตัวทางกายภาพครั้งใหญ่ของสภาพแวดล้อมที่เราสร้างขึ้น Cloud นั้นทำมาจากเหล็ก คอนกรีต และทองแดง การเข้าใจการเปลี่ยนแปลงนี้เป็นสิ่งสำคัญสำหรับทุกคนที่อยากรู้ว่าอุตสาหกรรมเทคโนโลยีจะมุ่งหน้าไปทางไหนในปี 2026 นี่คือเรื่องราวของขีดจำกัดทางกายภาพและการเมืองท้องถิ่น คอนกรีตและทองแดงศูนย์ข้อมูลสมัยใหม่เป็นสิ่งอำนวยความสะดวกทางอุตสาหกรรมเฉพาะทางที่ออกแบบมาเพื่อรองรับคอมพิวเตอร์ประสิทธิภาพสูงนับพันเครื่อง ต่างจากห้องเซิร์ฟเวอร์ในอดีต อาคารเหล่านี้ถูกปรับให้เหมาะสมกับความร้อนและพลังงานที่ AI chips ต้องการ ขนาดของไซต์งานเหล่านี้กำลังเพิ่มขึ้นอย่างมาก ศูนย์ข้อมูลขนาดใหญ่ทั่วไปสามารถครอบคลุมพื้นที่กว่า 50,000 m2 ภายในมีชั้นวางเซิร์ฟเวอร์เรียงรายซึ่งเก็บฮาร์ดแวร์เฉพาะทางอย่าง Nvidia H100 ชิปเหล่านี้ถูกออกแบบมาเพื่อประมวลผลอาเรย์ทางคณิตศาสตร์ขนาดใหญ่ที่จำเป็นสำหรับการเรียนรู้ของเครื่อง (machine learning) กระบวนการนี้สร้างความร้อนมหาศาล ระบบทำความเย็นจึงไม่ใช่เรื่องรองอีกต่อไป แต่มันคือความท้าทายทางวิศวกรรมหลัก บางแห่งใช้พัดลมยักษ์เพื่อระบายอากาศ ในขณะที่การออกแบบใหม่ๆ ใช้ระบบทำความเย็นด้วยของเหลว (liquid cooling) โดยมีท่อน้ำเย็นวิ่งผ่านโปรเซสเซอร์โดยตรงข้อจำกัดในการสร้างไซต์งานเหล่านี้เป็นเรื่องทางกายภาพล้วนๆ ประการแรก คุณต้องมีที่ดินที่ใกล้กับสายไฟเบอร์ออปติกหลัก ประการที่สอง