Proactive AI agents could sharply increase demand for inference computing
AI agents, including OpenClaw and ChatGPT, are largely user-prompted today, but a more proactive model could keep analyzing context and prepare help before a request. One possible use would be checking a calendar for an upcoming interview and assembling research for it; this was an example, not a product plan.
Always-on agents would pose a hardware challenge as well as a design challenge: the approach could require substantial inference computing and more chips.
Проактивные ИИ-агенты могут резко увеличить спрос на вычисления для инференса
Сегодня ИИ-агенты, включая OpenClaw и ChatGPT, в основном работают по запросу пользователя, однако более проактивная модель могла бы постоянно анализировать контекст и заранее готовить помощь. Один из возможных сценариев — проверять календарь, замечать предстоящее интервью и собирать материалы для подготовки; это был пример, а не план продукта.
Постоянно работающие агенты создавали бы не только задачу проектирования, но и аппаратную проблему: такой подход может потребовать значительных вычислительных ресурсов для инференса и большего количества чипов.