Růst výpočetních nároků na trénování velkých jazykových modelů a jejich nasazení vytvořil vážný problém s energetickou spotřebou datových center. Energetická náročnost AI infrastruktury se stala klíčovou překážkou pro jejich další rozsáhlé rozšíření. Projekt publikovaný na GitHubu navrhuje systematický rámec, který kombinuje optimalizace na úrovni hardwaru, softwaru a správy energetiky. Řešení jde přitom dále než jen pokračování ve zvyšování výkonu stávajícího vybavení. Přístup se zaměřuje na fundamentální přehodnocení způsobu, jakým jsou datová centra navrhována a provozována, aby byla výrazně efektivnější. Projekt může mít vliv na budoucí strategie velkých AI firem a výrobců čipů při plánování jejich infrastruktury.