Что происходит в мире ИИ прямо сейчас: дата-центры, чипы и безумные деньги

Мы достигли пика в развитии искусственного интеллекта. Вы, наверное, тоже заметили мою обновочку. Надеюсь, вам будет лучше меня слышно. Но если по делу, вы, наверное, заметили, что в последнее время в мире искусственного интеллекта не происходит ничего такого прямо фундаментального, по-настоящему прорывного, особенно если сравнивать последние 2 года. И похоже возможности искусственного интеллекта сейчас упёрлись в потолок. Особенно сейчас это заметно, как гигантские корпорации, даже целые страны пытаются всеми силами преодолеть вот этот кризис. Кто как может. У нас США строят огромнейший и город в пустыне Эмиратов. Илон Маск сейчас предложил переписать с нуля все знания человечества, а крупнейшие корпорации начали переманивать друг у друга инженеров за десятки, а иногда даже сотни миллионов долларов. Обо всём в этом мы сегодня поговорим. То есть это будет такой глобальный выпуск, что вообще происходит в мире искусственного интеллекта, потому что происходит много. Происходит в основном под капотом. Есть много проблем, как кто с ними борется. Всё будет в этом видео, чтобы вы вообще понимали, где мы сейчас живём, что сейчас предстоит делать, с чем сейчас корпорации борятся и как мы можем на это повлиять и даже увидеть возможности в этом всём. Так в чём же проблема? Из чего состоит вот этот потолок, который упёрлось развитие искусственного интеллекта? И чтобы в этом разобраться, нужно понять, а за счёт чего вообще работает искусственный интеллект. Когда мы говорим об искусственном интеллекте, большинство представляет себе чат ботов вроде чата GPT, голосового помощника и такой некий алгоритм, но и единички. Но это только верхушка айсберга. Настоящая магия, она происходит глубоко под поверхностью. Вы это наверняка знаете. Там, куда не заглядывает обычный пользователь. Вы наверняка поняли, что это дата-центр. Это гигантские залы с тысячами серверов. Модель искусственного интеллекта, с которой вы общаетесь в браузере или в приложении, она физически живёт вот в этих залах. Обучение нерасти сети - это не просто запустить программу. Это миллионы, миллиарды операций, которые идут параллельно, без остановки. И обычный компьютер, он бы просто сгорел. нужны вот такие вот специальные суперкомпьютерные кластеры, охлаждение и много энергии. Кстати, энергия, просто пока запомните это выражение, потому что в последующие годы сюда будут вкачиваться миллиарды, триллионы долларов. Так вот, как во время обучения, так и после обучения модель использует вот эти сервера, чтобы отвечать, анализировать, придумывать, переводить, писать, рисовать. Всё это происходит в дата-центрах. И первое, с чем столкнулись сейчас компании - это как раз мощности, нехватка мощностей. Именно поэтому сейчас по всему миру развернулась просто сумасшедшая стройка вот этих дата-центров. Кстати, вот свежая карта, которую составил New York Times. На ней видно, как распределены вычислительные мощности для ИИ по всему миру. И вот это, запомните её внимательно, это прямо реальная карта власти. Кто контролирует большую часть дата-центров, тот и будет лидировать. И очевидно, очень интересная картина, конечно, складывается. И почему сейчас США хочет вливать миллиарды, триллионы долларов сюда? Да, сейчас мы видим, что у США это получается. И пока они на первом месте. У них 63% всей мощности искусственного интеллекта в руках Microsoft, Amazon и Google. Китай отстаёт, и у него всего пока 28%. Это у нас Alibab, Huawei and Inнcent. Европа очень незначительные 4%, весь остальной мир 5%. Я натыкалась на, кстати, такое новое понятие цифровой феодализм, потому что сейчас только 32 страны имеют специализированные и датацентры, остальные вынуждены арендовать у технолордов. Тут, кстати, я очень хочу привести очень интересную параллель с тем, как США в своё время захватывала мир, как они навязали всему миру тогда через нефть. доллар как универсальную мировую валюту. Моль пользуйтесь, это удобно. И вот теперь, похоже, они пытаются провернуть это с и про это у меня будет отдельный ролик. Это безумно интересный анализ, поэтому подписывайтесь, чтобы не пропустить. В общем, такая вот сейчас происходит золотая лихорадка дата-центров, потому что сейчас каждая крупная компания, мечтающая первая создать сверх и или хотя бы просто совершить скачок, спешит построить свои вычислительные крепости. В пустыне западного Техаса Openя прямо сейчас строит то, что называет первым и городом. Проект называется Starгate. В начале года, мы про него все слышали, куда Трамп сказал, что хочет вливать 500 млрд долларов. И вот этот объект, он будет потреблять больше энергии, чем весь мегаполис Сан-Франциско. Именно там они рассчитывают обучать новейшие модели чата GPT. Мета сейчас строит дата-центр в Луизиане. Он будет потреблять более 2 ГВт. Это даже больше, кстати, чем у Open Тихаat. То есть, по сути, мета закладывает такой фундамент под собственную вычислительную систему, чтобы не зависеть потом от Google, не зависеть от Microsoft и не от Open AI.

Microsoft поняли фишку этого всего, и они сейчас играют на всех полях сразу. То есть они строят на не один дата-центр, а сразу десятки по всему миру. Это у нас Америка, Европа, Индия, Юго-Восточная Азия. То есть каждый такой центр будет не только обучать и но обслуживать пользователя на местах. Microsoft немножечко смещается и как бы понимает, в чём суть, и хочет стать, наверное, таким глобальным оператором искусственного интеллекта. По сути, просто они поняли, зачем будущее, и они хотят отхватить себе кусочек побольше. Так вот, что делает США? Они поняли, что им нужно дата-центры не только в Америке, но они и решили построить некий и целый дата-центр в пустыне рядом с Абудаби. То есть такой совместный проект ОПАя, крупных инвестфондов и США в целом. Почему именно Абу-Даби? Так вот, главная причина - это, конечно же, локация. Потому что, если мы просто посмотрим на карту, то Эмираты - это у нас узел глобального интернета, это перекрёсток всех подводных кабелей, соединяющих Европу, Африку и Азию. И это значит, что именно отсюда можно будет покрывать прямо огромнейшие рынки от Кемптауна до Мумбай. Без дополнительных хабов, без лагов, с минимальной задержкой, а это очень критично. То есть, по сути дела, чем ближе дата-центр к пользователю, тем быстрее у вас работает искусственный интеллект, и это буквально влияет на конкретноспособность. Дата-центры дата-центрами, это безумно важно. Но есть ещё один второй ингредиент, без которого не произойдёт прорыв ИИ. И, кстати, с этим именно сейчас борется Китай. Это чипы. Модели можно тренировать где угодно, хоть в пустыне, хоть под водой, хоть на Марсе. Но если у тебя нет чипов, ты просто не запустишь нейросеть. Потому что искусственный интеллект - это у нас огромное количество быстрых вычислений, и для этого нужны специализированные процессоры, которые умеют обрабатывать тысячи операций параллельно. И на данный момент с этой задачей лучше всего справляются чипы, которые делает компания Nvidia. По сути дела, у неё в руках 80% всего рынка. То есть основное, что сейчас нужно понимать, что главная валюта и гонки - это как раз видеокарты от Nvidia. Они стоят как автомобиль, и они нужны всем, кто занимается. И я сейчас приведу сравнение, чтобы вы вообще понимали масштаб происходящего. Есть такая компания, называется ОПЕК. Это организация, которая объединяет страны экспортом нефти, и они контролируют цены на нефть за счёт того, что договаривается, кто сколько её будет добывать. И это, по сути дела, на данный момент одна из самых влиятельных организаций мира. Так вот, одна компания Nvidia сегодня - это буквально опек искусственного интеллекта. И сейчас именно они задают правила игры. Во времена золотой лихорадки богатели продавцы лопат, а не тот, кто добывал золото. И сегодня тот же принцип использует и Nvidia. По сути дела, продавец лопат XXI века. Ну и, конечно, кто это контролирует? Контролирует это правительство США. Кому Nvidia будет продавать свои чипы. Сегодня даже политические союзники США не всегда получают льготный доступ к ним. Поэтому сейчас есть попытки строить свои суверенные инфраструктуры. Сейчас этим занимается Бразилия, Индия, ЕС складывает миллиарды. Новиди этим занималась больше 30 лет уже до этого. Поэтому похоже, что те, кто не успеет построить вычислительную инфраструктуру сегодня, останется прямо на десятилетие вассало. И теперь угадаем, кто сильнее всего оказался в чиповой изоляции. Конечно же, Китай. США сейчас запрещают экспорт топовых чипов в Китай. Что это означает? означает, что Китай, крупнейший рынок и разработки, вдруг оказался без самого главного, без железа, без главного ингредиента, потому что можно сейчас вложить миллиарды в модели, можно построить мегадата-центр. Китай, кстати, этим занимается. Они сейчас на втором месте после США, но если нет чипов, это как построить завод без станков. Безусловно, Китай сейчас вбухивает миллиарды в развитие своих чипов. Например, тот же Huawei разрабатывает свои продвинутые чипы. Но они пока уступают Ивидией по мощности, и по энергоэффективности. Но прогресс идёт, так скажем. И, конечно же, это же мои любимые китайцы. Они ищут разные лазейки. Очень смешная история, о которой рассказывал Allстрит Jourнаal. Весной этого года четверо инженеров из Пекина летят в Кулалампур с чемоданами, набитыми жёсткими дисками. У них за спиной почти 5байт данных. Зачем? Всё просто. Ввозить топовые видеокарты Nvidia в Китай запрещено, но никто не запрещал вывозить данные. И вот эти ребята, они арендовали за границей дата-центр с нужными чипами, обучили там нейросеть, а потом просто упаковали её обратно на диске, а потом привезли в Китай обычным рейсом. В общем, это сейчас лишь один возможный эпизод. В ход идут просто любые методы, выкуп чипов через третьи страны, фирмы, прокладки, подставные компании. Но факт остаётся фактом. Китаю это нужно. За этим очень интересно наблюдать. И это также очень большие сейчас возможности, по сути дела, для бизнеса. Это что касается чипов и датацентров. Но есть ещё одна очень серьёзная проблема. И третья серьёзная проблема, с которой

столкнулись, кстати, все компании - это данные. Стало просто очевидно, что увеличивать размер модели не работает. По крайней мере, не так, как раньше. Раньше всё было просто, да? Раньше было как: добавил миллиард параметров, пообучал модель на большем количестве данных чипов, построил дата-центр побольше, получил скачок в качестве, добавил ещё, ещё скачок. А что теперь? Компании столкнулись с тем, что добавляешь данные и почти ничего, прорыва не происходит. Поэтому сейчас визионеры и индустрии говорят: "Мы достигли точки, где масштабирование перестаёт давать прежний эффект". Почему? И возможно, потому что закончились данные. Интернет, каким бы он не казался безграничным, уже весь выкачен. Компании уже скормили и абсолютно всё: википедии, редиты, гитхабы, электронные книги, статьи, рецепты, комментарии на форумах. Конечно, дата-сеты пополняются постоянно, но по самым оптимистичным оценкам данных хватит примерно до двадцать восьмого года. И каждая компания, естественно, борется за новое количество данных. Например, Антроopic уже сейчас тратит миллионы, чтобы покупать бумажные книги, их сканировать и пополня датасеты. Вот настолько сейчас голод по данным. Кстати, сейчас именно компании, которые занимаются накоплением или чисткой данных, очень востребованы. Неважно в какой индустрии. Вы, наверное, тоже заметили. По крайней мере, мы замечаем это очень часто, когда к нам обращаются компании, чтобы внедрить автоматизацию, внедрить искусственный интеллект, в том, что они понимают, что данные грязные. Если у нас, у обычного человека даже в заметках всё максимально как-то хаосно на компьютере, может быть хаосно то, что творится у компаний, у которых просто тысячи клиентов. А теперь представляете, весь этот интернет такой же грязный, с кормили искусственному интеллекту. Не очищали данные настолько чисто, просто скармливали, как могли. И несмотря на это, данные как бы заканчиваются. Если атропик сейчас сканирует книги, например, чтобы пополнить эти данные, Open AI в своё время начали просто синтезировать искусственные данные, то есть заставили и сам для себя генерировать контент, текст, на котором он будет обучаться. Этим же методом начали пользоваться и Google, и Мета, и Anтроopic. То есть такие синтетические данные уже стали прямо обязательной частью обучения. Они, видимо, дают какой-то прирост, но заменить живые данные, тексты, синтетика не может. И вот пока все пытаются понять, где найти новые качественные данные для илан Маск недавно предложил: "А давайте просто перепишем весь корпус человеческих знаний заново". Маск предполагает, что, возможно, проблема не в количестве данных, а, возможно именно задача в качестве данных. Как я уже говорила ранее, в данных сейчас происходит полный хаос. И не только хаос, да ещё и качество этих данных не совсем лучше. В интернете, в книгах, в статьях очень много противоречивой информации. Возможно, кстати, из-за этого и так много галлюцинирует. Его план был таким, что давайте возьмём сейчас текущую версию грок, скамливаем ей весь имеющийся интернет и просим его дополнить пробелы, убрать мусор, исправить ошибки, удалить искажения, а потом уже на вот этих чистых данных обучаем модель. То есть, иными словами, и сам для себя отредактирует весь интернет, сделает свою версию Википедии без фейков, без вирусного мышления. Вот как выразился Маск. Кстати, даже недавно он публиковал в Твиттере с просьбой присылать ему неудобные, но прямо фактологические верные утверждения. Цель, чтобы сделать модель максимально точной, максимально свободной от цензуры и идеологии, то есть, по крайней мере, в понимании самого Маска. Миссия XCI, кстати, поиск правды, между прочим. Так что всё это как бы в рамках миссии. Есть, конечно, и критики, которые начали называть это цифровым министерством правды. То есть, если и сам решает, что истина, что мусор, чья правда в итоге попадает в голову? Ии. Но как бы к этому не относились, да, мы сейчас просто факт остаётся фактом, что источники данных заканчиваются и всех и гигантов Open AI, Google Anropic, Meta XI просто свой путь, как решать эти проблемы. Но это ещё не всё. Вот в чём ирония всей вообще вот этой гонки и кризиса развития. И до этого мы говорили прямо такие технические, да, технологические сложности, ограничения, но вот в этом, во всём есть одно безумное обстоятельство. Выясняется, что всё равно замыкается на людях. А самое ценное, что может помочь в этой гонке, что может помочь преодолеть кризисы развития Ии - это люди. И вот здесь вот вы просто не представляете, какая сейчас разворачивается охота за мозгами. Компании сейчас дерутся за инженеров. Буквально каждая компания только и делает тем, чтобы искать талантов. Особенно этим сейчас занимается Мета. У них с последней моделью Lama 4 получилась, мягко говоря, не идеальна. Она принципиально даже не выше уровня того же GPT4. Поэтому Цукеerберг решает. Раз у нас не получается, давайте наймём тех, у кого получилось. И Мета уже вводит пять, а то и по другим данным восемь инженеров прямо с Open AI, то есть начинает хантить людей. Некоторые

профильные издания писали, что МЕТ даже предлагала им до 100 млн долларов на одного человека за переход. Конечно, мета потом начинала опровергать эти цифры и говорить, что это не 100 млн идёт сразу же человеку, что сюда входит, в эту сумму входит абсолютно всё: и бонусы, и акции, и опционы. Но даже если делить это всё, это десятки миллионов на одного человека просто за переход. Цель одна - собрать новую команду мечты, чтобы снова вклиниться в гонку. Поэтому тренд сейчас очевиден. Это и инженеры, новая нефть на ряду с чипами. По крайней мере, до тех пор, пока они не обучат модели настолько хорошо, чтобы потом не было надобности в инженерах. Кстати, у меня есть отдельный разбор про будущие профессии в эпоху. Поэтому посмотрите обязательно это видео. Безумно интересное, куда стоит сфокусироваться, на что обратить внимание, на какие навыки, точнее, стоит обратить внимание, которые и, ну, точно не заменит в ближайшее время, и они будут очень сильно цениться. Какой вывод с этого всего можно сделать? Вывод тот, что сейчас мы очень быстро развивались и достигли пика. Происходит такой кризис, потолок, и пока никто точно не знает, как его решить. Кто-то занимается людьми, кто-то занимается чипами, мощностями. Мне кажется, сейчас в самой креативной гонке находится Китай, потому что их явно обделяет весь мир. И у меня есть такое вот большое предположение, что что-то там может быть интересное приключиться. Знаете, когда тебя ограничивают со всех сторон, ты должен думать креативно. Но факт остаётся фактом. Кто первый найдёт путь решения прорыву, тот и станет лидером новой эры искусственного интеллекта. А это, к сожалению, уже, возможно, даже в захвате всего мира. Поэтому пока это не случится, пока сейчас компании нацелены конкретно на поиск вот этих глобальных решений, мы, наверное, как простые пользователи, не заметим чего-то суперглобального, да, потому что сейчас всё, что есть на рынке, всё самое лучшее уже у нас есть в руках. Ну, по крайней мере, то, что можно использовать и давать обычным людям. Мне безумно было интересно понять вообще эту картину целиком. понять, что сейчас вообще происходит, что с этим можно делать, какие сейчас есть возможности. Надеюсь, вам тоже было очень интересно погрузиться и узнать в целом, что сейчас творится. Понятное дело, что я сейчас не рассказал абсолютно всех аспектов, но главное. Мне, кстати, очень интересно послушать ваше мнение. Напишите в комментариях, как вы думаете, какая страна в каком году, какая компания создаст вот этот первый HI, сделает прорыв. Потом вернёмся к этим комментариям и скажем: "Вот он знал". Поэтому напишите комментарий прямо сейчас и проверим, есть ли у вас какие-то экстрасенсорные способности. Ну, вообще, в принципе, очень интересно пообщаться по этому поводу. Ну и, естественно, с этого всего, да, у нас вырисовывается картина, почему сейчас, возможно, агенты не так хорошо развиваются, почему сейчас какие-то новые нейросетяния становятся лучше, да, потому что сейчас всё упёрлось именно в развитие искусственного интеллекта. Спасибо за просмотр. Пишите, что вам интересненько. Можете написать своё ваше мнение. И пока. И, кстати, напишите, как вам звук. Тоже интересно услышать.