По простому объясняю что происходит в ИИ Если коротко:  рынок железа уходит от монополии

💰 Бизнес: Tenstorrent привлекла $1,5 млрд при оценке $6,2 млрд под inference-чипы. ⚠️ Первые тревожные звонки: инвесторы начали распродавать облигации дата-центров — сомневаются в окупаемости ИИ-строек. Если коротко - для обучения моделей нужны были GPU-чипы. Чем больше мощностей GPU, тем можно обучить более крутую модель (на большем числе параметров), либо проводить более быстрые вычисления. Это увеличивало ценность единицы железа, т.к. по мере роста "умности" модели и держать все больший контекст модели можно поручить более сложные задачи (или задачи, которые стоят больше денег). Инвесторы увидели эту логику и начали вкладываться в строительство новых центров. До недавнего времени основной поставщик этих чипов было Nvidia. Но сейчас развивается технологии новых чипов - NPU (Tenstorrent создает их), которые будут быстрее обычных GPU. Если раньше спрос рос кратно быстрее предложения (и инвесторы ожидали тут получить рост стоимости), то теперь появляются альтернативы по железу, которые должны будут уравновесить предложение. Это приводит к снижению привлекательности.

Дополнительно существует ряд факторов, которые приводят к снижению темпов по росту "умности" моделей. Первое - это рост "киберугрозы" от моделей, когда сам разработчик не всегда может контролировать, что делает модель. Второе - сейчас фокус идет в создание вертикальных агентов для задач бизнеса, которые заточены для решения узких задач. А для этого достаточно дообучиить текущие модели на корпусе специализированных данных, либо организовать RAG, темпоральные графы для подгрузки базы. Это намного дешевле. Ну и третье - качество данных. Можно получить более умную модель на тех же параметров - подав на вход более качественнные данные. Это тоже более дешевая альтернатива, нежеле наращивать инвестиции в железо. Это значит: концентрация капитала лежит в качестве решения задачи, сейчас рынок фокусируется на узких вертикальных задачах - для этого нужны специалисты, которые строят качественные RAG, графовые архитектуры; специалисты, которые отлично выстраивают "память" агентной системы, чтобы качественно управлять контентекстом и уметь решать сложные задачи

Это о бизнесе, рубрики: ⚖️ Политика; 🛡 Безопасность; 🧪 Наука; 🇷🇺 Россия выложу позже Рубрика 🔥 Релизы - https://set.ki/post/DZsFm2p