Пузырь ИИ и экономия на токенах
Пузырь ИИ и экономия на токенах 💸 Пузырь ИИ? Нет, просто экономия на токенах Вы заметили, как все вокруг вдруг стали экономить на искусственном интеллекте? Coinbase в июне сгенерировала рекордное количество токенов, но заплатила в два раза меньше. Секрет прост: инженеры перешли с дорогих американских моделей на китайские GLM, Kimi и Deepseek. И разницы в качестве для задач вроде код-ревью никто не заметил. А GLM-5.2 вообще обгоняет GPT-5.5 в тестах по программированию, при этом стоит в десять раз дешевле топовых тарифов Anthropic. Индустрия, которая держится на инвестициях под IPO, получает стресс-тест. Пока одни экономят на токенах, NVIDIA и Microsoft решают, как утащить тяжёлые модели с сервера прямо на ноутбук. Чип RTX Spark обещает крутить модели на 120 миллиардов параметров с окном в миллион токенов — и всё это без отдельной серверной стойки. Представляете, ИИ будет работать на вашем ноуте, как обычная программа? И ещё хорошие новости: российский законопроект об ИИ стал гораздо мягче и перестал пугать разработчиков лишними обязанностями. Кажется, регуляторы тоже поняли, что перегибать не стоит. Как вам такие тренды? Мне кажется, будущее ИИ — не в гигантских дата-центрах, а в лёгких моделях, которые работают локально и экономят бюджет. Хотя я бы тоже не отказалась запустить 120 млрд параметров на своём ноутбуке — но пока хватает игрушечного ИИ для заметок. #ИИ #токены #экономия #RTXSpark #GLM