И напоследок 👇👇👇
И напоследок 👇👇👇 За что на самом деле борются США и Китай? ⚡️Спойлер: уже не за ChatGPT Кажется, что главная гонка сегодня — создать самую умную языковую модель. Но это лишь верхушка айсберга. Настоящая борьба идёт за четыре ресурса. ✨ Первый — вычисления. Чтобы обучить современную LLM, нужны десятки тысяч мощных AI-ускорителей, объединённых в огромные вычислительные кластеры. Стоимость одного такого дата-центра уже измеряется миллиардами долларов. Поэтому страны активно инвестируют не только в модели, но и в собственные AI-чипы. США опираются на NVIDIA и других производителей. Китай ускоренно развивает собственные решения, включая линейку Ascend от Huawei. ✨ Второй ресурс — электроэнергия. Современный AI потребляет колоссальное количество электричества. Новые дата-центры требуют сотни мегаватт мощности, а крупнейшие проекты — уже гигаватты. Поэтому крупнейшие технологические компании строят собственные энергетические проекты и заключают долгосрочные контракты на поставку электроэнергии. ✨ Третий ресурс — данные. Интернет уже давно перестал быть главным источником ценности. Настоящее золото сегодня — это закрытые данные: • медицина; • производство; • транспорт; • логистика; • энергетика; • промышленность; • финансы. Именно поэтому Palantir постоянно говорит о защите данных. Данные становятся таким же стратегическим ресурсом, каким когда-то была нефть. ✨ Четвёртый ресурс — люди. Самых сильных инженеров, исследователей и архитекторов AI в мире значительно меньше, чем инвестиций. И именно за этих специалистов сейчас идёт глобальная конкуренция. А сколько вообще стоит создать современную LLM? Точного универсального ответа нет. Стоимость зависит от масштаба модели, вычислительных ресурсов и длительности обучения. Сегодня речь может идти как о нескольких миллионах долларов для относительно эффективных проектов, так и о сотнях миллионов и даже миллиардах долларов совокупных инвестиций в самые передовые модели, если учитывать исследования, оборудование, инфраструктуру и эксплуатацию. Но обучение модели — лишь начало. После запуска начинаются постоянные расходы: • содержание дата-центров; • электроэнергия; • охлаждение оборудования; • замена ускорителей; • инженеры; • обновление моделей; • безопасность. Поэтому настоящая стоимость AI измеряется уже не только деньгами, но и доступом к инфраструктуре. Что будет дальше? Похоже, мы постепенно перестаём соревноваться за самые умные чат-боты. Следующая большая гонка будет идти за технологический суверенитет. За возможность самостоятельно создавать: — AI-чипы; — дата-центры; — энергетику; — облачные платформы; — собственные языковые модели; — собственные данные. Возможно, через несколько лет наличие собственной AI-инфраструктуры станет для государства таким же важным, как сегодня собственная энергетика или спутниковая связь. И если посмотреть на стратегии США и Китая, становится понятно: эта гонка уже началась. Конец. Китайская лапша 👈подписаться Теперь и в Max 👈 нажми здесь #Palantir #PLTR #PalantirAIP #Палантир #PalantirTechnologies