💸 Bridgewater прагназуе, што буйныя тэхналагічныя кампаніі могуць укласці каля 650 мільярдаў долараў у інфраструктуру штучнага інтэлекту ў 2026 годзе ↗
Брыджуотэр фактычна махае жоўтым сцягам: бум выдаткаў на штучны інтэлект набірае маштабы, якія могуць стаць непадкантрольнымі. У запісцы ацэньваюцца сукупныя інвестыцыі Alphabet, Amazon, Meta і Microsoft у інфраструктуру штучнага інтэлекту прыкладна ў 650 мільярдаў долараў, у параўнанні з значна меншай лічбай годам раней. ( Reuters )
Цікава тое, што справа не толькі ў «больш відэакарт, калі ласка». Гэта ў наступных наступствах: ціску на прыбытковасць грашовых сродкаў, залежнасці ад знешняга капіталу і рызыкі таго, што частка гэтых выдаткаў недастаткова хутка прынясе прыбытак. Бум, які ўсё яшчэ квітнее... але з больш рэзкімі краямі, прынамсі, так здаецца. ( Reuters )
🧑💼 OpenAI звяртаецца да кансультантаў для падтрымкі сваіх карпаратыўных праектаў ↗
OpenAI больш актыўна схіляецца да этапу «ўвасаблення ў жыццё» — аб'ядноўваецца з буйнымі кансалтынгавымі фірмамі, каб дапамагчы буйным кампаніям выйсці за рамкі пілотных праектаў і эксперыментаў. Гэта вельмі карпаратыўная гульня, але, шчыра кажучы, менавіта там сканцэнтравана вялікая частка грошай. ( TechCrunch )
Тут менш гаворкі пра «крутую дэманстрацыю» і больш пра «план разгортвання, закупкі, кіраванне, навучанне і ўсё такое». Калі вы калі-небудзь назіралі, як гіганцкая арганізацыя спрабуе ўкараніць новыя тэхналогіі, вы ведаеце, чаму яны прыцягваюць дарослых. ( TechCrunch )
🧾 OpenAI паглыбляе партнёрскія адносіны з кансалтынгавымі гігантамі, каб вывесці карпаратыўны штучны інтэлект за межы пілотнага праекта ↗
Той жа асноўны крок, дадатковыя дэталі: OpenAI фармалізуе больш глыбокія сувязі з буйнымі кансалтынгавымі кампаніямі, каб паскорыць укараненне ў прадпрыемствах і правесці разгортванне пасля этапу «мы паспрабавалі гэта ў адным аддзеле». Гэта тая сіла, якая неабходная для атрымання і ўтрымання велізарных карпаратыўных кліентаў. ( Reuters )
Акрамя таго, ёсць тонкая гісторыя ціску: калі вы збіраецеся стаць карпаратыўнай платформай па змаўчанні, вам патрэбна экасістэма, якая можа рэалізаваць вас у маштабе, а не проста выдатная мадэль. Непрывабная сантэхніка мае значэнне, як ні дзіўна. ( Reuters )
🕵️♀️ Інструменты штучнага інтэлекту для апрацоўкі малюнкаў павінны адпавядаць правілам прыватнасці, кажуць назіральнікі ↗
Рэгулятары прыватнасці зноў надаюць вялікае значэнне генерацыі малюнкаў і вываду твараў — па сутнасці: калі ваша сістэма можа выдаваць рэалістычных людзей, абавязацельствы па абароне дадзеных усё яшчэ дзейнічаюць. Ніякага чароўнага плашча «але гэта сінтэтычна». ( The Register )
Практычны вынік выглядае як павелічэнне ціску на пастаўшчыкоў, асабліва ў дачыненні да дадзеных навучання, рызык падабенства з ідэнтыфікаванымі карыстальнікамі і таго, як разгортваюцца прадукты. Гэта адна з тых сфер, дзе тэхналогіі развіваюцца хутка, а правілы адстаюць ад іх... а потым раптам імчацца. ( The Register )
🛡️ NVIDIA забяспечвае кібербяспеку на базе штучнага інтэлекту для крытычна важнай інфраструктуры свету ↗
Nvidia больш актыўна выкарыстоўвае штучны інтэлект для абароны, арыентуючыся на выпадкі выкарыстання ў кібербяспецы, звязаныя з крытычна важнай інфраструктурай. Пасыл даволі зразумелы: па меры таго, як сістэмы становяцца больш звязанымі — і больш падтрымліваюцца штучным інтэлектам — паверхня атакі становіцца больш складанай, таму абарона таксама павінна павышацца. ( NVIDIA Newsroom )
Акрамя таго, Nvidia працягвае пераходзіць ад «мы прадаем чыпы» да «мы — гісторыя платформы», што… амбіцыйна, але не выпадкова. Бяспека — адна з нямногіх абласцей, дзе выдаткі на штучны інтэлект могуць быць хутка ўхвалены, бо страх — гэта магутны сродак для бюджэту. ( Прэс-служба NVIDIA )
🚰 Тэматычныя меркаванні: буйныя тэхналагічныя кампаніі толькі часткова ліквідуюць рызыку штучнага інтэлекту, звязанай з вадой ↗
Гэта трохі халодны душ: новыя цэнтры апрацоўкі дадзеных могуць быць больш эфектыўнымі ў выкарыстанні вады, але большая праблема ў дзе яны будуюцца — кластары часта размяшчаюцца ў месцах, якія ўжо сутыкаюцца з водным дэфіцытам. Такім чынам, павышэнне эфектыўнасці дапамагае, але не ліквідуе асноўнае абмежаванне. ( Reuters )
Аргумент у асноўным заключаецца ў тым, што «аптымізацыя тэхналогій — гэта не поўнае рашэнне». Калі інфраструктура штучнага інтэлекту працягвае маштабавацца, яна ператвараецца ў праблему лакальных рэсурсаў гэтак жа, як і ў глабальную інавацыйную гісторыю — як спроба прапусціць пажарны шланг праз садовы кран. ( Reuters )
Часта задаваныя пытанні
Што Bridgewater папярэджвае наконт выдаткаў на інфраструктуру штучнага інтэлекту ў 2026 годзе?
Bridgewater адзначае, што бум капітальных выдаткаў на штучны інтэлект можа расці настолькі, што стварае праблемы другога парадку, а не проста паскарае развіццё мадэляў. У запісцы ацэньваецца прыкладна ў 650 мільярдаў долараў сукупных інвестыцый Alphabet, Amazon, Meta і Microsoft у інфраструктуру штучнага інтэлекту ў 2026 годзе. Папярэджанне заключаецца ў тым, што маштаб можа павялічыць рызыку, калі прыбытковасць адстае, фінансаванне абцяжарваецца або попыт не адпавядае аб'ёму будаўніцтва.
Як маштабныя выдаткі на інфраструктуру штучнага інтэлекту могуць паўплываць на выкуп акцый, дывідэнды і грашовую прыбытковасць?
Калі кампаніі павялічваюць выдаткі на інфраструктуру штучнага інтэлекту, у іх часта застаецца менш свабоднага грашовага патоку, даступнага для прыбытку акцыянераў, напрыклад, для выкупу акцый і дывідэндаў. Брыджуотэр сцвярджае, што такі ўзровень выдаткаў можа ціснуць на прыбытковасць грашовых сродкаў і павялічваць залежнасць ад знешняга капіталу. Калі для прыбытку праектаў патрабуецца больш часу, інвестары могуць стаць больш адчувальнымі да тэрмінаў, прыбытковасці і меркаванняў аб акупнасці.
Чаму некаторыя інвестыцыі ў інфраструктуру штучнага інтэлекту могуць не акупіцца хутка?
Купля большай колькасці вылічальнай тэхнікі — гэта не тое ж самае, што атрыманне большага прыбытку. Калі кампаніі будуюць вытворчыя магутнасці раней, чым атрымліваць выразныя, маштабуемыя даходы, разрыў паміж выдаткамі і аддачай можа павялічыцца. Рызыка, якая вылучаецца, — гэта час: бум можа застацца бумам, але з больш рэзкімі гранямі, калі манетызацыя не паспявае за ростам. У многіх цыклах праблема не ў знікненні попыту, а ў тым, што прыбытак паступае пазней, чым чакалася.
Як супрацоўніцтва OpenAI з кансалтынгавымі фірмамі дапамагае прадпрыемствам выйсці за рамкі пілотных праектаў?
Мэта складаецца ў тым, каб ператварыць эксперыменты з «крутымі дэманстрацыямі» ў разгортванні, якія вытрымаюць закупкі, кіраванне, навучанне і штодзённыя аперацыі. Кансалтынгавыя фірмы дапамагаюць буйным арганізацыям стандартызаваць планы разгортвання, узгадняць зацікаўленыя бакі і кіраваць зменамі ў розных аддзелах. Reuters і TechCrunch разглядаюць гэта як сілу экасістэмы: каб быць карпаратыўнай платформай па змаўчанні, маштабнае ўкараненне мае гэтак жа важнае значэнне, як і сама мадэль.
Што маюць на ўвазе кантралёры прыватнасці, калі кажуць, што інструменты для стварэння выяваў са штучным інтэлектам усё яшчэ падпадаюць пад правілы прыватнасці?
Рэгулятары сігналізуюць, што «сінтэтычны» выгляд не здымае аўтаматычна абавязацельстваў па абароне дадзеных, калі вынікі выглядаюць як рэальныя людзі. Практычныя праблемы ўключаюць паходжанне навучальных дадзеных, рызыкі, звязаныя з ідэнтыфікаваным падабенствам, і тое, як інструменты для працы з выявамі выкарыстоўваюцца ў прадуктах. Выснова заключаецца ў тым, што ціск на пастаўшчыкоў і карыстальнікаў павялічваецца, асабліва ў тых выпадках, калі рэалістычныя твары або вынікі, падобныя на людзей, могуць выклікаць праблемы з прыватнасцю і згодай.
Чаму рызыкі, звязаныя з вадой у цэнтрах апрацоўкі дадзеных, становяцца часткай дыскусіі пра штучны інтэлект?
Нават калі новыя цэнтры апрацоўкі дадзеных палепшаць эфектыўнасць водазабеспячэння, большым абмежаваннем можа быць месцазнаходжанне. Аргумент Reuters Breakingviews заключаецца ў тым, што кластары часта аказваюцца ў рэгіёнах, якія ўжо адчуваюць водны дэфіцыт, што ператварае рост штучнага інтэлекту ў мясцовую праблему рэсурсаў. Эфектыўнасць дапамагае, але яна можа не кампенсаваць уплыў маштабнага будаўніцтва ў няправільных месцах. Выбар месца можа мець такое ж значэнне, як і тэхнічная аптымізацыя.