🔥Продолжаем говорить о рисках ИИ

Наконец публикую третью (из четырех запланированных) статей, посвященных глобальным рискам неконтролируемого развития технологии искусственного интеллекта.

Это информация будет особенно полезна представителям государственных институтов, а также бизнесу, интегрирующему большие языковые модели в свои процессы.

Прочитать первую статью, посвященную риску глобального неравенства можно здесь
Прочитать вторую статью, посвященную риску усиления интернет-мошенничества здесь

Четвертая (финальная) статья про, наверное, самый противоречивый риск, способный запустить цепную реакцию хаоса в мировой экономике и международных отношениях, уже на подходе ✅

Читайте статью, делитесь мнением в комментариях, обсудим! 🗨️

🔄 Мир ИИ буквально кипит от новостей — глаза разбегаются, на что обратить внимание!

Но я все-таки выбрал. И это OpenAI 🧠

Но не спешите... 🙅‍♂️
Я не буду пересказывать детали 10 из 12 их недавних релизов — этим прекрасно занимаются другие каналы.

Вместо этого мы разберем самое важное:

🔥 как бизнес может извлечь выгоду из этих новинок 🔥

НО сначала дождемся, когда OpenAI завершит свою предновогоднюю «гонку инноваций» и выложит все 12 сюрпризов!)

P.S. GIF к этому посту была сгенерирована с помощью SORA

Первый пост в 2025 году

я хочу посвятить прогнозам по развитию ИИ от компании IBM 🐝

Вот 7 трендов, которые, по их мнению, будут формировать наш цифровой мир в ближайшие 12 месяцев:

1. ИИ-агенты станут практичнее
Системы, которые могут не только анализировать данные, но и планировать действия, взаимодействовать с базами данных и выполнять практические задачи для достижения цели, будут становиться всё более распространёнными. Такие агенты могут трансформировать подход к управлению бизнесом.

2. Управление интеллектом модели через Inference Time Compute
Эта технология позволяет регулировать "интеллектуальные способности" модели в режиме реального времени, что открывает двери к более глубоким и качественным ответам. Это особенно важно для сложных задач, где от модели требуется высокая точность и гибкость.

3. Гигантские языковые модели
Если сегодня передовые ИИ-модели достигают 1-2 триллионов параметров, то в 2025 году мы можем увидеть модели с невероятными 50 триллионами параметров. Такой скачок приведёт к ещё большей точности, глубине и разнообразию ответов, а также к появлению новых возможностей в обработке естественного языка. Подробнее о том, сколько видеокарт планируется к использованию передовыми ИТ гигантами (спойлер - очень много) можно прочитать здесь.

4. Миниатюризация языковых моделей
На смену гигантским моделям приходят сверхмалые решения: компактные ИИ, способные выполнять сложные задачи без необходимости в мощных вычислительных ресурсах. Такие модели смогут работать даже на смартфонах, что сделает ИИ доступным для самых разных приложений в реальном времени.

5. Все больше ИИ для прикладных задач
Инновационные ИИ-системы будут справляться с задачами, которые раньше считались исключительно человеческими.

6. Огромное контекстное окно
Контекстные возможности моделей вырастут в разы. Если первые генеративные ИИ имели ограничение в тысячу токенов (а если точнее, то до 1024 токенов), то в 2025 году мы можем увидеть модели с контекстом на миллионы токенов. Это позволит моделям учитывать гораздо больше данных для выдачи точных и комплексных ответов.

7. ИИ-сопровождение для экспертов
ИИ-ассистенты ("copilots") станут не просто источниками информации, но и полноценными помощниками для профессионалов. Они будут не только помогать находить нужные данные и анализировать их, но и даже предлагать решения для сложных задач. Подробнее о таком прорывном кейсе я рассказал здесь.

Какая из этих инноваций кажется вам самой захватывающей?

Делитесь мнением в комментариях!

🔥 $500 млрд. инвестиций в инфраструктуру для ИИ

Сегодня ночью президентом Дональдом Трампом был анонсирован 4-х летний проект "Stargate", направленный на строительство новой инфраструктуры в США для компании OpenAI.

Общий объем инвестиций составляет 🚀космические $0,5 трлн.🚀, это 1/4 объема всего ВВП Российской Федерации (который составляет около $2 трлн.) или почти 100% ВВП Тайланда / Сингапура / Израиля

Деньги частные (это важно)! Участвуют американцы (ясно дело), японцы (SoftBank) и арабы (MGX)

И вот теперь вопрос (риторический):

Смогут ли компании из других стран (не из США) конкурировать в ИИ с OpenAI после таких инвестиций?

Делитесь вашим мнением в комментариях ✍

🤖 Искусственный интеллект - это экономическое будущее Америки (по версии OpenAI)

Пока в сети активно обсуждают какие LLM лучше (китайские или американские), я бы хотел обратить внимание на то, что осталось за кадром публичной дискуссии

❗️Но при этом является довольно важным

Недавно OpenAI представила экономический план, в котором AI рассматривается как ключевой драйвер будущего роста США

🔹 Приоритеты следующие:

* Развитие инфраструктуры (чипы, данные, энергия, таланты)

* Разработка «разумных» правил регулирования для защиты людей и стимулирования инноваций

* Укрепление национальной безопасности и лидерства США в области ИИ ("a race
America can and must win")

🔹 Ключевые инициативы:

* Внедрение ИИ в госуправление для повышения эффективности

* Поддержка стартапов и малого бизнеса, использующих ИИ

* Формирование коалиции союзников для совместного развития технологий (уже понятно, что сюда входят японцы и арабы)

* Создание «зон ИИ» с упрощёнными условиями для развертывания инфраструктуры

🔹 Экономический эффект:

OpenAI прогнозирует масштабную "реиндустриализацию" США, появление новых рабочих мест и рост производительности за счет внедрения ИИ

// Правда прогноз пока без экономических показателей 🙈//

🎙А если чуть системнее посмотреть на этот документ, то можно сказать следующее:

- компания OpenAI стала частью политической повестки (как глобальной, так и локальной). Это должно внести существенные коррективы в корп культуру и базовые принципы работы компании

- компания OpenAI начинает сростаться с американским "левиафаном" (а значит будет всё меньше "open" и больше "closed" в будущем)

- позиционирование КНР в качестве потенциальной угрозы лидерству США в ИИ - это рабочий аргумент влияния на истеблишмент, и, как не породоксально, прекрасный тезис на случай плана "Б" для инвесторов (если инвестиции не окупятся, то государство "не даст упасть")

Рекомендую ознакомиться с документом 😉

Делитесь Вашими мыслями в комментариях ✍

🗣Слишком много хайпа вокруг китайских моделей

"Убийца GPT"

"ChatGPT умер"

"Китайцы на коленке и за пять копеек сделали лучшую в мире модель"

"Американский рынок обвалился"

...я могу продолжать список этих "кричащих заголовков и дальше 🙈

Связано это всё с недавним выходом моделей DeepSeek-R1 (от DeepSeek) и Qwen2.5-Max (от Alibaba), которые по ряду бенчмарков сравнялись, а где-то и опередили tier модели от OpenAI и других "слонов" на LLM рынке.

Рынок повёл себя как рынок / поставив $6 млн на обучение DeepSeek-R1 VS $100 млн на обучение GPT-4 (что является некорректным сравнением и расчетом...я думаю, что внимательный читатель понял почему😉)

Ну, а в пабликах массово стали призывать использовать новые китайские модели (ибо лучше, сильнее, быстрее и т.д.)

Но давайте объективно оценивать вещи 🙂

Давайте тогда скажем, что:

1) Стоимость 1 миллиона input токенов у Qwen2.5-Max (самой передовой модели из Qwen-серии) в четыре раза дороже, чем у o1 OpenAI ($10 vs $2,5), а output токенов - в 3 раза дороже ($30 vs $10)

2) Контекстное окно у Qwen2.5-Max в четыре раза меньше, чем у модели o1 OpenAI (32,768 vs 128 000)

Но об этом не говорят 😏

Китайцы научились в маркетинг (либо это у нас в рунете слишком превозносят наработки "красного соседа", в то время, как нужно делать свои модели)

🌐 Как ИИ меняет бизнес?

Раньше я часто писал о том, как искусственный интеллект может повлиять на бизнес-процессы предприятий и какие задачи ему можно поручить.

Но одно дело — обсуждать возможности, а другое — показывать реальные инструменты, которые уже работают 🏌‍♂️

Если вам или вашим сотрудникам нужны нейросети для:

✅ Генерации презентаций

✅ Создания контента

✅ Быстрого поиска информации в корпоративных документах

…и многого другого, то рекомендую AiLibri — удобный агрегатор ИИ-сервисов.

Здесь вы сможете найти огромное количество нейросетей для решения большого числа операционных задач!

Заходите, изучайте, внедряйте.

Это не реклама, а действительно полезный ресурс! 😉

🔎 Будущее ИИ: инсайты от профессора Стэнфорда

Я закончил Экономический факультет, поэтому обзоры индустрии ИИ от экспертов в макро- и микроэкономике мне особенно интересны.

Недавно посмотрел интервью с Ильей Стребулаевым (профессор Стэнфорда, топ-эксперт по венчурным инвестициям), где он поделился своим прогнозом по развитию ИИ в ближайшие годы.

📌 Главные инсайты:

* ИИ станет повсеместным – любая компания будет его использовать.

* Массовая кастомизация – появится множество узкоспециализированных моделей для разных индустрий.

* Не один Copilot, а тысячи – крупные компании не монополизируют рынок, будет множество нишевых решений.

* "На каждый Uber найдется свой Lyft" – не бойтесь конкурировать с гигантами, они сами захотят работать с вами.

* Фаундерам пора адаптироваться – если вы не в AI-бизнесе, пора пересмотреть стратегию.

* Где рентабельность? – делать свою LLM или строить бизнес на базе существующих (надстройки)? Скоро появятся триллионные компании-"надстройки".

* Деньги ≠ успех – стартапы и венчурные фонды добиваются наибольших результатов, когда финансирования "в меру", а не в избытке.

* ИИ-зима неизбежна – пузырь лопнет (произойдет девальвация оценок компаний), вопрос только когда.

Прислушиваюсь к мнению Ильи не только из-за его академического бэкграунда, но и потому, что он окончил тот же факультет, что и я ))

📖 Полезная книга: вот ссылка на его недавнюю монографию по венчурному мышлению, вроде хвалят ))

💬 Что из этого вам откликнулось больше всего? Делитесь в комментариях!