Так. Цікавий рух у напрямку тези про суверенний ШІ від Palantir, NVIDIA, Microsoft. Суверенні агентні робочі процеси для підприємств. Це критично важливо. І це стає все більш доступним, наприклад, за допомогою інфраструктури NVIDIA, фундаментальних моделей та рецептів (перевірте NeMo-набір та відкриті моделі, програмне забезпечення та рецепти Nemotron). Це дія тези про цикл даних: - Обробка даних. Потрібна фільтрація, видалення дублікатів тощо. - Налаштування моделі (наприклад, LoRA, RL, ...). - Оцінка моделі. - Захисні механізми для безпеки / безпеки. - Розгортання кастомної моделі. - Доведення даних підприємства та повторення кроку 1.

Здатність цих передових лабораторій відшкодувати всі витрати на навчання цих моделей шляхом продажу токенів як бізнес-моделі — смішна. Жодна з цих компаній ніколи не отримає прибутку від такого підходу. Вони, безумовно, займаються викраденням інтелектуальної власності, щоб розробляти власні застосунки та продукти.

Чудово, усі хлопці з ШІ нарешті змагаються, хто буде найгіршим? 🤣 Вони крадуть книги, інтелектуальну власність, секретні документи, некомерційні організації і навіть ваш цілий репозиторій. Дивовижно. Інновації у розбійництві. Я впевнений, що якби ви крали чужий репозиторій, вас можна було б буквально посадити. Насправді, локальні моделі стають настільки хорошими. Інвестуйте у обладнання. Не питайте себе, скільки ви витрачаєте, а скільки ви втратите, якщо ваші секрети будуть вкрадені.

Генеральний директор Palantir Алекс Карп недавно звернувся з критикою до OpenAI та Anthropic. Він стверджує, що компанії зі списку Fortune 500 платять мільярди за AI-«токени», які створюють мінімальну реальну вартість. Його аргумент простий: Якщо AI-модель справді може генерувати 1 мільярд доларів вартості... Чому б не брати частку від прибутку, а не стягувати плату за токени? Це піднімає більше питання: Чи побудовані сучасні AI-бізнес-моделі на наданні вартості... чи на продажі доступу? 🤔

🔥 ГЛОБАЛЬНІ КОМПАНІЇ ЗВЕРТАЮТЬСЯ ДО КИТАЙСЬКОГО ШТУЧНОГО ІНТЕЛЕКТУ, ЩОБ ЗМЕНШИТИ ВИТРАТИ DoorDash, Siemens та Airbnb впроваджують моделі від DeepSeek, Z.ai та інших китайських компаній, шукаючи більш дешеві альтернативи американським передовим лабораторіям, за даними FT. Китайські моделі цього року обігнали американських конкурентів за кількістю використаних токенів завдяки нижчим витратам та зростаючому занепокоєнню в Європі щодо залежності від американських постачальників ШІ.

РАНІШНІЙ ОГЛЯД ☕️: ШІ входить у еру ефективності. OpenAI, Meta та xAI переробляють моделі, щоб забезпечити подібну продуктивність при меншій обчислювальній потужності, знижуючи витрати та посилюючи конкуренцію в галузі. Дешевша інтелігентність прискорить впровадження ШІ. 🤖

Дженсен Хуан просто розбив всю галузь ШІ на п’ятирівневий торт: 1. Енергія (фундамент) 2. Чіпи 3. Хмарні сервіси/Інфраструктура 4. Моделі 5. Застосунки (вершина) Більшість засновників, фінансування та талантів зосереджені у шарі Моделей — найбільш конкурентному. Ця інтенсивність не створює бар’єрів для входу. Вона створює товари. Чим наполегливіше всі біжать, тим швидше інтелект стає дешевим і доступним. Справжня рідкість — це не розум. Це енергія. Жоден алгоритм не будує електромережу. Жодне залучення коштів не замінює греблю. Енергія контролює доступ на нижньому рівні. Застосунки забирають прибуток на вершині. Сотні мільярдів вкладаються у середні шари, що розташовані між чужими електронами та чужою економікою. Інтелект масштабується. Енергія — ні. Будуйте там, де справжній обмежуючий фактор і реальний прибуток.

Усі говорять про те, як ШІ замінює офісні роботи... Тим часом інженери вчать космічні апарати виживати самостійно в глибокому космосі. 🌌