Краткое содержание
В этом подкасте обсуждается текущее состояние и будущее аппаратного обеспечения для ИИ, включая модели монетизации, конкуренцию между компаниями, проблемы с центрами обработки данных и советы для крупных технологических компаний.
- Обсуждение GPT-5 и его возможностей, а также стратегий монетизации OpenAI.
- Анализ роста NVIDIA и угроз со стороны кастомных кремниевых решений.
- Обзор проблем с центрами обработки данных, включая энергопотребление и охлаждение.
- Советы для технологических гигантов, таких как NVIDIA, Google, Meta, Apple и Microsoft, о том, как оставаться конкурентоспособными в эпоху ИИ.
- Обсуждение политики в области ИИ и экспортного контроля.
Введение и ландшафт аппаратного обеспечения ИИ [0:00]
В начале подкаста подчеркивается важность аппаратного обеспечения в сфере ИИ, особенно полупроводников и центров обработки данных. Отмечается, что компании, занимающиеся аппаратным обеспечением для ИИ, такие как Nvidia, играют ключевую роль в текущей "золотой лихорадке" в области ИИ. Подчеркивается, что для успешной конкуренции с Nvidia недостаточно просто повторить их решения, необходимо предложить что-то принципиально новое и превосходящее их технологии.
Реакции на GPT-5: Разочарование? [1:11]
Обсуждается GPT-5 и высказывается мнение, что новая модель может быть разочарованием для некоторых пользователей. Отмечается, что в некоторых случаях старые модели, такие как GPT-4.5 и GPT-3, могут быть предпочтительнее для определенных задач. Подчеркивается, что GPT-5 тратит меньше вычислительных ресурсов на один запрос, что может быть связано с использованием "маршрутизатора", который направляет запросы на разные модели в зависимости от их сложности.
Бизнес моделей ИИ: Стоимость, монетизация и маршрутизатор [4:19]
Обсуждается бизнес-модель OpenAI и способы монетизации бесплатных пользователей. Отмечается, что OpenAI использует "маршрутизатор" для направления запросов на разные модели, что позволяет оптимизировать использование вычислительных ресурсов и предлагать бесплатным пользователям доступ к более мощным моделям в определенных случаях. Рассматриваются альтернативные способы монетизации, такие как взимание комиссии за агентские услуги, предоставляемые ИИ.
Экономика ИИ: Стоимость против производительности [7:34]
Подчеркивается, что стоимость становится все более важным фактором при разработке моделей ИИ. Отмечается, что OpenAI увеличила пропускную способность своей инфраструктуры и снизила стоимость токенов. Обсуждается, как разработчики ищут способы оптимизировать использование моделей ИИ, чтобы снизить затраты.
Ценообразование на основе использования и прилипчивость продукта [10:10]
Обсуждается вопрос ценообразования на основе использования и прилипчивости продуктов, связанных с ИИ. Отмечается, что клиенты не всегда хотят платить за фактическое использование, предпочитая фиксированные тарифы. Подчеркивается важность разработки удобного пользовательского интерфейса для получения обратной связи от пользователей и улучшения моделей ИИ.
Совет Сэму Альтману: Монетизация OpenAI [12:30]
Предлагается совет Сэму Альтману, генеральному директору OpenAI, о том, как монетизировать компанию. Рекомендуется немедленно запустить систему, позволяющую пользователям вводить данные кредитной карты в чат GPT и соглашаться на комиссию за агентские услуги, предоставляемые ИИ. Подчеркивается, что OpenAI должна интегрировать свой ИИ с различными платформами для покупок и бронирования, чтобы зарабатывать деньги на решениях о покупках.
Рост NVIDIA и будущее вычислений ИИ [14:18]
Анализируется рост NVIDIA и перспективы компании в будущем. Отмечается, что спрос на вычислительные ресурсы для ИИ продолжает расти, особенно со стороны крупных компаний, занимающихся обучением моделей и рекламой. Обсуждается вопрос о том, сможет ли NVIDIA сохранить свои лидирующие позиции в долгосрочной перспективе, учитывая конкуренцию и развитие моделей с открытым исходным кодом.
Кастомный кремний: Угрозы для NVIDIA [21:27]
Рассматривается угроза для NVIDIA со стороны кастомных кремниевых решений, разрабатываемых такими компаниями, как Google и Amazon. Отмечается, что эти компании значительно увеличили свои заказы на собственные чипы. Подчеркивается, что NVIDIA может столкнуться с проблемами, если другие компании научатся более эффективно использовать специализированные кристаллы.
Бум стартапов в сфере производства кремния [26:09]
Обсуждается бум стартапов в сфере производства кремния и большой объем капитала, вливающийся в эту область. Отмечается, что некоторые компании получают значительное финансирование, даже не выпустив чип. Подчеркивается, что для успешной конкуренции с NVIDIA необходимо предложить прорывные технологические решения, а не просто незначительные улучшения существующих технологий.
Энергопотребление и охлаждение центров обработки данных: Следующее узкое место [45:28]
Обсуждается проблема энергопотребления и охлаждения центров обработки данных. Отмечается, что, хотя ИИ потребляет много энергии, это не является основной проблемой. Главная проблема заключается в том, чтобы построить инфраструктуру для обеспечения необходимой мощности и охлаждения. Подчеркивается, что стоимость графических процессоров и сетевых подключений намного превышает стоимость электроэнергии и охлаждения.
Роль Intel в эпоху ИИ [50:46]
Обсуждается роль Intel в эпоху ИИ. Подчеркивается, что миру нужна Intel, чтобы конкурировать с TSMC, которая в некоторой степени является монополией. Отмечается, что Intel отстает от TSMC в разработке технологических процессов, но не настолько, чтобы это было абсурдно. Предлагаются советы генеральному директору Intel, Липу Бутану, о том, как улучшить компанию и сделать ее более конкурентоспособной.
Совет технологическим гигантам: NVIDIA, Google, Meta, Apple, Microsoft [57:56]
Предлагаются советы технологическим гигантам о том, как оставаться конкурентоспособными в эпоху ИИ. Для NVIDIA рекомендуется инвестировать в инфраструктуру центров обработки данных. Для Google рекомендуется открыть Komodo на TPU и быть более агрессивными в отношении центров обработки данных. Для Meta рекомендуется сосредоточиться на реализации видения носимых устройств с интегрированным ИИ и выпускать больше продуктов за пределами своего основного IP. Для Apple рекомендуется потратить больше денег на инфраструктуру ИИ и осознать, что интерфейсом для вычислений станет ИИ. Для Microsoft рекомендуется вытрясти всю дурь из компании и сосредоточиться на продукте.
Политика в области ИИ и экспортный контроль [1:08:17]
Обсуждается политика в области ИИ и экспортный контроль. Отмечается, что Китай может направлять гораздо больше ресурсов на развитие ИИ, как только решит это сделать. Подчеркивается, что Китай может ввозить чипы контрабандой и строить центры обработки данных за пределами Китая. Обсуждается вопрос о том, является ли Китай регулятором ИИ.