Представьте, что вы — инженер в крупной IT‑компании. Ваша задача — запустить новую языковую модель на длинных документах. Вы арендуете дорогущий кластер с GPU, загружаете данные, запускаете обучение... и через час получаете аварийное оповещение: температура видеокарт достигла 98°C, система отключается…

Это не выдуманная история — такие случаи происходят регулярно. Виновник — квадратичная сложность механизма внимания в трансформерах (O(n²)).

2026 год — это момент, когда передовые технологии ИИ сталкиваются с физическими пределами. И пока одни исследователи ищут философский камень в квантовой механике, другие инженеры решают конкретную проблему: как запихнуть гигантскую модель на скромное железо и не сжечь бюджет на электричество.

Я, Даниил Селиванов, пресейл инженер в компании BPMSoft (входит в холдинг LANSOFT). Я заинтересовался темой развития искусственного интеллекта еще в период зарождения многих ИИ‑технологий, на практике наблюдал рост технологических гигантов. Сегодня хочу поделиться с вами своими мыслями по этому поводу.