Комментарии 15
Прибыли, говорите, нет?
Да они её даже еще не начали получать!
Одна из немногих "профессий", под которую "заточили" нейросеть - программирование.
Результат - стаковерфлоу и паника в рядах джунов.
Вторая "заточка" - рисование. Результат - девиант. КДПВ рисуют роботы.
Кто-нибудь видел нейросеть, заточенную под бухгалтерию, складское хозяйство, курьерскую службу, услуги гида, переводчика, консультанта, продавана? Непаханное поле.
Почему их нет? Основам бухучета обучить сложнее, чем языкам программирования? Ага-ага.
Руки не дошли, мощностей нет, вот и весь сказ.
Датацентры достроят, агента допилят, выпустят какую-нибудь FinBooks AI 2.0 и в рядах бухгалтеров младшего состава начнутся тараканьи бега.
Представляете во сколько раз бухгалтеров в мире больше, чем программистов? Охрененный рынок. Каждый год одно по одному по одним и тем же шаблонам. И так куда ни плюнь.
Сейчас все эти чаты-роботы - столбить территорию, приучать потребителя, а не для денег. Бабло начнут грести, когда мощности в строй введут.
Заминусят, ясно дело :-). Традиция.
Но факта это не отменит. Робот освоил кодирование, которое вообще не всем дано, долго учиться и бла-бла-бла.... Под миддла копать начал, зараза.
Да мы ахнуть не успеем, как толпы работников IQ<100, с умением говорить и работать по простейшим скриптам, полетят на мороз.
А рулить процессом будут те, у кого модель + серверная мощность.
Пишут: YouTube стал операционно прибыльным спустя 8–10 лет после запуска. Т.е. сейчас жесточайшая конкуренция не только в найме, но и в бизнесе. Мало какой бизнес располагает капиталом, позволяющим столько лет "запрягать". Эти 8-10 лет нужны чтобы конкуренты передохли, грубо говоря.
Одна из немногих "профессий", под которую "заточили" нейросеть - программирование.
Знаешь какие новые профессии сейчас начали появляться? Вместо промпт-инженеров? AI Content Editor и AI Code Reviewer. Ну или чистильщики. Да, это люди, которые перелопачивают тексты и код за нейронками.
Да они её даже еще не начали получать!
"Мы ещё и не начинали". (C)
Потому как бухгалтеров заменяют программы(программисты). То же касается многих других проф. Сколько надо было раньше бухгалтеров, а сколько сейчас? Они всё ещё нужны, т.к. местами тормозит прогресс налоговая(через банки). Переводы, консультанты, продаваны - уже. Остаются только особые вещи, типа откатов - тут живой продаван нужен. Гиды и курьеры - тут шасси нужно, ну и это делается. Склады - то же что с бухгалтерами.
А вот врача, учителя и т.д. - тут тормозит инерция мышления, требования коммуникации и правовые последствия. Примерно то же же не даёт в области права применять ИИ. Но есть, например, архитектура. Что там по ИИ? А те же проблемы, что и с 3D, и с 2D картинками. Сделать можно, даже красиво, но доработать до качества - нет. Местами в этих секторах уже прошли путь от повсеместного использования ИИ, затем перешли к ИИ и доработке, а потом уже дошли до такого же отказа от него - потому как ИИ выходит дороже и менее качественно, т.к. всё равно требует качественного спеца и не делает это итеративно.
Если вы видите, что ИИ где-то не применяют, то это не оттого, что это ещё не пробовали. А оттого, что это пока что ни у кого не получилось или уже отчасти сделано, но вы не в теме
@Представляете во сколько раз бухгалтеров в мире больше, чем программистов?
А сидеть, если что, нейросеть будет? Бухгалтер ведь за свою работу отвечает вплоть до уголовки, даже если эта работа сама по себе предельно тупая. Начальник над этим бухгалтером тоже вряд ли будет рад лично присесть за ошибки новомодного ИИ- бухгалтера, работающего на непонятной магии.
КДПВ рисуют роботы.
КДПВ по определению должна быть ярким цветастым пятном, чтобы глаз зацепила. Она не предназначена для детального рассматривания — стоит начать её рассматривать, как из неё полезут всевозможные нейропальцы, то есть ни для какого другого применения она непригодна и человеки по-прежнему рулят (хотя бы в качестве бредодетектора).
Вот цифры, которые может проверить каждый
Проверил, вы свободный денежный поток путаете с прибылью от года к году, и ещё приписываете столетние облиги к капитальным затратам в 2026, а не размазываете их на 100 лет
Upd. А, статья написана ИИ
Это что угодно, но не 30-летняя инфраструктура. Я бы назвал это горой неликвидных активов в ускоренном цикле замены.
И если компания начинает тратить 200 миллиардов в год на инфраструктуру, которую нужно будет заменить через несколько лет, она подписывается на бесконечную эскалацию затрат, где 200 млрд сегодня означают 300 млрд завтра, и так далее.
Угу.
AWS в 2026: "We have never retired any A100 (2020 года выпуска) and have them completely sold out". https://x.com/benitoz/status/2018878834440032582
Google в 2025: "TPU demand is outstripping supply, claims 8yr old hardware iterations have “100% utilization”" https://www.datacenterdynamics.com/en/news/google-says-tpu-demand-is-outstripping-supply-claims-8yr-old-hardware-iterations-have-100-utilization/
MS в 2025: "Мы снимаем V100, которым стукнуло 7.5 лет. Ой, нет, не снимаем и продлеваем до 2026" https://learn.microsoft.com/en-us/azure/virtual-machines/ncv3-retirement
Я вот не понимаю этой всей истерики по поводу того, что вот бизнес купит видеокарт на много денег и влезет в долги.
Вы посмотрите на то сколько лет в эксплуатации Nvidia T4 карты. Они до сих пор продаются и используются (CV, OCR задачи - вполне ок для части). 8 лет прошло с релиза карт, а они до сих пор в строю.
Если на пальцах прикинуть, то окупаемость инвестиций получается отличная для видеокарт.
Там минимум срок жизни карт 5 лет, реально - под 10. А по поводу потребления - так у того же гугла есть большой объем трафика с поиска для AI подсказок, утилизируют.
Вот давайте прикинем экономику одной B200. Гугл говорит, что цена у нее $30-40к за штуку. Учтем, что это крупные покупатели - скидка 30% от публичной там точно будет. Возьмем $25к за карту.
Аренда часа от $5.7 до $14. Возьмем усредненную в $8. И, консервативно, утилизацию в 30% (думаю, что там будет больше, но на дистанции что-то такое ожидаемо). Это будет 13140 часов за 5 лет которые она будет делать что-то полезное, те $105120 грязной выручки.
Из нее вычтем закупочную стоимость, остается $80к. И пусть половина из них уйдет на электричество и обслуживание. Те профик в $40к за 5 лет или, примерно ~26% годовых на капитал. Для долларового актива это превосходная цифра.
Зададимся парой вопросов. Если ИИ развивают на ради денег, то ради чего? Кто те люди, что развивают ИИ и что между ними общего? К примеру, когда строили Большой Адронный Коллайдер, то потратили пару десятилетий на эту мега стройку, которая между прочим и не может окупиться. Как монетизировать пару столкнувшихся электронов? А вот то, что нашли поле Хигса, объяснило дыру в науке. Так вот, предполагаем, что за стройкой ИИ стоят миллиардеры, у которых и так полно денег, значит вывод - делают ради науки. А что даёт наука? Прогресс в развитии и медицине. Стоп. У всех этих миллиардеров есть собственные медицинские фонды, включая узкоспециализированные по продолжительности жизни. Обычная наука способна находить и тестировать новые лекарства при текущих условиях десятилетиями. А вот ИИ уже что-то там ускорило в сотни раз. Стоит ли игра свеч? Просто упускаете из виду стандартный принцип - "кому выгодно". Да, пузырь лопнет, с шумом, треском, но оставит после себя не руины, а передовую науку.
А что даёт наука?
Люди надеются получить ответ на вопрос - что есть Я. То есть как из бездушной материи получается субъект, который радуется и плачет, который любит и ненавидит.
Коллайдер и не задумывался как коммерческий проект. Это нишевой научный проект.
А вот нейросети позиционируются как революция, типа внедрения парового двигателя.
Причём революция экономически выгодная, чего пока совершенно не заметно. Не говоря уже о убытках компаний его производящих.
И сравнения с автомобилями, паровозами или компьютерами совершенно не уместно.
Так как всё это побеждало в более или менее честной конкуренции в течении десятков лет.
Они тратят больше, чем зарабатывают: почему Google и Amazon берут кредиты на 100 лет ради ИИ