История учит нас тому, что пузыри лопаются не тогда, когда заканчиваются деньги
Ну почему же. Именно тогда, когда они заканчиваются, или когда становится понятно, что скоро закончатся. Когда оказывается, что актив был сильно переоценен и не способен приносить ожидаемого дохода, а компаниям становится нечем платить по кредитам и обязательствам. Так было с пузырем доткомов, когда бизнес-модели многочисленных интернет-компаний оказались неэффективными, что привело к волне банкротств. Или с ипотечным кризисом в США в 2000-х годах, когда плавающие ставки и резкое увеличение ежемесячных выплат привели к массовым неплатежам населения по ипотеке, и как следствие обесцениванию ипотечных ценных бумаг.
Код пишется? Система работает? Времени и затрат при этом меньше? Тогда все ОК
Не все "ОК". В статье ясно написано, что он не понимал что делает его код. Что когда на стейджинге упал его сервис, не смог найти причину, и делать это пришлось автору статьи...
Получается, это была своего рода "имитация" работы. И какое-то время это "работало" - до первого падения... Когда оно рано или поздно происходит - вайбкодер оказывается беспомощен. Он не понимает как работает код, не знает как искать причины багов, не умеет дебажить, не имеет опыта и насмотренности.
Разве существующих мощностей и инфраструктуры не хватает для обслуживания всех платных и почти миллиарда бесплатных пользователей, и обучения новых моделей? Для чего им новые на сотни миллиардов долларов, которые даже не планируют окупаться? А как же оптимизация кода, алгоритмов?
У меня одно предположение - строят AGI, рассчитывая, что масштабирование позволит сделать это на существующей архитектуре.
Красной нитью через все подобные статьи проходят призывы оформить платную подписку на ИИ. Конечно, само по себе это не означает, что их авторы ангажированы, а прогнозы заведомо неверны. Но закономерность прослеживается очень четко. Сотни миллиардов долларов вложений надо как-то окупать. И для этого, среди прочего, могут делаться подобные вирусные вбросы, о которых через полгода-год никто не вспомнит, а платных пользователей прибавит существенно.
Ну почему же. Именно тогда, когда они заканчиваются, или когда становится понятно, что скоро закончатся. Когда оказывается, что актив был сильно переоценен и не способен приносить ожидаемого дохода, а компаниям становится нечем платить по кредитам и обязательствам. Так было с пузырем доткомов, когда бизнес-модели многочисленных интернет-компаний оказались неэффективными, что привело к волне банкротств. Или с ипотечным кризисом в США в 2000-х годах, когда плавающие ставки и резкое увеличение ежемесячных выплат привели к массовым неплатежам населения по ипотеке, и как следствие обесцениванию ипотечных ценных бумаг.
Не все "ОК". В статье ясно написано, что он не понимал что делает его код. Что когда на стейджинге упал его сервис, не смог найти причину, и делать это пришлось автору статьи...
Получается, это была своего рода "имитация" работы. И какое-то время это "работало" - до первого падения... Когда оно рано или поздно происходит - вайбкодер оказывается беспомощен. Он не понимает как работает код, не знает как искать причины багов, не умеет дебажить, не имеет опыта и насмотренности.
Разве существующих мощностей и инфраструктуры не хватает для обслуживания всех платных и почти миллиарда бесплатных пользователей, и обучения новых моделей? Для чего им новые на сотни миллиардов долларов, которые даже не планируют окупаться? А как же оптимизация кода, алгоритмов?
У меня одно предположение - строят AGI, рассчитывая, что масштабирование позволит сделать это на существующей архитектуре.
Красной нитью через все подобные статьи проходят призывы оформить платную подписку на ИИ. Конечно, само по себе это не означает, что их авторы ангажированы, а прогнозы заведомо неверны. Но закономерность прослеживается очень четко. Сотни миллиардов долларов вложений надо как-то окупать. И для этого, среди прочего, могут делаться подобные вирусные вбросы, о которых через полгода-год никто не вспомнит, а платных пользователей прибавит существенно.