США ТРАТИТ В 100 РАЗ БОЛЬШЕ НА ИИ ЦОДЫ, ЧЕМ РОССИЯ

🔥Мир стоит на пороге новой эры искусственного интеллекта, и Америка не просто намерена участвовать в этой гонке — она стремится занять лидирующие позиции.Компании OpenAI, Oracle и SoftBank запускают амбициозный проект Stargate, который предполагает создание сверхмощных дата-центров и суперкомпьютеров, способных изменить правила игры в области ИИ, подержанный Трампом, привлечет инвестиции в размере ПОЛУТРИЛЛИОНА ДОЛЛАРОВ — сумма, сопоставимая с ВВП Израиля или Египта. Участники проекта готовы выделить 100 миллиардов уже на начальном этапе, оставшиеся 400 миллиардов будут инвестированы в течение следующих четырех лет. При этом SoftBank берет на себя финансовую ответственность, а OpenAI операционную. По информации с сайта OpenAI, строительство объектов уже началось, первая площадка создается в Техасе. Кроме того, компания активно ищет и оценивает потенциальные площадки по всей стране для организации новых ИИ-кампусов. После полного запуска потребляемая мощность всех комплексов составит около 5 ГВт, что сопоставимо с 83,3 миллионам обычных лампочек, работающих одновременно.

😥От этой новости голова идет кругом, когда сравниваешь такие инвестиции с российскими. Но стоит упомянуть, что США может себе ПОКА позволить напечатать эти зеленые бумажки, так как еще является резервной валютой, а вот России необходимо быть аккуратнее с инвестициями, чтобы не создать дисбаланс во всех отраслях - жаль, что мы не можем печатать, как в США... Помимо этого, не нужно забывать про количество населения в Америке чуть более 300 миллионов, а в России чуть более 140 миллионов - а это сказывается на количестве потребления и покупательской способности.

Недавно я писал пост, почему потребление ИИ увеличиться, а не уменьшится.

🇷🇺В России расклад такой, в перспективе ближайших 5 лет в отрасли «ЦОДы и Дата-центры» будут проинвестированы 120 проектов на сумму 596,4 млрд рублей. Это крупные дата-центры (от 500 стойко-мест), не считая, маленьких периферийных ЦОДов, в которые также активно инвестируют компании. Чуть-чуть отвлекся, теперь назову самых крупных инвесторов в традиционные дата-центры: Сбер (142 млрд), ЕвросибЭнерго (120 млрд), Датапро (50 млрд), Газпром (41 млрд) и Тензор (30 млрд). 

❗️НО, мы планируем стать технологическим лидером в БПЛА (после заявлений нашего президента), а это поможет нам более быстрее исполнять разного рода задачи на ШИРОКИХ просторах матушки России и возможно сделать прорыв в экспорте, помимо нефти и газа.

Как вы считаете, сможет ли Россия быть технологическим лидером в общей гонке технологий? Жду ваших прогнозов в комментариях. Пишу об инновациях и взрывных новостях в технологическом секторе в своем тг-канале.

Пару дней назад я провел небольшое исследование о новом ИИ-решении от китайской компании DeepSeek, которое вызвало настоящий информационный бум в СМИ и эмоциональную реакцию истерику со стороны американских ИИшных корпораций, как я уже упоминал в своей новости на Хабре. Причины этого события коренятся в экономических и технологических аспектах. Пока другие обсуждают выдающиеся достижения DeepSeek, я постараюсь заглянуть в будущее этой ИИ-гонки...

📊 С точки зрения экономики, есть такой парадокс, который называется в честь одного английского экономиста Джевонса. Его суть в том, что технологический прогресс, улучшающий эффективность использования определенного ресурса, зачастую приводит к увеличению его потребления, а не к снижению. Яркий пример — появление более экономичных двигателей, которые не только не сократили расход топлива, но и способствовали росту количества автомобилей на дорогах, таким образом увеличив общий объем потребляемого бензина. Поэтому будут пользоваться не только одним ИИ инструментом, а всеми ведь у каждого уже сформированная аудитория.

😉 С точки зрения технологий, успех компании DeepSeek во многом стал возможен благодаря новой архитектуре Multi-head Latent Attention (MLA). Эта инновация позволила снизить затраты на обучение моделей на целых 90%, при этом игнорируя 95% несущественных данных. В отличие от OpenAI и Nvidia, которые используют весь массив данных, что делает их обработку информации значительно более затратной. Ленивый или гениальный подход алгоритма к обработке информации? Этот вопрос оставим до следующего новостного бума. Более того, DeepSeek применяет открытый исходный код, что также ускоряет процесс обучения.

Но что же будет дальше?

😎 Я предполагаю, что теперь все компании в области ИИ пересмотрят свои алгоритмы, внося необходимые поправки. Это, в свою очередь, приведет к удешевлению услуг и повышению доступности для обычных пользователей и компаний. Также стоит ожидать пересмотра аппаратного обеспечения, в частности видеокарт. Многие из компаний, вероятно, начнут внедрять менее мощные видеокарты для обработки основной информации, в то время как для анализа данных с множеством параметров будут использоваться высокопроизводительные чипы, такие как Blackwell B200 от Nvidia. Все будут стараться удешевить инфраструктуру, как это было в 21 веке с автомобилями.

В заключении, хотел бы отметить, что главная цель инноваций — это создание продуктов максимально доступных для пользователей, а не просто ради самих новшеств. Об инновациях рассказываю в своем тг-канале и пишу статьи про ИИ и дата-центры на Хабр.