План «Б» от Кай-Фу Ли: Что делать, если США всё же станут гегемоном в AGI.
Как Китай собирается остаться №2, даже когда США подомнут под себя весь мир.
Одной фразой план таков: к моменту, когда в США создадут AGI, Китай должен успеть стать мировым лидером в агентских приложениях.
В октябре я рассказывал про то, что «Кай-Фу Ли объявил войну Nvidia и всей ИИ-экосистеме США. И судя по его последним достижениям, шансы победить есть» [1].
Но будучи реалистом и обладая колоссальным опытом, он понимает, что даже если «шансы есть», это отнюдь не гарантирует победу. А значит нужно обязательно иметь план «Б» на случай, если шансы не материализуются.
Прежде чем рассказать об этом плане (подробный рассказ самого Кай-Фу см. [2]), я тезисно расскажу, как Кай-Фу Ли видит ситуацию, при которой план «А» (стать #1 в мире ИИ) будет для Китая уже невозможным.
1. Не смотря на ряд обоснованных сомнений скептиков и уж видимых для экспертов техно-экономических сложностей, вероятность создания AGI примерно к 2030 весьма высока (обоснование этого читатель может найти в [3]).
2. Пятилетка движения к AGI будет иметь два движка:
a. Неукротимое масштабирование всего (HW, фундаментальные модели, вывод), потребующее астрономических сумм - сотен ярдов) – см. [4]
b. Ажиотажное заселение пока почти пустого рынка агентских приложений (см рис [5] из отчета [6])
3. В масштабировании США победят Китай и по деньгам, и по оборудованию. А при заселении рынка агентских приложений у Китая есть неплохие шансы.
4. Тот, кто первым разработает AGI, способный доминировать над конкурентами, не только достигнет технологического рубежа, но и неизбежно станет коммерческой монополией. Более того, такой прорыв, скорее всего, подстегнет амбиции стать абсолютным монополистом.
5. Скорее всего, абсолютным монополистом станет OpenAI, конкурирующая только с Anthropic (Google все больше отстает от пары лидеров; Цукер уже понял, что слил гонку, и выбрал тактику — “если не можешь победить, открывай исходный код”; Маск — темная лошадка, но не потянет и космос, и AGI; остальные не в счет).
6. Как только AGI окажется в руках Сэма Альтмана, все остальные могут курить бамбук.
Поэтому план «Б» таков.
1. Построить экосистему агентских приложений как ров - к тому времени, как OpenAI достигнет полного доминирования, у Китая уже должна быть надежная коммерческая экосистема агентских приложений. И когда США придут, чтобы сокрушить Китай, по крайней мере, у Китая будет возможность сопротивляться.
2. Копать этот ров Китай будет в понимании, что при заселении рынка агентских приложений будет переход от графических пользовательских интерфейсов (GUI) к разговорным пользовательским интерфейсам (CUI) и в конечном итоге к пользовательскому интерфейсу на основе делегирования (если ваш помощник умнее, способнее, осведомленнее и понимает вас лучше, чем вы сами, почему бы вам не позволить ему сделать все за вас)
3. Помимо этого понимания у Китая уже есть стратегия, в корне отличная от США
a. В компании США набирают самых умных, дают им огромные ресурсы и без колебаний сжигают GPU, создавая массу захватывающих результатов.
Но уменьшить эти результаты при коммерциализации очень сложно. Это как спроектировать самую роскошную, красивую и грандиозную кухню, а затем пытаться втиснуть ее в маленькую квартиру. Или создать самый быстрый, самый мощный двигатель и пытаться втиснуть его в малолитражку. Это просто не работает.
b. Поэтому цель Китая — не строить самый дорогой в мире AGI, а
1) создавать фундаментальные модели, обеспечивающие экономически эффективный вывод
2) Печь как пирожки всевозможные коммерческие приложения с разговорным и делегирующим интерфейсом.
PS Про термин AGI спорить нет смысла.
Речь об ИИ (уровня гениальных людей) на основе моделей, настолько же мощнее GPT-4 (уровень старшеклассника), насколько GPT-4 мощнее GPT-2 (уровень детсадовца). И на это до 2030 ресурсов и денег хватит. А про сознание, квалиа и прочую казуистику в контексте AGI – забейте.
#ИИгонка #AGI #Китай #США
Как Китай собирается остаться №2, даже когда США подомнут под себя весь мир.
Одной фразой план таков: к моменту, когда в США создадут AGI, Китай должен успеть стать мировым лидером в агентских приложениях.
В октябре я рассказывал про то, что «Кай-Фу Ли объявил войну Nvidia и всей ИИ-экосистеме США. И судя по его последним достижениям, шансы победить есть» [1].
Но будучи реалистом и обладая колоссальным опытом, он понимает, что даже если «шансы есть», это отнюдь не гарантирует победу. А значит нужно обязательно иметь план «Б» на случай, если шансы не материализуются.
Прежде чем рассказать об этом плане (подробный рассказ самого Кай-Фу см. [2]), я тезисно расскажу, как Кай-Фу Ли видит ситуацию, при которой план «А» (стать #1 в мире ИИ) будет для Китая уже невозможным.
1. Не смотря на ряд обоснованных сомнений скептиков и уж видимых для экспертов техно-экономических сложностей, вероятность создания AGI примерно к 2030 весьма высока (обоснование этого читатель может найти в [3]).
2. Пятилетка движения к AGI будет иметь два движка:
a. Неукротимое масштабирование всего (HW, фундаментальные модели, вывод), потребующее астрономических сумм - сотен ярдов) – см. [4]
b. Ажиотажное заселение пока почти пустого рынка агентских приложений (см рис [5] из отчета [6])
3. В масштабировании США победят Китай и по деньгам, и по оборудованию. А при заселении рынка агентских приложений у Китая есть неплохие шансы.
4. Тот, кто первым разработает AGI, способный доминировать над конкурентами, не только достигнет технологического рубежа, но и неизбежно станет коммерческой монополией. Более того, такой прорыв, скорее всего, подстегнет амбиции стать абсолютным монополистом.
5. Скорее всего, абсолютным монополистом станет OpenAI, конкурирующая только с Anthropic (Google все больше отстает от пары лидеров; Цукер уже понял, что слил гонку, и выбрал тактику — “если не можешь победить, открывай исходный код”; Маск — темная лошадка, но не потянет и космос, и AGI; остальные не в счет).
6. Как только AGI окажется в руках Сэма Альтмана, все остальные могут курить бамбук.
Поэтому план «Б» таков.
1. Построить экосистему агентских приложений как ров - к тому времени, как OpenAI достигнет полного доминирования, у Китая уже должна быть надежная коммерческая экосистема агентских приложений. И когда США придут, чтобы сокрушить Китай, по крайней мере, у Китая будет возможность сопротивляться.
2. Копать этот ров Китай будет в понимании, что при заселении рынка агентских приложений будет переход от графических пользовательских интерфейсов (GUI) к разговорным пользовательским интерфейсам (CUI) и в конечном итоге к пользовательскому интерфейсу на основе делегирования (если ваш помощник умнее, способнее, осведомленнее и понимает вас лучше, чем вы сами, почему бы вам не позволить ему сделать все за вас)
3. Помимо этого понимания у Китая уже есть стратегия, в корне отличная от США
a. В компании США набирают самых умных, дают им огромные ресурсы и без колебаний сжигают GPU, создавая массу захватывающих результатов.
Но уменьшить эти результаты при коммерциализации очень сложно. Это как спроектировать самую роскошную, красивую и грандиозную кухню, а затем пытаться втиснуть ее в маленькую квартиру. Или создать самый быстрый, самый мощный двигатель и пытаться втиснуть его в малолитражку. Это просто не работает.
b. Поэтому цель Китая — не строить самый дорогой в мире AGI, а
1) создавать фундаментальные модели, обеспечивающие экономически эффективный вывод
2) Печь как пирожки всевозможные коммерческие приложения с разговорным и делегирующим интерфейсом.
PS Про термин AGI спорить нет смысла.
Речь об ИИ (уровня гениальных людей) на основе моделей, настолько же мощнее GPT-4 (уровень старшеклассника), насколько GPT-4 мощнее GPT-2 (уровень детсадовца). И на это до 2030 ресурсов и денег хватит. А про сознание, квалиа и прочую казуистику в контексте AGI – забейте.
#ИИгонка #AGI #Китай #США
11🤔140👍134😱15🤯5👎2
Прорыв DeepSeek- - «это счастье для всех, даром, и … никто не уйдет обиженный!"
Самое важное и самое незамеченное последствие успеха Deepseek-R1.
Эти слова про счастье для всех произнес сталкер Рэдрик Шухарт на дне котлована, найдя Золотой Шар, исполняющий любые желания. Так заканчивается знаменитый роман братьев Стругацких "Пикник на обочине". И так же можно описать начало новой фазы мировой гонки к AGI.
Самое важное и самое пока что незамеченное большинством аналитиков (разве что, кроме Джека Кларка - соучредителя Anthropic, а ранее директора по политике внедрения в OpenAI) последствие успеха Deepseek-R1 в следующем:
• Прорыв Deepseek – это уже не прорыв Deepseek.
Будучи объявленным в открытый доступ, это улучшение модели (алгоритмы и методы обучения) становится прорывом всей мировой ИИ-индустрии.
• Это улучшение доступно всем. И потому его невозможно «откатить назад». Никому уже не придется изобретать это заново. Это улучшение быстро распространится, и станет вторым скачком прогресса ИИ. Первый скачок был связан с возможностями масштабирования. Теперь пришло время второго – оптимизация алгоритмов и методов обучения.
• 2й скачок, как и 1й, принесет наибольшую пользу тем компаниям, у кого больше денег и высокопроизводительного «железа» для вычислений. Таковы законы рынка и масштабирования. Так будет и теперь.
Вот что, на самом деле, наиболее важно в этой истории. А не американские горки стоимости акций производителей «железа» и разработчиков ИИ-моделей. И не, якобы, то, что Китай догнал и перегнал США.
Все это вторично и временно. А мировой прорыв всей ИИ-индустрии человечества (от США и Китая до России и Мальты) уже случился, и обратно его не откатить.
#ИИгонка #Китай #США
Самое важное и самое незамеченное последствие успеха Deepseek-R1.
Эти слова про счастье для всех произнес сталкер Рэдрик Шухарт на дне котлована, найдя Золотой Шар, исполняющий любые желания. Так заканчивается знаменитый роман братьев Стругацких "Пикник на обочине". И так же можно описать начало новой фазы мировой гонки к AGI.
Самое важное и самое пока что незамеченное большинством аналитиков (разве что, кроме Джека Кларка - соучредителя Anthropic, а ранее директора по политике внедрения в OpenAI) последствие успеха Deepseek-R1 в следующем:
• Прорыв Deepseek – это уже не прорыв Deepseek.
Будучи объявленным в открытый доступ, это улучшение модели (алгоритмы и методы обучения) становится прорывом всей мировой ИИ-индустрии.
• Это улучшение доступно всем. И потому его невозможно «откатить назад». Никому уже не придется изобретать это заново. Это улучшение быстро распространится, и станет вторым скачком прогресса ИИ. Первый скачок был связан с возможностями масштабирования. Теперь пришло время второго – оптимизация алгоритмов и методов обучения.
• 2й скачок, как и 1й, принесет наибольшую пользу тем компаниям, у кого больше денег и высокопроизводительного «железа» для вычислений. Таковы законы рынка и масштабирования. Так будет и теперь.
Вот что, на самом деле, наиболее важно в этой истории. А не американские горки стоимости акций производителей «железа» и разработчиков ИИ-моделей. И не, якобы, то, что Китай догнал и перегнал США.
Все это вторично и временно. А мировой прорыв всей ИИ-индустрии человечества (от США и Китая до России и Мальты) уже случился, и обратно его не откатить.
#ИИгонка #Китай #США
22👍445🤔65👎24🤯5
Кто получит «Мандат Неба»?
Динамика «гонки вооружений» LLM одним слайдом.
«Гонка вооружений» на рынке больших языковых моделей (LLM) определяется просто: все стараются получить максимально высокую точность при минимальной цене. А а «фронтир» отражает лучшие на данный момент варианты по сочетанию этих двух параметров.
Диаграмма показывает [1], как разные версии языковых моделей (от OpenAI, Deepseek, Google «Gemini», Anthropic и др.) соотносятся по:
• стоимости (ось X): цена за миллион токенов - чем правее точка, тем дешевле использование модели (ниже стоимость за миллион токенов).
• качеству (ось Y): рейтинг LMSys Elo - чем выше точка, тем сильнее модель (лучшее качество ответов/результатов).
Ключевые выводы (по состоянию на февраль 2025)
• Чемпион в соотношении цена-производительность - Gemini 2.0 Flash Thinking (лучше, чем DeepSeek r1 (по ELO) и дешевле
• Стоимость возможностей GPT-4 упала в 1000 раз за 18 месяцев
• Скорость роста возможностей моделей просто немыслимая – так не бывает, … но так есть!
PS Спецы из Google DeepMind полагают, что они близки к получению «Мандата Неба» ("Mandate of Heaven" (天命, Тяньмин)) [2]. Когда говорят, что компания имеет "Mandate of Heaven" в сфере ИИ, это означает, что она занимает лидирующую позицию не просто благодаря рыночной доле, но и благодаря признанию её технологического превосходства и инновационного лидерства.
Но вряд ли конкуренты согласятся 😊
#ИИгонка
Динамика «гонки вооружений» LLM одним слайдом.
«Гонка вооружений» на рынке больших языковых моделей (LLM) определяется просто: все стараются получить максимально высокую точность при минимальной цене. А а «фронтир» отражает лучшие на данный момент варианты по сочетанию этих двух параметров.
Диаграмма показывает [1], как разные версии языковых моделей (от OpenAI, Deepseek, Google «Gemini», Anthropic и др.) соотносятся по:
• стоимости (ось X): цена за миллион токенов - чем правее точка, тем дешевле использование модели (ниже стоимость за миллион токенов).
• качеству (ось Y): рейтинг LMSys Elo - чем выше точка, тем сильнее модель (лучшее качество ответов/результатов).
На диаграмме видны две основные "границы эффективности" (pareto frontier):
• Синяя линия от OpenAI, показывающая их модели
• Оранжевая линия от Gemini 2, которая, судя по надписи, предлагает "лучше, дешевле, круче"
• Более дорогие и мощные модели в верхней левой части (например, различные версии GPT-4)
• Средний сегмент в центре (Claude 3.5, Gemini 1.5)
• Более доступные модели в правой части (Amazon Nova Lite, Gemini 1.5 Flash)
Ключевые выводы (по состоянию на февраль 2025)
• Чемпион в соотношении цена-производительность - Gemini 2.0 Flash Thinking (лучше, чем DeepSeek r1 (по ELO) и дешевле
• Стоимость возможностей GPT-4 упала в 1000 раз за 18 месяцев
• Скорость роста возможностей моделей просто немыслимая – так не бывает, … но так есть!
PS Спецы из Google DeepMind полагают, что они близки к получению «Мандата Неба» ("Mandate of Heaven" (天命, Тяньмин)) [2]. Когда говорят, что компания имеет "Mandate of Heaven" в сфере ИИ, это означает, что она занимает лидирующую позицию не просто благодаря рыночной доле, но и благодаря признанию её технологического превосходства и инновационного лидерства.
Но вряд ли конкуренты согласятся 😊
#ИИгонка
7👍128🤔40👎1
Большие ИИ-батальоны – новая стратегия Китая в борьбе с США.
Китай использует слом вычислительной парадигмы ИИ DeepSeek’ом для выхода вперед в ИИ-гонке.
Китай нашел очередной сверхэффективный контрприем против удушающего захвата экспортных ограничений США на микросхемы для ИИ.
Прошлогодние итоги торгово-технологической войны Китая и США за лидерство в ИИ показали, что «отставание Китая с мая ‘23 по октябрь ‘24 сократилось в 30 раз». И тем не менее, чтобы от сокращения отставания перейти к лидерству в ИИ-гонке, Китай мог рассчитывать лишь чудо. Ибо почуявшие на затылке дыхание Китайских конкурентов, лидирующие в гонке OpenAI, Google и Anthropic в конце 2024 взвинтили темп разработок новых моделей, а Белый дом еще сильнее стал душить Китай экспортными ограничениями.
Но чудо все-таки случилось. Им стал революционный прорыв китайских моделей компании DeepSeek. Этот прорыв кардинально изменил основу основ ИИ-гонки - требования к вычислительной мощности для ИИ-систем: прежняя парадигма «основанная на обучении» сменилась на парадигму «основанную на выводе».
• В прежней парадигме соотношение вычислительных ресурсов на этапе обучения модели и на этапе вывода (инференс) было от 70/30 до 80/20
• А в новой – DeepSeek установил планку соотношения вычислительных ресурсов на 25/75) – т.е. основные ресурсы требовались уде при ответах на запросы пользователей.
Еще более важно (и в этом то и состоял главный прорыв DeepSeek’а для Китая) – что в «эпоху вывода» также меняются требования к архитектуре вычислительных кластеров: вместо гонки за кластеры стоимостью в сотни миллиардов к распределенной архитектуре.
Новый отчет Qbit AI показывает, как это выглядит на практике (см. рис.).
Поставщики периферийных облачных вычислений, такие как PPIO, запускают ИИ-сервисы через распределенные сети, используя более 3900 узлов в 1200 городах Китая общей вычислительной мощностью более 1000 петафлопс.
И при этом Qbit сообщает, что во время китайского Нового года "PPIO достигла 99,9% доступности своих услуг To-Business DeepSeek… В настоящее время среднесуточное потребление токенов платформы PPIO превысило 130 миллиардов."
Таким образом, по состоянию на март 2025:
•
Для сравнения, оценки аналогичных показателей для самых продвинутых российских моделей:
•
N.B. С учетом внушительных экосистем Сбера и Яндекса и распространение их ИИ-сервисов для корпоративных заказчиков, указанные цифры могут возрасти на порядок. Но и эти цифры будут на примерно на 2 порядка меньше, чем у ведущих компаний США и Китая.
Резюме:
Новая стратегия больших батальонов распределенных вычислений, несомненно, на руку Китаю.
Однако, полемизируя с идеологией, выраженной в любимой Наполеоном фразе "Бог всегда на стороне больших батальонов", Вольтер сказал - "Бог не на стороне больших батальонов, а на стороне лучших стрелков".
А стрелки, надо признать, у США все же лучше.
#Китай #США #ИИгонка
Китай использует слом вычислительной парадигмы ИИ DeepSeek’ом для выхода вперед в ИИ-гонке.
Китай нашел очередной сверхэффективный контрприем против удушающего захвата экспортных ограничений США на микросхемы для ИИ.
Прошлогодние итоги торгово-технологической войны Китая и США за лидерство в ИИ показали, что «отставание Китая с мая ‘23 по октябрь ‘24 сократилось в 30 раз». И тем не менее, чтобы от сокращения отставания перейти к лидерству в ИИ-гонке, Китай мог рассчитывать лишь чудо. Ибо почуявшие на затылке дыхание Китайских конкурентов, лидирующие в гонке OpenAI, Google и Anthropic в конце 2024 взвинтили темп разработок новых моделей, а Белый дом еще сильнее стал душить Китай экспортными ограничениями.
Но чудо все-таки случилось. Им стал революционный прорыв китайских моделей компании DeepSeek. Этот прорыв кардинально изменил основу основ ИИ-гонки - требования к вычислительной мощности для ИИ-систем: прежняя парадигма «основанная на обучении» сменилась на парадигму «основанную на выводе».
• В прежней парадигме соотношение вычислительных ресурсов на этапе обучения модели и на этапе вывода (инференс) было от 70/30 до 80/20
• А в новой – DeepSeek установил планку соотношения вычислительных ресурсов на 25/75) – т.е. основные ресурсы требовались уде при ответах на запросы пользователей.
Еще более важно (и в этом то и состоял главный прорыв DeepSeek’а для Китая) – что в «эпоху вывода» также меняются требования к архитектуре вычислительных кластеров: вместо гонки за кластеры стоимостью в сотни миллиардов к распределенной архитектуре.
Новый отчет Qbit AI показывает, как это выглядит на практике (см. рис.).
Поставщики периферийных облачных вычислений, такие как PPIO, запускают ИИ-сервисы через распределенные сети, используя более 3900 узлов в 1200 городах Китая общей вычислительной мощностью более 1000 петафлопс.
И при этом Qbit сообщает, что во время китайского Нового года "PPIO достигла 99,9% доступности своих услуг To-Business DeepSeek… В настоящее время среднесуточное потребление токенов платформы PPIO превысило 130 миллиардов."
Таким образом, по состоянию на март 2025:
•
OpenAI ежесуточно обрабатывает около 1 трлн токенов, используя вычислительную мощность ~2000–4000 петафлопс
• Baidu также ежесуточно обрабатывает около 1 трлн токенов, но использует лишь 1500–2300 петафлопсДля сравнения, оценки аналогичных показателей для самых продвинутых российских моделей:
•
Яндекс (YaLM) ежесуточно обрабатывает около ~5 млрд токенов, используя вычислительную мощность ~1-3 петафлопс
• Сбер (GigaChat) ~5+ млрд токенов, используя ~1-5 петафлопсN.B. С учетом внушительных экосистем Сбера и Яндекса и распространение их ИИ-сервисов для корпоративных заказчиков, указанные цифры могут возрасти на порядок. Но и эти цифры будут на примерно на 2 порядка меньше, чем у ведущих компаний США и Китая.
Резюме:
Новая стратегия больших батальонов распределенных вычислений, несомненно, на руку Китаю.
Однако, полемизируя с идеологией, выраженной в любимой Наполеоном фразе "Бог всегда на стороне больших батальонов", Вольтер сказал - "Бог не на стороне больших батальонов, а на стороне лучших стрелков".
А стрелки, надо признать, у США все же лучше.
#Китай #США #ИИгонка
5👍124🤔51👎3
Deepseek разоблачен
Разоблачение новейшего инструмента КПК для шпионажа, воровства и подрыва ограничений экспортного контроля США
Так озаглавлен отчет спецкомитета Палаты представителей США (CCP Committee), в простонародье называемый «Комитет по китайским угрозам США».
Сухой остаток заключения комитета можно сформулировать так.
Deepseek – это часть правительственной мафиозной структуры абсолютно нового типа, созданной руководством Китая для подрыва безопасности США с использованием новейших, стратегически неожиданных цифровых технологий.
Это представляет серьезную угрозу безопасности США. И уже привело к искаженному восприятию представителями отрасли и политиками, будто Китай отстает от США в области ИИ примерно на 1,5 года. Тогда как реальное отставание - всего 1 квартал.
Необходимо принятие срочных мер по расширению и совершенствованию экспортного контроля и устранению рисков, связанных с ИИ-моделями КНР.
Комментировать выводы и рекомендации отчет CCP Committee я не буду.
Однако, признаюсь, я был поражен, когда обратился к модели Deepseek для уточнения ряда вопросов в связи с публикацией этого отчета.
Как это можно было реализовать, мне пока не очень понятно. Не миллионы же китайских цензоров в реальном времени правят ответы модели. Хотя с китайцев станется и такое.
#Китай #США #ИИгонка #ЭкспортныйКонтроль
Разоблачение новейшего инструмента КПК для шпионажа, воровства и подрыва ограничений экспортного контроля США
Так озаглавлен отчет спецкомитета Палаты представителей США (CCP Committee), в простонародье называемый «Комитет по китайским угрозам США».
Сухой остаток заключения комитета можно сформулировать так.
Deepseek – это часть правительственной мафиозной структуры абсолютно нового типа, созданной руководством Китая для подрыва безопасности США с использованием новейших, стратегически неожиданных цифровых технологий.
Это представляет серьезную угрозу безопасности США. И уже привело к искаженному восприятию представителями отрасли и политиками, будто Китай отстает от США в области ИИ примерно на 1,5 года. Тогда как реальное отставание - всего 1 квартал.
Необходимо принятие срочных мер по расширению и совершенствованию экспортного контроля и устранению рисков, связанных с ИИ-моделями КНР.
Комментировать выводы и рекомендации отчет CCP Committee я не буду.
Однако, признаюсь, я был поражен, когда обратился к модели Deepseek для уточнения ряда вопросов в связи с публикацией этого отчета.
В это трудно поверить, но Deepseek в реальном времени (!!!) цензурирует свои ответы. И прямо на ваших глазах исправляет сделанные парой абзацев выше в том же чате свои высказывания или просто стирает их, ссылаясь на невозможность обсуждения этой темы.
Как это можно было реализовать, мне пока не очень понятно. Не миллионы же китайских цензоров в реальном времени правят ответы модели. Хотя с китайцев станется и такое.
#Китай #США #ИИгонка #ЭкспортныйКонтроль
🤯159👍86🤔61😱27👎24
ИИ разделил человечество на 3 «подвида»: развитые, развивающиеся и китайцы
Поразительные результаты мирового исследования Мельбурнского университета и KPMG
В рамках исследования «Доверие, отношение и использование ИИ: глобальное исследование 2025 года» было опрошено 48 340 человек в 47 странах.
Прекрасно оформленную графику 115-страничного отчета исследования стоит просмотреть всем.
1. Человечество разделилось по отношению к ИИ на 2 группы:
A. тех, кто в своем большинстве активно и умело используют, доверяют и позитивно относятся к ИИ, глядя на перспективы развития ИИ с оптимизмом;
B. тех, кто в своем большинстве мало и неумело используют, не сильно доверяют и довольно негативно относятся к ИИ, глядя на перспективы развития ИИ с опасение и тревогой;
А – это развивающиеся страны типа Нигерии, Индии, Эмиратов, Южной Африки и т.п.
В – это развитые страны типа западноевропейский стран, Австралии, США и Японии
2. Однако есть еще и третья группа – это Китай:
A. По часть активного и умелого использования, доверия и позитивного отношения, характеризуемого доминированием позитивных взглядов на перспективы развития ИИ, китайцы даже лучше большинства развивающихся стран.
B. При этом вряд ли кто сомневается, что по части ИИ-потенциала (да и вообще, по части экономики, науки и технологий), Китай – хоть еще и не №1 в мире, но уж точно не ниже №2.
Именно поэтому австралийская новостное агентство сопроводило новость об этом отчете видеороликом «ИИ-технологии делают Китай более мощным, чем никогда»
Данных по России в отчете, понятное дело, нет.
Однако, по данным ВЦИОМ, активность использования и умение россиян примерно как в Австралии и Канаде. А по части доверия и оптимизма – как в Венгрии или Испании.
Так что, чтобы присоединиться к почетной 3й группе, в России нужно сильно больше китайцев.
#ИИгонка #Китай
Поразительные результаты мирового исследования Мельбурнского университета и KPMG
В рамках исследования «Доверие, отношение и использование ИИ: глобальное исследование 2025 года» было опрошено 48 340 человек в 47 странах.
Прекрасно оформленную графику 115-страничного отчета исследования стоит просмотреть всем.
Я же здесь открытым текстом напишу 2 вывода исследования, о которых авторы написали лишь между строк из-за ограничений политкорректности.
1. Человечество разделилось по отношению к ИИ на 2 группы:
A. тех, кто в своем большинстве активно и умело используют, доверяют и позитивно относятся к ИИ, глядя на перспективы развития ИИ с оптимизмом;
B. тех, кто в своем большинстве мало и неумело используют, не сильно доверяют и довольно негативно относятся к ИИ, глядя на перспективы развития ИИ с опасение и тревогой;
А – это развивающиеся страны типа Нигерии, Индии, Эмиратов, Южной Африки и т.п.
В – это развитые страны типа западноевропейский стран, Австралии, США и Японии
2. Однако есть еще и третья группа – это Китай:
A. По часть активного и умелого использования, доверия и позитивного отношения, характеризуемого доминированием позитивных взглядов на перспективы развития ИИ, китайцы даже лучше большинства развивающихся стран.
B. При этом вряд ли кто сомневается, что по части ИИ-потенциала (да и вообще, по части экономики, науки и технологий), Китай – хоть еще и не №1 в мире, но уж точно не ниже №2.
Именно поэтому австралийская новостное агентство сопроводило новость об этом отчете видеороликом «ИИ-технологии делают Китай более мощным, чем никогда»
Данных по России в отчете, понятное дело, нет.
Однако, по данным ВЦИОМ, активность использования и умение россиян примерно как в Австралии и Канаде. А по части доверия и оптимизма – как в Венгрии или Испании.
Так что, чтобы присоединиться к почетной 3й группе, в России нужно сильно больше китайцев.
#ИИгонка #Китай
🤔122👍80👎23😱3🤯1
В этом году китайские LLM сравняются с американскими… Но это Китаю не поможет.
США задавят Китай 10-тикратной превосходством своего HW, преобразовав его в ИИ-работников.
От того, кто из двоих лидеров – США или Китай, - выиграет важнейшую мировую гонку 21 века за первенство в области ИИ, во многом зависит, будет ли мир 2030-х и далее скроен по американскому или по китайскому образцу.
Пока в лидерах гонки однозначно были США. Но к концу 2024 Китай доказал, что способен разрабатывать свои большие языковые модели, приближаясь к уровню лучших образцов США.
По сути, вопросом 2025 года стал вопрос – сумеет ли теперь Китай догнать (а значит сможет и перегнать) все самые крутые американские модели по всем ключевым характеристикам?
Только законченное интереснейшее аналитическое исследование лаборатории «AI and Compute» Центра политики технологий и безопасности корпорации RAND под руководством проф. Леннарта Хайма дало интригующий ответ на этот вопрос:
Т.е. формула «Есть «железо» - участвуй в гонке. Нет «железа» - кури в сторонке», в итоге, решит итог гонки за мировую гегемонию в ИИ (и не только).
#ИИгонка #Китай #США
США задавят Китай 10-тикратной превосходством своего HW, преобразовав его в ИИ-работников.
От того, кто из двоих лидеров – США или Китай, - выиграет важнейшую мировую гонку 21 века за первенство в области ИИ, во многом зависит, будет ли мир 2030-х и далее скроен по американскому или по китайскому образцу.
Пока в лидерах гонки однозначно были США. Но к концу 2024 Китай доказал, что способен разрабатывать свои большие языковые модели, приближаясь к уровню лучших образцов США.
По сути, вопросом 2025 года стал вопрос – сумеет ли теперь Китай догнать (а значит сможет и перегнать) все самые крутые американские модели по всем ключевым характеристикам?
Только законченное интереснейшее аналитическое исследование лаборатории «AI and Compute» Центра политики технологий и безопасности корпорации RAND под руководством проф. Леннарта Хайма дало интригующий ответ на этот вопрос:
1. Да, в 2025 Китай догонит США по всем ключевым параметрам моделей.
2. Но это не позволит Китаю сравняться по вычислительной (а значит и по интеллектуальной) мощи с США. Ибо Китай отстает по вычислительной мощи примерно в 10 раз. И потому, даже догнав США по уровню моделей, общий разрыв все равно будет в 10 раз.
3. Более того. В 2026 ключевую роль ИИ-систем в экономике, науке и военном деле будут играть уже не разговорные LLM (ИИ-чатботы), а ИИ-агенты. Каждый такой ИИ-аген будет выполнять работу, как минимум, одного, а чаще десятков высококлассных специалистов.
Что при 10-кратном превосходстве вычислительной мощности станет равносильным 10-100-кратным превосходством в прибавке «интеллектуальной рабочей силы» в экономике, научных исследованиях и военном деле.
Т.е. формула «Есть «железо» - участвуй в гонке. Нет «железа» - кури в сторонке», в итоге, решит итог гонки за мировую гегемонию в ИИ (и не только).
#ИИгонка #Китай #США
👍128🤔63👎25🤯9
Китай доказал США, что он не СССР и не Россия
Удушающий захват экспортного контроля не удался
Вышедший вчера отчет State of AI: China Q2 2025 аналитической компании Artificial Analysis на цифрах подтвердил недавно сказанные досадливые слова 1-го человека в мире по «железу» для ИИ Дженсена Хуанга, что «экспортный контроль США действительно провалился».
История этой гонки такова.
• Осенью 2022 США в схватке с Китаем за первенство в ИИ «сменили дзюдо на бразильское джиу-джитсу». США назвали 35 ключевых «технологий удушающей хватки» способных в 21 веке убить будущее любой страны. И №1 в этом списке технологий был ИИ.
• Той же осенью в ответ на самый страшный удушающий прием США - экспортный контроль на передовые чипы и оборудование для их производства, - Китай ответил не так, как СССР или Россия. У нас будет не импортозамещение – решило руководство Китая, - а научно-техническое самоусиление.
• Через год, осенью 2023, видя что разрыв между США и Китаем сокращается, США пошли на беспрецедентный шаг. Они объявили столь жесткие новые правила экспортного контроля, что это уже был не «удушающий прием», а удар ломом по голове.
• Но уже в начале 2024, создав 150+ собственных моделей и 40 из них через госпроверку выведя на рынок для широкого применения, Китай сократил отставание от США до нескольких месяцев.
• А в начале 2025 Китай использовал слом вычислительной парадигмы ИИ DeepSeek’ом для выхода вперед в ИИ-гонке. И это, в совокупности со «стратегией больших батальонов», позволило за 1.5 года сократить отставание Китая от США в 30 раз.
Выход в мае DeepSeek R1-0528 привел к положению, показанному на диаграммах.
Теперь остается только гадать, где был бы DeepSeek, если бы у него был такой же свободный доступ к «железу», как и у американских конкурентов. И то ли еще будет, после выхода уже обучаемого DeepSeek R2.
Правда, мудрецы из Rand утверждают, что Китаю это не поможет. Но как знать, - ведь и про «удушающий захват» экспортного контроля они тоже писали. А получилось вона как 😎
#ИИгонка #Китай #США
Удушающий захват экспортного контроля не удался
Вышедший вчера отчет State of AI: China Q2 2025 аналитической компании Artificial Analysis на цифрах подтвердил недавно сказанные досадливые слова 1-го человека в мире по «железу» для ИИ Дженсена Хуанга, что «экспортный контроль США действительно провалился».
Китай догнал США по самым мощным ИИ в мире (левые 2 диаграммы на приложенной картинке) и перегнал по самым мощным ИИ с открытыми весами (правые 2 диаграммы).
История этой гонки такова.
• Осенью 2022 США в схватке с Китаем за первенство в ИИ «сменили дзюдо на бразильское джиу-джитсу». США назвали 35 ключевых «технологий удушающей хватки» способных в 21 веке убить будущее любой страны. И №1 в этом списке технологий был ИИ.
• Той же осенью в ответ на самый страшный удушающий прием США - экспортный контроль на передовые чипы и оборудование для их производства, - Китай ответил не так, как СССР или Россия. У нас будет не импортозамещение – решило руководство Китая, - а научно-техническое самоусиление.
• Через год, осенью 2023, видя что разрыв между США и Китаем сокращается, США пошли на беспрецедентный шаг. Они объявили столь жесткие новые правила экспортного контроля, что это уже был не «удушающий прием», а удар ломом по голове.
• Но уже в начале 2024, создав 150+ собственных моделей и 40 из них через госпроверку выведя на рынок для широкого применения, Китай сократил отставание от США до нескольких месяцев.
• А в начале 2025 Китай использовал слом вычислительной парадигмы ИИ DeepSeek’ом для выхода вперед в ИИ-гонке. И это, в совокупности со «стратегией больших батальонов», позволило за 1.5 года сократить отставание Китая от США в 30 раз.
Выход в мае DeepSeek R1-0528 привел к положению, показанному на диаграммах.
Теперь остается только гадать, где был бы DeepSeek, если бы у него был такой же свободный доступ к «железу», как и у американских конкурентов. И то ли еще будет, после выхода уже обучаемого DeepSeek R2.
Правда, мудрецы из Rand утверждают, что Китаю это не поможет. Но как знать, - ведь и про «удушающий захват» экспортного контроля они тоже писали. А получилось вона как 😎
#ИИгонка #Китай #США
5👍176🤯38🤔26👎14😱5
Тестирование GigaChat от Сбера показало — России нечего ловить в конкуренции ИИ США и Китая.
Если GigaChat отражает состояние всей российской экосистемы LLM, то Россия не только не сможет конкурировать на переднем крае, но и даже столкнётся с трудностями в нише небольших открытых моделей.
Вышесказанное – парафраз вердикта Джека Кларка (сооснователя и Head of Policy компании Anthropic, а до того Policy Director OpenAI) на опубликованные результаты тестов сравнительной производительности GigaChat (разработанное Сбером семействе моделей с открытыми и закрытыми весами, созданных специально для работы с русским языком).
Пикантность этого тестирования (опубликованного не врагами, а самой командой GigaChat) в том, что разработчики GigaChat сами проверила свои модели на бенчмарке MERA – набор сравнительных тестов для современных текстовых русскоязычных моделей, разработанный российским Альянсом в сфере ИИ.
Почему это важно? — спрашивает Джек Кларк.
И отвечает так — поле битвы за лидерство в ИИ остаётся за США и Китаем (т.е. по мнению Джека Кларка, для России здесь нет места).
Впрочем, уверен, - будут и иные трактовки.
И в том числе, в духе бородатого анекдота про то, как Президент США Джимми Картер и Генсек КПСС Л. И. Брежнев соревновались в беге.
— Картер добежал первым.
— Через полчаса до финиша с большим трудом доковылял Брежнев.
На следующее утро сообщение ТАСС:
По результатам забега президент США Джимми Картер занял предпоследнее
место. Генеральный секретарь ЦК КПСС Леонид Ильич Брежнев занял почетное
второе место.
#ИИГонка #Россия #США #Китай
Если GigaChat отражает состояние всей российской экосистемы LLM, то Россия не только не сможет конкурировать на переднем крае, но и даже столкнётся с трудностями в нише небольших открытых моделей.
Вышесказанное – парафраз вердикта Джека Кларка (сооснователя и Head of Policy компании Anthropic, а до того Policy Director OpenAI) на опубликованные результаты тестов сравнительной производительности GigaChat (разработанное Сбером семействе моделей с открытыми и закрытыми весами, созданных специально для работы с русским языком).
Пикантность этого тестирования (опубликованного не врагами, а самой командой GigaChat) в том, что разработчики GigaChat сами проверила свои модели на бенчмарке MERA – набор сравнительных тестов для современных текстовых русскоязычных моделей, разработанный российским Альянсом в сфере ИИ.
И оказалось, что русские модели семейства GigaChat, заточенные на русский язык, показали на тестах, специфичных для русского языка, результаты хуже, чем результаты учувствовавших в испытаниях американских (Claude 3.7 Sonnet, Gemini 2.0 Flach и Gemini 1.5 Pro) и китайских (DeepSeek-V3 и DeepSeek-V3-0324) моделей.
Почему это важно? — спрашивает Джек Кларк.
И отвечает так — поле битвы за лидерство в ИИ остаётся за США и Китаем (т.е. по мнению Джека Кларка, для России здесь нет места).
Впрочем, уверен, - будут и иные трактовки.
И в том числе, в духе бородатого анекдота про то, как Президент США Джимми Картер и Генсек КПСС Л. И. Брежнев соревновались в беге.
— Картер добежал первым.
— Через полчаса до финиша с большим трудом доковылял Брежнев.
На следующее утро сообщение ТАСС:
По результатам забега президент США Джимми Картер занял предпоследнее
место. Генеральный секретарь ЦК КПСС Леонид Ильич Брежнев занял почетное
второе место.
#ИИГонка #Россия #США #Китай
👍145🤔53😱38👎22🤯6
Кто прав в деле DeepSeek: Пол Триоло против российских экспертов
Две версии одного прорыва
Феномен DeepSeek расколол экспертное сообщество на два лагеря. Американский аналитик Пол Триоло в своих статьях "Laying on the DeepSeek FUD" и "Reports of DeepSeek 'deception' deeply flawed" рисует картину незаслуженно оклеветанной частной компании, ставшей жертвой FUD-кампании дезинформации (Fear, Uncertainty, Doubt), цель которой посеять страх, неопределенность и сомнения по отношению к DeepSeek, чем поставить конкурента в невыгодное положение.
Российские же эксперты, напротив, видят в DeepSeek закономерный триумф китайской стратегии в области ИИ.
Версия Триоло: частный гений против государственной машины
Американский аналитик убедительно доказывает: DeepSeek — это история частного предпринимательства, а не государственного планирования. Лян Вэньфэн, бывший управляющий хедж-фондом, вложил собственные средства в разработку ИИ без копейки государственных денег. А прорывной успех DeepSeek стал сюрпризом для больших китайских руководителей.
Триоло методично развенчивает мифы о "50 000 чипов Hopper", связях с армией и краже технологий OpenAI. Он показывает, как американские "аналитики открытых источников" создают конспирологические теории из фрагментарных данных, не понимая ни китайской реальности, ни специфики инноваций.
Российская перспектива: системный успех
Российские эксперты видят в DeepSeek нечто большее — демонстрацию мощи китайской научно-технической экосистемы. Даже если компания формально частная, ее успех стал возможен благодаря десятилетиям инвестиций в образование, науку и технологии. Китайские университеты, Академия наук, государственные программы привлечения талантов — все это создало питательную среду для прорыва.
С этой точки зрения, DeepSeek — не аномалия, а закономерность. Китай методично строил свою позицию в высшей лиге ИИ, и DeepSeek — лишь наиболее яркое проявление этого процесса.
Парадокс истины
Удивительно, но обе версии могут быть верными одновременно. Триоло прав в том, что DeepSeek — это частная инициатива, а американские обвинения — это FUD-кампания дезинформации. Но российские эксперты тоже правы: частный успех DeepSeek неотделим от системных преимуществ Китая.
Лян Вэньфэн мог быть гениальным предпринимателем, но его гений расцвел в экосистеме, которую создало китайское государство. Талантливые выпускники лучших университетов, доступ к вычислительным мощностям, культура открытого исследования — все это плоды долгосрочной стратегии.
Главный урок
DeepSeek показал, что в гонке за ИИ побеждает не тот, кто больше тратит, а тот, кто умнее использует ресурсы. Китай создал условия, в которых частная инициатива может давать результаты мирового уровня. США пока отвечает на это FUD-кампанией дезинформации.
#Китай #США #ИИгонка
Две версии одного прорыва
Феномен DeepSeek расколол экспертное сообщество на два лагеря. Американский аналитик Пол Триоло в своих статьях "Laying on the DeepSeek FUD" и "Reports of DeepSeek 'deception' deeply flawed" рисует картину незаслуженно оклеветанной частной компании, ставшей жертвой FUD-кампании дезинформации (Fear, Uncertainty, Doubt), цель которой посеять страх, неопределенность и сомнения по отношению к DeepSeek, чем поставить конкурента в невыгодное положение.
Российские же эксперты, напротив, видят в DeepSeek закономерный триумф китайской стратегии в области ИИ.
Версия Триоло: частный гений против государственной машины
Американский аналитик убедительно доказывает: DeepSeek — это история частного предпринимательства, а не государственного планирования. Лян Вэньфэн, бывший управляющий хедж-фондом, вложил собственные средства в разработку ИИ без копейки государственных денег. А прорывной успех DeepSeek стал сюрпризом для больших китайских руководителей.
Триоло методично развенчивает мифы о "50 000 чипов Hopper", связях с армией и краже технологий OpenAI. Он показывает, как американские "аналитики открытых источников" создают конспирологические теории из фрагментарных данных, не понимая ни китайской реальности, ни специфики инноваций.
Российская перспектива: системный успех
Российские эксперты видят в DeepSeek нечто большее — демонстрацию мощи китайской научно-технической экосистемы. Даже если компания формально частная, ее успех стал возможен благодаря десятилетиям инвестиций в образование, науку и технологии. Китайские университеты, Академия наук, государственные программы привлечения талантов — все это создало питательную среду для прорыва.
С этой точки зрения, DeepSeek — не аномалия, а закономерность. Китай методично строил свою позицию в высшей лиге ИИ, и DeepSeek — лишь наиболее яркое проявление этого процесса.
Парадокс истины
Удивительно, но обе версии могут быть верными одновременно. Триоло прав в том, что DeepSeek — это частная инициатива, а американские обвинения — это FUD-кампания дезинформации. Но российские эксперты тоже правы: частный успех DeepSeek неотделим от системных преимуществ Китая.
Лян Вэньфэн мог быть гениальным предпринимателем, но его гений расцвел в экосистеме, которую создало китайское государство. Талантливые выпускники лучших университетов, доступ к вычислительным мощностям, культура открытого исследования — все это плоды долгосрочной стратегии.
Главный урок
DeepSeek показал, что в гонке за ИИ побеждает не тот, кто больше тратит, а тот, кто умнее использует ресурсы. Китай создал условия, в которых частная инициатива может давать результаты мирового уровня. США пока отвечает на это FUD-кампанией дезинформации.
Возможно, пора перестать искать заговоры там, где нужно учиться у успешного опыта.
#Китай #США #ИИгонка
3👍193🤔37👎14😱1