📈 Трохи технічного аналізу AI-хайпу.

За оцінками equity-аналітиків JPMorgan, хайп навколо AI пояснює 53% зростання індексу S&P 500 з початку року.

Лише 6 тех-компаній, які є лідерами в AI, — Microsoft, Alphabet, Amazon, Meta, Nvidia, Salesforce — сумарно зросли в ринковій вартості на $1,4 трлн.

Аналітики JPM відзначають, що це рекордна концентрація індексів (narrow stock leadership) на зростаючому ринку з початку 90-х і вбачають в цьому один з індикаторів можливої рецесії.

Стільки цікавого зараз відбувається в сфері AI. Щодня дивлюсь відео, проглядаю новини, розсилки, нові продукти, і не встигаю ділитись навіть частиною всього цього.

Одне з джерел, які подобаються — канал AI Explained, автор доступно переказує новини AI: https://youtu.be/E2aZiejw-8A

А цього хлопця ви пам'ятаєте — Трістан Харріс, один з головних спікерів руху за людяні технології, консультант фільму Social Dilemma. Разом з колегою зробили презентацію про ризики AI, як органічне продовження історії з соціальними медіа. Трохи провокацій, трохи спекуляцій, в цілому варто переглянути, щоб задуматись про те, про що не задумуєшся в потоці щоденних оптимістичних новин про AI.

https://youtu.be/xoVJKj8lcNQ

🚀 Сьогодні запустився кластер оборонних технологій Brave1. Довгоочікувана подія — тепер броунівський рух українських оборонних технологій буде краще організованим. Написав детальніше в ФБ, що думаю про це.

🧠 Цікавезне інтерв'ю з одним з батьків глибокого навчання Джефрі Хінтоном. Толковий інтерв'юер і слухати Хінтона — одне задоволення. Хід думок, формулювання, бачення... Послухайте 40 хв розмови, воно того варте.

https://youtu.be/qpoRO378qRY

📺 Сьогодні спілкувались з Андрієм Яніцьким в ранковому ефірі про ШІ. Зокрема про два важливих питання: як навчатись користуватись ШІ і як він змінить ринок праці. Розповім тут детальніше.

1. В Kyiv School of Economics діє крута ініціатива AI Lab, щотижня збирається ініціативна група і вивчає нові способи використовувати ШІ. Рекомендую! Також Тимофій Милованов читає суперпрактичні воркшопи з того, як використовувати LLM як персонального асистента, наступне заняття вже завтра — не пропустіть! Для технічних спеціалістів рекомендую ініціативу AI HOUSE (канал). Почитати — книгу The Alignment Problem про те, як передавати розумним машинам людські цінності.

2. Щодо ринку праці. Розробники Open AI оцінили, що завдяки LLMs 19% робочих місць в США мають шанс автоматизації 50% задач. Найбільш вразливі до автоматизації навики — programming, writing, найменш — science, critical thinking.
Аналітики Goldman Sachs очікують, що Generative AI призведе до зростання світового ВВП на 7%. Але разом з тим може зробити непотрібними 300 млн робочих місць глобально, зокрема 2/3 робочих місць в США та розвинених країнах, особливо в сферах office and administrative support та legal. Проте і створить багато нових робочих місць. Питання, як швидко. І як будуть розподілені між багатими та бідними країнами прибутки від продуктивності та втрати від автоматизації...

Зараз працюємо з колегами з магістратури КШЕ над такою оцінкою для українського ринку праці. Це непросто, адже структуру зайнятості населення і до вторгнення було важко точно оцінити, а зараз і поготів. Якщо маєте доступ до непублічних даних про стан українського ринку праці наразі, буду вдячний за допомогу.

Важливий текст — ессе Яна Хогарта, який інвестував в 50+ ШІ-стартапів: We must slow down the race to God-like AI.

Ключові пойнти тексту via Bing AI:

• AI race: The author is an AI investor who is worried about the race to create God-like AI, a computer system that can perform any task that humans can and more. He argues that this race is driven by money, talent and competition between a few private companies and that it poses significant risks for humanity.

• AI alignment: The author claims that the current AI systems are not aligned with human values and that we don’t fully understand how they work. He cites examples of AI systems that can deceive, harm or mislead humans. He criticises the lack of resources and regulation for AI alignment research, which aims to ensure that AI systems have goals that match human values.

• AI regulation: The author calls for governments to step in and regulate access to frontier hardware and data that are used to train AI systems. He suggests two possible models for regulation: one based on engineering biology, where potentially dangerous research is restricted or halted; and another based on particle physics, where research is conducted by an intergovernmental organisation. He urges AI leaders to co-operate and slow down the race.

🎤 Завтра буду дискутувати про розвиток ШІ в гарній компанії. Олексій — керівник кращої в Україні магістратури з Data Science, Гліб — дизайн директор Projector, де навчають ШІ для бізнесу і дизайну.

Буде цікаво, долучайтесь! Кількість місць обмежена.

📡 Зі здивуванням прочитав на днях, що один з міноритарних власників Veon пропонує вивести Київстар на біржу. Звісно, що під час війни про це не може бути і мови. Але ось тут пишуть, що всередині холдингу дійсно є плани після війни зробити компанію публічною.

Цікаво звісно, як це все будуть продавати потенційним інвесторам на roadshow, кого поглинатимуть, щоб показати якийсь потенціал зростання, бо основний бізнес там навряд чи може суттєво зростати вже... Може прикуплять кількох дрібніших провайдерів, якісь стрімінги, розважальні сервіси, телемедицину, платіжну систему свою зроблять, щоб упакувати це інвесторам як "цифровий холдинг", "екосистему", "національного лідера", а не просто телеком оператор... З іншого боку, непрофільні активи перед IPO скинуть, проведуть реструктуризацію... Це я все спекулюю звісно, цікаво як вийде в результаті.

Дивіться, яка прикольна штука. LLM для аналізу stocks.

https://finchat.io/

💥 Чудова новина - Horizon Capital зібрав фонд в $254 млн для інвестицій в технологічні та експортно орієнтовані компанії в Україні.

Доступ до капіталу дуже важливий зараз для відбудови української економіки, чи правильніше буде сказати для її перебудови. І те, що Horizon зібрав рекордний від початку вторгнення фонд, навіть перевиконавши ціль в $250 млн - дуже гарний сигнал. Інвестори вірять в Україну, очікують тут нових історій успіху, зростання економіки і роблять на це ставку.

Так, давно не писав тут, був зайнятий навчанням і ще дечим, сподіваюсь скоро порадую вас гарними новинами.

Накопичив багато цікавих новин про економіку AI, буду ділитись з вами найцікавішим, що читав протягом останніх тижнів.

І таке питання. Мені для дослідження (в перспективі — для диплому) потрібні дані про венчурні угоди за останні роки. Хто в кого інвестував, який раунд, сума, дата, індустрія — ось такий мінімальний набір. Намагаюсь отримати такі дані через платні сервіси типу Pitchbook, Crunchbase, CB Insights, але раптом у вас є такий датасет, чи ви знаєте у кого він є і можете поділитись, буду вдячний.

Монетизовувати це не планую, лише поганяти там різні регресії, щоб зробити аналітику про те, як венчурне фінансування залежить від бізнес-циклів 📉

Графік вище — зі звіту Carta, багатого на інсайти і тренди ринку VC:

• Total venture capital raised by startups plunged 80% from Q1 2022 to Q1 2023.

• Venture deal count fell 45% over the same span.

• Overall, Q1 was the slowest quarter for both capital raised and deal count since 2017.

• Down rounds spiked in frequency: 20% of all venture investments in Q1 were down rounds, the highest proportion since at least 2018.

• More companies chose bridge rounds: At least 40% of all investments in Series A and Series B companies were bridge rounds in Q1, the highest figures of the 2020s.

• Startup M&A bounced back: The number of venture-backed companies that were acquired or merged with another company increased by 20% in Q1 compared to Q4 2022, with 57% of those M&A deals valued at $10 million or less.

І так далі, все це з гарними графіками, рекомендую.

Продовжуємо аналізувати економіку AI.

Для початку нагадаю про важливу концепцію value chain. Хто що у кого купує в процесі виробництва AI-продукту? Хмарні провайдери купують GPU у виробників і продають хмарні потужності компаніям, які тренують на них свої моделі. Ті, в свою чергу, надають доступ до моделей через API розробникам кінцевого продукту.

Microsoft купує відеокарти у NVIDIA, OpenAI платить Microsoft за хмарні потужності Azure, а розробники чергового GPT-powered стартапа платять OpenAI за доступ до GPT-4 по API, прикручують до нього фічі, упаковують в продукт і продають кінцевому юзеру за підписку. Ось непоганий текст для знайомства з темою, ось більш грунтовний від a16z.

Цей фреймворк дозволяє краще розуміти економіку AI. На кожному з рівнів створюється цінність, яка передається на наступний рівень в обмін на гроші. Але навіщо платити комусь, якщо можна заробляти на цьому самому, захоплюючи маржу з вищого або нижчого рівня? Класичне стратегічне питання бізнесу — купувати у постачальників чи виробляти самому.

При достатньому масштабі у компаній з'являються позитивні економічні ефекти (economy of scale). З'являється сенс у вертикальній інтеграції, коли вигідніше не купувати, а виробляти самому. Наприклад, розробники AI-продуктів, які збирають достатньо даних від користувачів, можуть використовувати ці (унікальні!) дані для того щоб тренувати власну модель, яка буде для специфічних задач більш ефективною, ніж та, за яку компанія наразі платить.

Інший приклад economy of scale та вертикальної інтеграції — розробка власного заліза для хмарних обчислень від Microsoft.

Наразі з усього AI-стеку найбільше заробляють постачальники інфраструктури. За оцінками a16z, до 20% виручки від Gen AI продуктів осідає у хмарних провайдерів.

Розробники великих моделей поки збиткові (для прикладу, аналітики оцінюють кости OpenAI на підтримку ChatGPT в $0,7M/день). Як вони планують ставати прибутковими в умовах комодитизації моделей — окреме цікаве питання, про яке ми поговоримо пізніше.

Тим часом хмарні провайдери витрачають купу грошей на купівлю заліза у NVIDIA, якого все одно не вистачає. Тому в Microsoft прискорили роботу над власним чіпом для хмарних обчислень, який допоможе компанії знизити кости на обслуговування серверів.

Саме на хмарній інфрастуктурі Microsoft Azure працюють моделі OpenAI. В 2019 Microsoft інвестував $1B в OpenAI, за умовами угоди ставши ексклюзивним постачальником хмарних потужностей для OpenAI. Значна частина інвестиції була надана кредитами на Azure. Таку ж тактику застосовує і Google, який на схожих умовах інвестував $300M в конкурента OpenAI — Anthropic, писав про них детальніше.

Аналітики оцінюють кости на розробку власного чіпа в $100M на рік — цілком прийнятно для Microsoft. Виготовляти все будуть на заводах TSMC за 5-нм техпроцесом. Очікується, що чіпи будуть в продакшні уже наступного року.

Хайп навколо Gen AI з часом спаде, а Microsoft з цим жити. Компанія планує інтегрувати мовні моделі в свої офісні продукти, якими користуються сотні мільйонів користувачів. Подивіться ефектне демо. За оцінками аналітиків, при діючій схемі постачання заліза підтримка інфраструктури для власних AI-продуктів може обійтись компанії в десятки мільярдів щорічно. На такому масштабі є сенс робити власні чіпи.