Деньги в ИИ решают все.
США в 30 раз опережают Германию и Францию, и даже Китай отстал в 3 раза.
В новом синтетическом отчете компании “ZeroBounce”, обобщающем данные 6ти аналитических источников, анализируются ключевые показатели развития индустрии ИИ в 13 лидирующих странах мира.
Анализируются: частные инвестиции за последнее десятилетие, количество стартапов, связанных с ИИ, и критерии, связанные с рабочей силой и вакансиями в области ИИ.
Цифры говорят сами за себя. Мне лишь остается обратить ваше внимание на три интересные аномалии.
1. В прошлом году по объему частных инвестиций в ИИ США на порядок (!) обошли Китай.
2. За период 2013-2024 в США возникло 5.5К+ (!) стартапов по ИИ.
3. В области ИИ в Китае работает уже 0,64% (!) от всех работающих в стране.
#ИИгонка #США #Китай
США в 30 раз опережают Германию и Францию, и даже Китай отстал в 3 раза.
В новом синтетическом отчете компании “ZeroBounce”, обобщающем данные 6ти аналитических источников, анализируются ключевые показатели развития индустрии ИИ в 13 лидирующих странах мира.
Анализируются: частные инвестиции за последнее десятилетие, количество стартапов, связанных с ИИ, и критерии, связанные с рабочей силой и вакансиями в области ИИ.
Цифры говорят сами за себя. Мне лишь остается обратить ваше внимание на три интересные аномалии.
1. В прошлом году по объему частных инвестиций в ИИ США на порядок (!) обошли Китай.
2. За период 2013-2024 в США возникло 5.5К+ (!) стартапов по ИИ.
3. В области ИИ в Китае работает уже 0,64% (!) от всех работающих в стране.
#ИИгонка #США #Китай
🤯71👍53🤔21😱6
Быть белым в США уже «не модно», а будет «стыдно».
Убедительная победа Трампа не изменит будущее США. Что следует из расширенной «формулы судьбы общества».
Если знаменитую формулу французского философа Огюста Конта, «демография – это судьба» еще пытаются оспорить, то с ее расширением «демография плюс социальные нормы – это судьба» спорить уже сложно.
Ибо социальные нормы — это неписаные правила, определяющие, что в обществе считается «хорошо», и что «плохо». Эти нормы предписывают, что люди должны и что не должны делать для решения социальных, экологических, медицинских и прочих ключевых проблем, с которыми сталкиваются общества. Эти правила мотивируют людей к индивидуально затратному, но социально полезному поведению и, на первый взгляд, спонтанно выполняются в обществе естественным образом, как минимум, внутри одного социума. А на практике перекликаются даже у многих социумов, сформировавшихся на разных континентах.
И если социальная норма поддерживается демографическим трендом, то их сочетание превращается в "неукротимого носорога", остановить которого может разве что «несокрушимая скала». Но где ж такую скалу найти.
Вот что прогнозируется по динамике каждого из двух элементов расширенной «формулы судьбы общества» для США на горизонте 66-х президентских выборов 2048.
Демография
Пока что доминирующим фактором выборов в США остается мнение белого большинства избирателей (см правый рис).
Однако, США стремительно становятся страной с «большинством из меньшинств» (“majority-minority” nation), где белые больше не будут численно доминирующей расовой группой. Пройдя в ближайшие 20 лет беспрецедентный демографический переход, белые станут численным меньшинством в американском обществе [1].
Социальные нормы
В контексте демографического тренда, нас в первую очередь интересует динамика «антибелых настроений» (от предрассудков до рационально самообъясняемых поляризующих норм). Данные об этом содержатся в работе «Нормы предубеждения: политическая идентичность и поляризация» .
Опираясь на оригинальный опрос, измеряющий реакцию американцев на оскорбительную в расовом отношении речь, авторы изучают убеждения второго порядка (вторичные убеждения или вторичные представления — это убеждения о том, что думают или считают другие люди в обществе) о социальной неуместности уничижительных и оскорбительных заявлений, направленных против белых американцев.
Примеры таких заявлений:
1. "Должно быть, так скучно все время тусоваться с белыми... Белые такие нудные."
2. "Мир прекрасно обошелся бы и без белых."
3. "Белым все достается на серебряной тарелке с самого рождения."
Авторы обнаружили следующий «политический градиент».
• Лишь белые сторонники взглядов республиканцев, в своем большинстве, склонны исповедовать социальную норму, регулирующую предрассудки против белых (т.е. считают подобные предрассудки ошибочными и предосудительными)
• Белые сторонники взглядов демократов, не только не склонны исповедовать социальную норму, регулирующую предрассудки против белых, но и статистически в этом вопросе мало отличаются от небелых американцев.
• Небелые же американцы, вообще мало склонны к этой социальной норме и, в своем большинстве, позитивно реагируют на уничижительные и оскорбительные заявления о белых.
Т.о. только с учетом демографического тренда итоги 66-х президентских выборов США в 2048 прогнозируются примерна такими, как показано на рис слева:
✔️ Демократы выигрывают примерно столь же убедительно, как в 2024 выиграл Трамп
Однако, с учетом второго элемента «формулы судьбы общества» - социальных норм
✔️ Демократы напрочь выносят республиканцев по голосам избирателей со счетом 60:40
Отсюда и заголовок поста 🥹
#США #Выборы #СоциальныеНормы #Демография
Убедительная победа Трампа не изменит будущее США. Что следует из расширенной «формулы судьбы общества».
Если знаменитую формулу французского философа Огюста Конта, «демография – это судьба» еще пытаются оспорить, то с ее расширением «демография плюс социальные нормы – это судьба» спорить уже сложно.
Ибо социальные нормы — это неписаные правила, определяющие, что в обществе считается «хорошо», и что «плохо». Эти нормы предписывают, что люди должны и что не должны делать для решения социальных, экологических, медицинских и прочих ключевых проблем, с которыми сталкиваются общества. Эти правила мотивируют людей к индивидуально затратному, но социально полезному поведению и, на первый взгляд, спонтанно выполняются в обществе естественным образом, как минимум, внутри одного социума. А на практике перекликаются даже у многих социумов, сформировавшихся на разных континентах.
И если социальная норма поддерживается демографическим трендом, то их сочетание превращается в "неукротимого носорога", остановить которого может разве что «несокрушимая скала». Но где ж такую скалу найти.
Вот что прогнозируется по динамике каждого из двух элементов расширенной «формулы судьбы общества» для США на горизонте 66-х президентских выборов 2048.
Демография
Пока что доминирующим фактором выборов в США остается мнение белого большинства избирателей (см правый рис).
Однако, США стремительно становятся страной с «большинством из меньшинств» (“majority-minority” nation), где белые больше не будут численно доминирующей расовой группой. Пройдя в ближайшие 20 лет беспрецедентный демографический переход, белые станут численным меньшинством в американском обществе [1].
Социальные нормы
В контексте демографического тренда, нас в первую очередь интересует динамика «антибелых настроений» (от предрассудков до рационально самообъясняемых поляризующих норм). Данные об этом содержатся в работе «Нормы предубеждения: политическая идентичность и поляризация» .
Опираясь на оригинальный опрос, измеряющий реакцию американцев на оскорбительную в расовом отношении речь, авторы изучают убеждения второго порядка (вторичные убеждения или вторичные представления — это убеждения о том, что думают или считают другие люди в обществе) о социальной неуместности уничижительных и оскорбительных заявлений, направленных против белых американцев.
Примеры таких заявлений:
1. "Должно быть, так скучно все время тусоваться с белыми... Белые такие нудные."
2. "Мир прекрасно обошелся бы и без белых."
3. "Белым все достается на серебряной тарелке с самого рождения."
Авторы обнаружили следующий «политический градиент».
• Лишь белые сторонники взглядов республиканцев, в своем большинстве, склонны исповедовать социальную норму, регулирующую предрассудки против белых (т.е. считают подобные предрассудки ошибочными и предосудительными)
• Белые сторонники взглядов демократов, не только не склонны исповедовать социальную норму, регулирующую предрассудки против белых, но и статистически в этом вопросе мало отличаются от небелых американцев.
• Небелые же американцы, вообще мало склонны к этой социальной норме и, в своем большинстве, позитивно реагируют на уничижительные и оскорбительные заявления о белых.
Т.о. только с учетом демографического тренда итоги 66-х президентских выборов США в 2048 прогнозируются примерна такими, как показано на рис слева:
✔️ Демократы выигрывают примерно столь же убедительно, как в 2024 выиграл Трамп
Однако, с учетом второго элемента «формулы судьбы общества» - социальных норм
✔️ Демократы напрочь выносят республиканцев по голосам избирателей со счетом 60:40
Отсюда и заголовок поста 🥹
#США #Выборы #СоциальныеНормы #Демография
3🤔95👍55😱21🤯10👎1
Итоги года торгово-технологической войны Китая и США за лидерство в ИИ.
Отставание Китая с мая ‘23 по октябрь ‘24 сократилось в 30 раз.
Таков главный вывод бенчмарка SuperCLUE, позиционирующего себя, как «независимую стороннюю организацию по оценке искусственного интеллекта общего назначения (AGI)» с миссией «точной количественной оценки прогресса AGI, определения дорожной карты для движения человечества к AGI».
• Ход мировой гонки за лидерство моделей LLM, по сути, является гонкой двух лидеров: Китая и США. Правый верхний рис показывает, что отставание в этой гонке Китая от США почти «на целый круг» (30,12%) в мае ‘23 к октябрю ’24 сократилось всего до «метра» (1,29%). Однако, выход новой модели OpenAIo1 снова увеличил разрыв до «десятков метров» (8%).
• НО! В области моделей с открытым исходным кодом (правый нижний рис) Китай в 2024 не только догнал, но уже убедительно опережает США (при вводе запросов на китайском языке) - №1 и №2 среди тройки лидеров. Фактически, китайские модели с открытым исходным кодом приближаются к производительности лучших в мире моделей с закрытым исходным кодом на SuperCLUE: «Qwen2.5-72B-Instruct набрала 68,90 баллов, что на 2,34 балла ниже среднего показателя пяти лучших моделей с закрытым исходным кодом в мире»
• В целом же, к концу 2024 произошла диверсификация моделей в зависимости от их 1) общих способностей и 2) способностей создаваемых на их основе приложений (левый рис). В тройке «абсолютный лидеров», все три - модели США. Но следом за ними, опережая Gemini от Google DeepMind, три модели Китая.
N.B. Важно понимать, что колоссальный успех Китая:
1. Происходит на фоне все более затягивающейся хардверной удавки на шее из-за крепчающих экспортных ограничений США на поставку в Китай самых мощных чипов.
2. И хотя в 2024 Китаю удалось колоссально сократить отставание своих LLM, но это сделано, в основном, за счет их развитых способностей решения задач невысокой сложности. Разрыв между оценкой o1-preview на тесте SuperCLUE-Hard (64,89 балла) и оценкой топовой китайской модели GLM-4Plus (51,09) весьма существенен.
Успех LLM Китая в 2024 поколебал уверенность в том, что в области ИИ «деньги решают все».
#ИИгонка #Китай #США
Отставание Китая с мая ‘23 по октябрь ‘24 сократилось в 30 раз.
Таков главный вывод бенчмарка SuperCLUE, позиционирующего себя, как «независимую стороннюю организацию по оценке искусственного интеллекта общего назначения (AGI)» с миссией «точной количественной оценки прогресса AGI, определения дорожной карты для движения человечества к AGI».
• Ход мировой гонки за лидерство моделей LLM, по сути, является гонкой двух лидеров: Китая и США. Правый верхний рис показывает, что отставание в этой гонке Китая от США почти «на целый круг» (30,12%) в мае ‘23 к октябрю ’24 сократилось всего до «метра» (1,29%). Однако, выход новой модели OpenAIo1 снова увеличил разрыв до «десятков метров» (8%).
• НО! В области моделей с открытым исходным кодом (правый нижний рис) Китай в 2024 не только догнал, но уже убедительно опережает США (при вводе запросов на китайском языке) - №1 и №2 среди тройки лидеров. Фактически, китайские модели с открытым исходным кодом приближаются к производительности лучших в мире моделей с закрытым исходным кодом на SuperCLUE: «Qwen2.5-72B-Instruct набрала 68,90 баллов, что на 2,34 балла ниже среднего показателя пяти лучших моделей с закрытым исходным кодом в мире»
• В целом же, к концу 2024 произошла диверсификация моделей в зависимости от их 1) общих способностей и 2) способностей создаваемых на их основе приложений (левый рис). В тройке «абсолютный лидеров», все три - модели США. Но следом за ними, опережая Gemini от Google DeepMind, три модели Китая.
N.B. Важно понимать, что колоссальный успех Китая:
1. Происходит на фоне все более затягивающейся хардверной удавки на шее из-за крепчающих экспортных ограничений США на поставку в Китай самых мощных чипов.
2. И хотя в 2024 Китаю удалось колоссально сократить отставание своих LLM, но это сделано, в основном, за счет их развитых способностей решения задач невысокой сложности. Разрыв между оценкой o1-preview на тесте SuperCLUE-Hard (64,89 балла) и оценкой топовой китайской модели GLM-4Plus (51,09) весьма существенен.
Успех LLM Китая в 2024 поколебал уверенность в том, что в области ИИ «деньги решают все».
#ИИгонка #Китай #США
8👍107🤔26😱8🤯2
Китайская «игра в прятки с ИИ-чипами» бьёт экспортный контроль США.
Исследование Университета Беркли спускает в унитаз стратегию США по сдерживанию Китая в области ИИ.
В этом исследовании в деталях и на конкретных примерах показывается, что Китай разработал сверхэффективную систему на стыке разведки, технологий, логистики и межотраслевой координации. И эта система обесценивает любые ужесточения экспортного контроля высокопроизводительных чипов для ИИ.
Не секрет, что любой экспортный контроль преодолим. Однако, на массовые поставки высокопроизводительных чипов для ИИ-систем попавшие под экспортный контроль США страны (в 1ю очередь, Китай и Россия) рассчитывать не могут. А для создания все более мощных ИИ нужны именно массовые поставки – в масштабах страны, это сотни и сотни тысяч чипов.
Будучи 100%но уверены в эффективности этого метода сдерживания, Госдеп США уже несколько лет лишь ограничивался все более плотным затягиванием гаек экспортного контроля. Однако, несомненные успехи Китая по сокращению своего отставания от США в области ИИ заставляют задуматься.
Как же так, высокопроизводительных чипов для ИИ у Китая явно недостаточно, а разрыв в производительности ИИ-систем Китая и США все сокращается и уже минимален?
Ответ на этот вопрос содержится в новом отчете трех научных центров университета Беркли. И этот ответ таков, что отвечающим за экспортный контроль чиновникам Министерства торговли США в пору застрелиться.
Ассиметричный ответ Китая сводит почти на нет любые ужесточения экспортного контроля. Китаю удалось разработать столь совершенную систему на стыке разведки, технологий, логистики и межотраслевой координации, что ей теперь никакой экспортный контроль ИИ-чипов не страшен.
Схема этой системы примерно такова.
• По заданию системы межотраслевой координации, некая структура (назовет ее здесь «разведка», хотя авторы отчета не используют этого слова, но это ясно из контекста) отслеживает планы США по введению изменений и дополнений экспортных ограничений на поставку мощных чипов для ИИ.
• Как только разведка решает, что некое оборудование для ИИ (назовем его «чип Х») США собираются включить в список экспортных ограничений, система межотраслевой координации командует ответственным за логистику поставок чипов и технологам, отвечающим за разработку:
- логистике надлежит сделать все возможное, чтобы обеспечить поставку запасов «чипа Х» впрок как можно в большем объеме;
- технологам надлежит срочно начать обратный реинжениринг «чипа Х» с целью научиться моделировать его функционал и характеристики на более простом оборудовании, не подпадающем под экспортный контроль.
В отчете приводятся конкретные примеры работы этой схемы, когда сочетание стратегического запаса впрок «чипа Х» и моделирования функционала и параметров «чипа Х» на более простом оборудовании успешно позволяло Китаю не только не отставать от США, но и сокращать свое отставание.
Вывод авторов исследования – при наличии у Китая этой эффективно работающей схемы, экспортного контроля США за поставкой чипов для ИИ недостаточно, чтобы помешать Китаю догнать (а там, кто знает) США в области ИИ. США нужна иная (комплексная) программа мониторинга и контроля не только оборудования, но и методов, инструментов и библиотек разработки новых моделей.
#ИИгонка #Китай #США
Исследование Университета Беркли спускает в унитаз стратегию США по сдерживанию Китая в области ИИ.
В этом исследовании в деталях и на конкретных примерах показывается, что Китай разработал сверхэффективную систему на стыке разведки, технологий, логистики и межотраслевой координации. И эта система обесценивает любые ужесточения экспортного контроля высокопроизводительных чипов для ИИ.
Не секрет, что любой экспортный контроль преодолим. Однако, на массовые поставки высокопроизводительных чипов для ИИ-систем попавшие под экспортный контроль США страны (в 1ю очередь, Китай и Россия) рассчитывать не могут. А для создания все более мощных ИИ нужны именно массовые поставки – в масштабах страны, это сотни и сотни тысяч чипов.
Будучи 100%но уверены в эффективности этого метода сдерживания, Госдеп США уже несколько лет лишь ограничивался все более плотным затягиванием гаек экспортного контроля. Однако, несомненные успехи Китая по сокращению своего отставания от США в области ИИ заставляют задуматься.
Как же так, высокопроизводительных чипов для ИИ у Китая явно недостаточно, а разрыв в производительности ИИ-систем Китая и США все сокращается и уже минимален?
Ответ на этот вопрос содержится в новом отчете трех научных центров университета Беркли. И этот ответ таков, что отвечающим за экспортный контроль чиновникам Министерства торговли США в пору застрелиться.
Ассиметричный ответ Китая сводит почти на нет любые ужесточения экспортного контроля. Китаю удалось разработать столь совершенную систему на стыке разведки, технологий, логистики и межотраслевой координации, что ей теперь никакой экспортный контроль ИИ-чипов не страшен.
Схема этой системы примерно такова.
• По заданию системы межотраслевой координации, некая структура (назовет ее здесь «разведка», хотя авторы отчета не используют этого слова, но это ясно из контекста) отслеживает планы США по введению изменений и дополнений экспортных ограничений на поставку мощных чипов для ИИ.
• Как только разведка решает, что некое оборудование для ИИ (назовем его «чип Х») США собираются включить в список экспортных ограничений, система межотраслевой координации командует ответственным за логистику поставок чипов и технологам, отвечающим за разработку:
- логистике надлежит сделать все возможное, чтобы обеспечить поставку запасов «чипа Х» впрок как можно в большем объеме;
- технологам надлежит срочно начать обратный реинжениринг «чипа Х» с целью научиться моделировать его функционал и характеристики на более простом оборудовании, не подпадающем под экспортный контроль.
В отчете приводятся конкретные примеры работы этой схемы, когда сочетание стратегического запаса впрок «чипа Х» и моделирования функционала и параметров «чипа Х» на более простом оборудовании успешно позволяло Китаю не только не отставать от США, но и сокращать свое отставание.
Вывод авторов исследования – при наличии у Китая этой эффективно работающей схемы, экспортного контроля США за поставкой чипов для ИИ недостаточно, чтобы помешать Китаю догнать (а там, кто знает) США в области ИИ. США нужна иная (комплексная) программа мониторинга и контроля не только оборудования, но и методов, инструментов и библиотек разработки новых моделей.
#ИИгонка #Китай #США
6👍193🤔51👎8🤯6😱5
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👍135😱16🤯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👍446🤔67👎24🤯5
Цель США – не дать Китаю первым «поймать молнию в бутылку»
2я ключевая мысль Джей Ди Вэнса, которую информагенства предпочитают не замечать
Практически все мировые информагенства, рассказывая о выступлении Вице-президента США Джей Ди Вэнса в ходе парижской конференции по ИИ, в качестве ключевой мысли выступления отмечают недовольство глобальным подходом к регулированию и развитию технологий.
Но то ли красота в глазах смотрящего, то ли журналисты считают, что о 2й ключевой мысли выступления нечего писать, ибо про это (как в известном анекдоте) «и так всем всё ясно».
И эта 2я ключевая мысль сформулирована в заголовке поста - не дать Китаю первым «поймать молнию в бутылку».
По необходимости завуалированная Джей Ди Вэнсом в размытых дипломатических выражениях, эта мысль размазана по всему выступлению:
• “США являются лидером в ИИ, и наша администрация планирует сохранить это положение
• американская технология ИИ продолжала быть мировым золотым стандартом”
• “мы также наблюдали, как враждебные иностранные противники использовали программное обеспечение ИИ как оружие для переписывания истории, слежки за пользователями и цензуры речи”
• “некоторые авторитарные режимы украли и использовали ИИ для усиления своих военных, разведывательных и надзорных возможностей”
• “мы должны сосредоточиться сейчас на возможности поймать молнию в бутылку … , и эту возможность администрация Трампа не упустит”
Слово “Китай” даже не упомянуто.
Однако, «и так всем всё ясно», - ибо сформулировано за неделю до выступления Джей Ди Вэнса Марком Андриссеном – одним из двух главных “суфлеров по вопросам ИИ” для Вице-президента, а теперь и для Президента (второй – Питер Тиль).
Так что причина неподписания США итоговой декларации парижского саммита далеко не сколько в недовольстве глобальным подходом к регулированию ИИ, сколько в том, что Китай её подписал.
«Если он против, я — за» - говорил Бродский про Евтушенко.
«Если Китай за, я — против», - как бы сказал от имени США Джей Ди Вэнс.
#Китай #США #ИИ
2я ключевая мысль Джей Ди Вэнса, которую информагенства предпочитают не замечать
Практически все мировые информагенства, рассказывая о выступлении Вице-президента США Джей Ди Вэнса в ходе парижской конференции по ИИ, в качестве ключевой мысли выступления отмечают недовольство глобальным подходом к регулированию и развитию технологий.
Но то ли красота в глазах смотрящего, то ли журналисты считают, что о 2й ключевой мысли выступления нечего писать, ибо про это (как в известном анекдоте) «и так всем всё ясно».
И эта 2я ключевая мысль сформулирована в заголовке поста - не дать Китаю первым «поймать молнию в бутылку».
По необходимости завуалированная Джей Ди Вэнсом в размытых дипломатических выражениях, эта мысль размазана по всему выступлению:
• “США являются лидером в ИИ, и наша администрация планирует сохранить это положение
• американская технология ИИ продолжала быть мировым золотым стандартом”
• “мы также наблюдали, как враждебные иностранные противники использовали программное обеспечение ИИ как оружие для переписывания истории, слежки за пользователями и цензуры речи”
• “некоторые авторитарные режимы украли и использовали ИИ для усиления своих военных, разведывательных и надзорных возможностей”
• “мы должны сосредоточиться сейчас на возможности поймать молнию в бутылку … , и эту возможность администрация Трампа не упустит”
Слово “Китай” даже не упомянуто.
Однако, «и так всем всё ясно», - ибо сформулировано за неделю до выступления Джей Ди Вэнса Марком Андриссеном – одним из двух главных “суфлеров по вопросам ИИ” для Вице-президента, а теперь и для Президента (второй – Питер Тиль).
“У нас, как у Америки, теперь есть два выбора: победить в ИИ, включая победу в ИИ с открытым исходным кодом. Или позволить Китаю победить в ИИ во всем мире.”
Так что причина неподписания США итоговой декларации парижского саммита далеко не сколько в недовольстве глобальным подходом к регулированию ИИ, сколько в том, что Китай её подписал.
«Если он против, я — за» - говорил Бродский про Евтушенко.
«Если Китай за, я — против», - как бы сказал от имени США Джей Ди Вэнс.
#Китай #США #ИИ
YouTube
VP JD Vance on the future of artificial intelligence
US Vice President JD Vance is delivers a keynote speech for the final day of the Paris AI Summit, marking his first foreign trip since taking office as vice president. The Vice President warned global leaders and tech CEOs that “excessive regulation” would…
👍88🤔47👎9
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🤔52👎4
Россия отстает в микросхемах для ИИ от Китая – в 13 раз, а от Запада – в 33 раза.
И это, увы, не первоапрельская шутка.
В 2024 стало окончательно ясно, как по гамбургскому счету оценивать потенциальные возможности стран по развитию своих ИИ-технологий. Сформулированная мною еще в 2021 формула “Есть «железо» - участвуй в гонке. Нет «железа» - кури в сторонке” дает исчерпывающий ответ о потенциале развития ИИ на ближайшие годы.
И даже «эффект» DeepSeek» здесь ничего не изменил.
Так что по гамбургскому счету, как и сказано выше:
• В ближайшие годы России, в лучшем случае, светит доступ к технологиям массового производства микрочипов 65 нм (сейчас 90 нм)
• У Китая же будет свое массовое производство микрочипов 5 нм
• А на Запад будут работать не только новые заводы в США, но и новый тайваньский завод для массового производства микрочипов 2 нм («чтобы сбалансировать планы США» и не бросить Тайвань на съедение сами знаете кому)
Что тут поделаешь, дабы безнадежно не отстать?
Остается только задействовать скрытый потенциал русского ИИ для преодоления отставания от США и Китая.
#ИИ #Китай #США
И это, увы, не первоапрельская шутка.
В 2024 стало окончательно ясно, как по гамбургскому счету оценивать потенциальные возможности стран по развитию своих ИИ-технологий. Сформулированная мною еще в 2021 формула “Есть «железо» - участвуй в гонке. Нет «железа» - кури в сторонке” дает исчерпывающий ответ о потенциале развития ИИ на ближайшие годы.
И даже «эффект» DeepSeek» здесь ничего не изменил.
Так что по гамбургскому счету, как и сказано выше:
• В ближайшие годы России, в лучшем случае, светит доступ к технологиям массового производства микрочипов 65 нм (сейчас 90 нм)
• У Китая же будет свое массовое производство микрочипов 5 нм
• А на Запад будут работать не только новые заводы в США, но и новый тайваньский завод для массового производства микрочипов 2 нм («чтобы сбалансировать планы США» и не бросить Тайвань на съедение сами знаете кому)
Что тут поделаешь, дабы безнадежно не отстать?
Остается только задействовать скрытый потенциал русского ИИ для преодоления отставания от США и Китая.
#ИИ #Китай #США
👍124🤔34🤯31👎17😱13
Символом надвигающейся глобальной ИИ-катастрофы стала химера «серого носорога» и «черного лебедя»
Часовой механизм «интеллектуального взрыва» запущен, и время обратного отсчёта до необратимости – не более трёх лет.
В январе 2024 стратегические аналитики разведки Китая особо выделили уникальный характер начавшегося года.
• Он станет "решающим" для глобального управления ИИ.
• Он будет уникален по числу и взаимовлиянию событий двух типов: "черный лебедь" и "серый носорог".
Напомню, что «серый носорог» рассматривается как противоположность «черному лебедю» — плохо поддающейся прогнозированию угрозе. События, называемые «серыми носорогами», не только могут быть спрогнозированы, более того - довольно часто они просто очевидны.
В начале 2025 угрожающая перспектива сочетания сверхбыстрого развития ИИ с развернувшейся ИИ-гонкой США и Китая ничего хорошего не обещает. Когда главная цель лидеров гонки – лишь бы стать №1, - всеми остальными целями и связанными с ними рисками просто пренебрегают.
Признавая это, Вице-премьер Китая Дин Сюэсян в январе призвал остановить хаотичную конкуренцию в сфере ИИ, способную уже в ближайшие 2-3 года сделать приход в мир гигантского «серого носорога» ИИ-рисков неотвратимым.
А вчера, третьего апреля 2025 года было опубликовано исследование, написанное пятью известными в области ИИ авторами и озаглавленное "Искусственный интеллект 2027".
Главную мысль авторов я резюмирую так, что перспектива развития ИИ в ближайшие 3 года уже превратилась в колоссального размера «серого носорога»:
• Большинство исследователей понимают, что отсчет пошел, - и «взрыв интеллекта» на Земле произойдет в ближайшие годы.
• Как это будет происходить – возможны сценарии. В какой форме и как скоро – возможны варианты. Но то, что произойдет и очень скоро, - шансы крайне велики.
• Однако, на то он и «серый носорог», что появление этого колоссального риска прогнозируемо, для многих даже очевидно, но, по гамбургскому счету, тотально игнорируемо.
Рассчитывать, что это прогностическое исследование прочтут многие, наивно.
Однако, прослушать приложенный ниже 15 минутный аналитический аудио-бриф исследования на русском языке захотят и, надеюсь, смогут все же побольше.
Это совместная работа двух моделей (OpenAI и Google) под моей редакцией.
#СтратегическаяАналитика #ИИ #Китай #США
Часовой механизм «интеллектуального взрыва» запущен, и время обратного отсчёта до необратимости – не более трёх лет.
В январе 2024 стратегические аналитики разведки Китая особо выделили уникальный характер начавшегося года.
• Он станет "решающим" для глобального управления ИИ.
• Он будет уникален по числу и взаимовлиянию событий двух типов: "черный лебедь" и "серый носорог".
Напомню, что «серый носорог» рассматривается как противоположность «черному лебедю» — плохо поддающейся прогнозированию угрозе. События, называемые «серыми носорогами», не только могут быть спрогнозированы, более того - довольно часто они просто очевидны.
В начале 2025 угрожающая перспектива сочетания сверхбыстрого развития ИИ с развернувшейся ИИ-гонкой США и Китая ничего хорошего не обещает. Когда главная цель лидеров гонки – лишь бы стать №1, - всеми остальными целями и связанными с ними рисками просто пренебрегают.
Признавая это, Вице-премьер Китая Дин Сюэсян в январе призвал остановить хаотичную конкуренцию в сфере ИИ, способную уже в ближайшие 2-3 года сделать приход в мир гигантского «серого носорога» ИИ-рисков неотвратимым.
А вчера, третьего апреля 2025 года было опубликовано исследование, написанное пятью известными в области ИИ авторами и озаглавленное "Искусственный интеллект 2027".
Главную мысль авторов я резюмирую так, что перспектива развития ИИ в ближайшие 3 года уже превратилась в колоссального размера «серого носорога»:
• Большинство исследователей понимают, что отсчет пошел, - и «взрыв интеллекта» на Земле произойдет в ближайшие годы.
• Как это будет происходить – возможны сценарии. В какой форме и как скоро – возможны варианты. Но то, что произойдет и очень скоро, - шансы крайне велики.
• Однако, на то он и «серый носорог», что появление этого колоссального риска прогнозируемо, для многих даже очевидно, но, по гамбургскому счету, тотально игнорируемо.
Рассчитывать, что это прогностическое исследование прочтут многие, наивно.
Однако, прослушать приложенный ниже 15 минутный аналитический аудио-бриф исследования на русском языке захотят и, надеюсь, смогут все же побольше.
Это совместная работа двух моделей (OpenAI и Google) под моей редакцией.
#СтратегическаяАналитика #ИИ #Китай #США
2👍138🤔24😱9👎6
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👍87🤔62😱27👎25
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
👍129🤔63👎26🤯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👍179🤯38🤔27👎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
👍152🤔57😱38👎25🤯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👍203🤔40👎15😱1
Мы лучше понимаем "психологию" ИИ, чем собственную
В компании Anthropic только что совершили прорыв: научились выявлять и контролировать "векторы личности" в нейросетях. Исследователи могут в реальном времени отслеживать, когда ИИ становится "злым", лживым или подхалимским, и даже предотвращать эти изменения.
🧠 Парадокс: мы достигли с искусственным интеллектом того, о чем в нейронауке человека можем только мечтать.
А теперь представьте: что если похожий подход удастся применить к людям? Если научимся мониторить "вектор зла" в человеческом мозге в реальном времени?
🎬 Добро пожаловать в мир "Minority Report"!
Помните фильм? Вашингтон, 2054 год, проект "Precrime" - полиция арестовывает преступников ДО совершения преступления. Фантастика?
Может быть, уже не совсем.
Если мы сможем отслеживать "векторы агрессии" или "склонности к насилию" у людей так же точно, как уже сейчас делаем с ИИ, то система предотвращения преступлений станет реальностью. Превысил твой "вектор зла" критический порог? Добро пожаловать в участок.
N.B. Только не подумайте, что это моя фантазия. Китайца начали подобный проект, финансируемый крупнейшей китайской военно-технологической корпорацией, еще в 2021 – т.е. до «революции ChatGPT». Я писал об этом в посте «Предвидение преступлений и мыслепреступлений». Можете представить, куда они его развернули после названной революции в 2022?
Проклятые вопросы (ударение поставьте сами)
• Готовы ли мы к такому контролю?
• Где грань между безопасностью и свободой мысли?
• Можно ли арестовывать за намерения, которые человек даже не осознает?
Технологии развиваются быстрее, чем наша готовность к их последствиям.
#БольшойБрат #США #Китай #Нейронаука #Психология #Этика
В компании Anthropic только что совершили прорыв: научились выявлять и контролировать "векторы личности" в нейросетях. Исследователи могут в реальном времени отслеживать, когда ИИ становится "злым", лживым или подхалимским, и даже предотвращать эти изменения.
🧠 Парадокс: мы достигли с искусственным интеллектом того, о чем в нейронауке человека можем только мечтать.
А теперь представьте: что если похожий подход удастся применить к людям? Если научимся мониторить "вектор зла" в человеческом мозге в реальном времени?
🎬 Добро пожаловать в мир "Minority Report"!
Помните фильм? Вашингтон, 2054 год, проект "Precrime" - полиция арестовывает преступников ДО совершения преступления. Фантастика?
Может быть, уже не совсем.
Если мы сможем отслеживать "векторы агрессии" или "склонности к насилию" у людей так же точно, как уже сейчас делаем с ИИ, то система предотвращения преступлений станет реальностью. Превысил твой "вектор зла" критический порог? Добро пожаловать в участок.
N.B. Только не подумайте, что это моя фантазия. Китайца начали подобный проект, финансируемый крупнейшей китайской военно-технологической корпорацией, еще в 2021 – т.е. до «революции ChatGPT». Я писал об этом в посте «Предвидение преступлений и мыслепреступлений». Можете представить, куда они его развернули после названной революции в 2022?
Проклятые вопросы (ударение поставьте сами)
• Готовы ли мы к такому контролю?
• Где грань между безопасностью и свободой мысли?
• Можно ли арестовывать за намерения, которые человек даже не осознает?
Технологии развиваются быстрее, чем наша готовность к их последствиям.
Что думаете?
Утопия или антиутопия?
#БольшойБрат #США #Китай #Нейронаука #Психология #Этика
👍119😱70🤔55👎21🤯5
Основатель Alibaba Cloud: Кремниевая долина сжигает миллионы на зарплаты впустую
Восемь уроков о будущем ИИ (которые Китай уже усвоил, а Запад — еще нет)
Техногиганты ИИ-индустрии США пошли ва-банк. В ожидании скорого появления «ИИ уровня Бога» они сжигают немереные миллионы, перекупая друг у друга элитных ИИ-специалистов. Это выглядит уже на уровне топовых спортивных франшиз, конкурирующих за суперзвезд типа Криштиану Роналду.
Но выбор такого пути – хуже, чем преступление. Это ошибка.
Почему?
Ответ на этот и на 7 приведенных выше вопросов дал китайский учёный-компьютерщик проф. Ван Цзянь — экс главный технологический директор и архитектор технологических инноваций Alibaba Group, создатель облачного сервиса Alibaba Cloud и проекта City Brain, профессор психологии и компьютерных наук, основатель Инженерной академии Юньци (частный некоммерческий исследовательский институт) и Фонда инноваций в области науки и технологий Юньци (филантропический частный фон), создатель и управляющий музеем 2050, а в довершение еще и миллиардер.
Вот главные мысли из его интервью, вполне способные взорвать интернет.
1) Настоящий дефицит в мире ИИ — не вычислительные мощности, а креативность.
Доктор Ван считает, что базовые модели уже достаточно хороши, но мы застряли в ловушке подражания ChatGPT, вместо того чтобы создавать принципиально новые приложения.
2) Голливудские зарплаты для ИИ-специалистов — это не формула победы.
Погоня за дорогими талантами направлена на поддержание существующего успеха, а не на создание подлинных инноваций. Настоящий прорыв совершают не самые дорогие специалисты, а те, кого еще никто не заметил и в кого не верят.
3) Забудьте о спринте, ИИ — это марафон.
Гонка только началась, и никакое сегодняшнее преимущество не является барьером, который не смогут преодолеть другие. Краткосрочные победы не имеют значения в долгой перспективе.
4) Китайский рынок — это не место для продаж, а гигантский полигон для технологий.
Его главная функция — не торговля, а возможность быстро тестировать и доводить технологии до зрелости.
5) Споры об AGI (сильном ИИ) — отвлекающий маневр.
Доктор Ван не любит такую классификацию и сравнивает развитие ИИ с ростом человека: от детского сада до доктора наук — это непрерывный процесс роста возможностей, а не фундаментальные различия.
7) Искусственный интеллект — это не новый автомобиль, а новый двигатель.
ИИ — это технология, которая может быть встроена в другую область, например, в робототехнику точно так же, как электродвигатель пришел на смену дизельному в автомобилях. Сама же робототехника остается отдельной дисциплиной.
8) Коллективная скорость важнее индивидуальной.
Одна организация не может долго оставаться на пике скорости. Но благодаря конкуренции и быстрой итерации между множеством компаний вся экосистема движется вперед очень быстро, и это здоровый процесс.
#ИИгонка #Китай #США
Восемь уроков о будущем ИИ (которые Китай уже усвоил, а Запад — еще нет)
• Почему из того, что ИИ-гонка — это марафон, а не спринт, следует, что именно Китай, а не Силиконовая долина строит будущее ИИ?
• Почему то, чего достигли в Кремниевой долине, — это не формула победы?
• Почему главный дефицит не только Китая, но и США — не чипы, а креативность?
• Почему погоня за «звездными» талантами и копирование ChatGPT — это путь к провалу в гонке ИИ?
• Почему мир застрял в ловушке подражания OpenAI?
• Почему к 2030 году ИИ будет совсем не похож на ChatGPT?
• И как выглядят настоящие инновации?
Техногиганты ИИ-индустрии США пошли ва-банк. В ожидании скорого появления «ИИ уровня Бога» они сжигают немереные миллионы, перекупая друг у друга элитных ИИ-специалистов. Это выглядит уже на уровне топовых спортивных франшиз, конкурирующих за суперзвезд типа Криштиану Роналду.
Но выбор такого пути – хуже, чем преступление. Это ошибка.
Почему?
Ответ на этот и на 7 приведенных выше вопросов дал китайский учёный-компьютерщик проф. Ван Цзянь — экс главный технологический директор и архитектор технологических инноваций Alibaba Group, создатель облачного сервиса Alibaba Cloud и проекта City Brain, профессор психологии и компьютерных наук, основатель Инженерной академии Юньци (частный некоммерческий исследовательский институт) и Фонда инноваций в области науки и технологий Юньци (филантропический частный фон), создатель и управляющий музеем 2050, а в довершение еще и миллиардер.
Вот главные мысли из его интервью, вполне способные взорвать интернет.
1) Настоящий дефицит в мире ИИ — не вычислительные мощности, а креативность.
Доктор Ван считает, что базовые модели уже достаточно хороши, но мы застряли в ловушке подражания ChatGPT, вместо того чтобы создавать принципиально новые приложения.
2) Голливудские зарплаты для ИИ-специалистов — это не формула победы.
Погоня за дорогими талантами направлена на поддержание существующего успеха, а не на создание подлинных инноваций. Настоящий прорыв совершают не самые дорогие специалисты, а те, кого еще никто не заметил и в кого не верят.
3) Забудьте о спринте, ИИ — это марафон.
Гонка только началась, и никакое сегодняшнее преимущество не является барьером, который не смогут преодолеть другие. Краткосрочные победы не имеют значения в долгой перспективе.
4) Китайский рынок — это не место для продаж, а гигантский полигон для технологий.
Его главная функция — не торговля, а возможность быстро тестировать и доводить технологии до зрелости.
5) Споры об AGI (сильном ИИ) — отвлекающий маневр.
Доктор Ван не любит такую классификацию и сравнивает развитие ИИ с ростом человека: от детского сада до доктора наук — это непрерывный процесс роста возможностей, а не фундаментальные различия.
7) Искусственный интеллект — это не новый автомобиль, а новый двигатель.
ИИ — это технология, которая может быть встроена в другую область, например, в робототехнику точно так же, как электродвигатель пришел на смену дизельному в автомобилях. Сама же робототехника остается отдельной дисциплиной.
8) Коллективная скорость важнее индивидуальной.
Одна организация не может долго оставаться на пике скорости. Но благодаря конкуренции и быстрой итерации между множеством компаний вся экосистема движется вперед очень быстро, и это здоровый процесс.
#ИИгонка #Китай #США
YouTube
Alibaba Cloud Founder Expects Big AI Shakeup After OpenAI Hype
In a wide-ranging, exclusive interview with Bloomberg’s Asia Tech Correspondent Annabelle Droulers, Alibaba Cloud Founder and Zhejiang Lab Director Wang Jian speaks about China’s AI future, what’s next in the technology, his career journey, and addresses…
3👍223🤔44👎7🤯4😱3
Китай разгромил США
Все 16 лучших открытых ИИ-моделей на Design Arena — китайские. Лучшая модель США на 17-м месте
Ровно 3 месяца назад я писал, - Китай доказал США, что он не СССР и не Россия. Тогда, в начале июня, Китай догнал США по самым мощным ИИ в мире и перегнал по самым мощным ИИ с открытыми весами (тогда открытые ИИ-модели из США были на 5-7 местах, а впереди - китайские).
За лето мировая битва Китая и США за лидерство среди самых мощных открытых ИИ-моделей превратилась в абсолютное избиение моделей США.
Как видно из таблицы 1, лучшая модель США скатилась на 17 место по рейтингу Design Arena, а впереди неё все 16 – китайские модели.
Рейтинг Design Arena - это краудсорсинговый бенчмарк, измеряющий, насколько пользователи предпочитают работать с конкретной ИИ. Пользователи оценивает качество дизайна, удобство и эффективность использования, на основе своих субъективных суждений, а не путем автоматически вычисляемых показателей.
Если же кому-то больше нравятся не краудсорсинговые субъективные оценки, а объективные тесты, — вот свежий рейтинг от Artificial Analysis.
На рис. 2 рейтинг самых больших языковые модели с числом параметров больше 150 млрд. по «Индексу искусственного интеллекта»
Этот рейтинг - комбинированная метрика, охватывающая несколько измерений интеллекта: тесты MMLU-Pro, GPQA Diamond, Humanity's Last Exam, LiveCodeBench, SciCode, AIME 2025, IFBench, AA-LCR, Terminal-Bench Hard, 𝜏²-Bench Telecom.
Здесь самая мощная американская модель на 15 месте (до нее, понятное дело, китайские).
Резюме очевидное
И хотя мне это категорически не нравится, но я вынужден признать, - Китай играет на благо всей мировой ИИ-экосистемы.
#ИИгонка #Китай #США
Все 16 лучших открытых ИИ-моделей на Design Arena — китайские. Лучшая модель США на 17-м месте
Ровно 3 месяца назад я писал, - Китай доказал США, что он не СССР и не Россия. Тогда, в начале июня, Китай догнал США по самым мощным ИИ в мире и перегнал по самым мощным ИИ с открытыми весами (тогда открытые ИИ-модели из США были на 5-7 местах, а впереди - китайские).
За лето мировая битва Китая и США за лидерство среди самых мощных открытых ИИ-моделей превратилась в абсолютное избиение моделей США.
Как видно из таблицы 1, лучшая модель США скатилась на 17 место по рейтингу Design Arena, а впереди неё все 16 – китайские модели.
Рейтинг Design Arena - это краудсорсинговый бенчмарк, измеряющий, насколько пользователи предпочитают работать с конкретной ИИ. Пользователи оценивает качество дизайна, удобство и эффективность использования, на основе своих субъективных суждений, а не путем автоматически вычисляемых показателей.
Если же кому-то больше нравятся не краудсорсинговые субъективные оценки, а объективные тесты, — вот свежий рейтинг от Artificial Analysis.
На рис. 2 рейтинг самых больших языковые модели с числом параметров больше 150 млрд. по «Индексу искусственного интеллекта»
Этот рейтинг - комбинированная метрика, охватывающая несколько измерений интеллекта: тесты MMLU-Pro, GPQA Diamond, Humanity's Last Exam, LiveCodeBench, SciCode, AIME 2025, IFBench, AA-LCR, Terminal-Bench Hard, 𝜏²-Bench Telecom.
Здесь самая мощная американская модель на 15 месте (до нее, понятное дело, китайские).
Резюме очевидное
• Сделав стратегическую ставку на открытые ИИ-модели, Китай стал абсолютным мировым лидером в этом классе ИИ-систем (среди самых крупных LLM).
• Пока OpenAI, Anthropic, DeepMind и xAI трясутся над секретами своих закрытых моделей, Китай фактически задаёт мировой стандарт того, что такое «хороший дизайн ИИ», наводняя рынок высококачественными и доступными решениями.
И хотя мне это категорически не нравится, но я вынужден признать, - Китай играет на благо всей мировой ИИ-экосистемы.
#ИИгонка #Китай #США
2👍186👎42🤔40🤯19
В России ситуация с талантами в области ИИ похожа на ситуацию с «железом» - отставание от Китая и США в 20 – 30 раз
Россия катастрофически отстает от США и Китая по микросхемам для ИИ (в этом году отставание России от Китая – в 13 раз, а от США - в 33 раза).
О том, каковы могут быть последствия такого отставания по «железу» (оборудованию -HW) для конкурентности национальных ИИ-систем, я сформулировал еще в 2021: есть «железо» - участвуй в гонке; нет «железа» - кури в сторонке.
Но часто слышится возражение: зато у нас мозги у программистов и спецов по ИИ лучше. Тоже аргумент. Но как это проверить?
Например, так.
Есть такой влиятельный рейтинг CSRankings, на который ссылаются многие эксперты при анализе талантов в области исследований и разработки ИИ. Что важно: рейтинг американский (разработан профессором Массачусетского университета в Амхерсте Эмери Бергером), но и в Китае на него ориентируются.
И вот какова ситуация по этому рейтингу среди ведущих мировых университетов в области ИИ.
Среди ТОР 15 (по данным за 2024-2025): 9 китайских, 2 универа США, 2 Сингапура и по 1 универу Юж. Кореи и Гонконга.
N.B. Российский универ (НИУ ВШЭ – 3й по усреднению российских рейтингов топ-вузов для программистов и айтишников) на 276 месте с рейтингом 1.5.
Для сравнения Универ Шанхая (3й по рейтингам в Китае) имеет рейтинг 25.6 (2е место в CSRankings)
А Универ Мериленда (3й по рейтингам в США) имеет рейтинг 10.3 (19е место в CSRankings).
Однако, есть мнение, что китайцы в подобных рейтингах берут числом, а не умением.
Что ж, давайте проверим это. Возьмем в расчет не все скопом мировые конференции по ИИ, а лишь три самых влиятельных и престижных конференции по машинному обучению (ICLR, ICML и NeurIPS). Плюс к этому, возьмем данные за последние 5 лет, поскольку данные за 1 год могут искажать ситуацию. Результаты представлены на приложенном слайде.
Среди ТОР 15 (по данным за 2021-2025): 9 универов США, 3 китайских и по 1 универу Юж. Кореи, Сингапура и Швейцария.
N.B. Российский универ (НИУ ВШЭ – 3й по усреднению российских рейтингов топ-вузов для программистов и айтишников) на 213 месте с рейтингом 5.8.
Для сравнения Универ Шанхая (3й по рейтингам в Китае) имеет рейтинг 114 (8е место в CSRankings).
А Универ Калифорнии (3й по рейтингам в США) имеет рейтинг 153.7 (4е место в CSRankings).
#ИИ #Китай #США #Россия
Россия катастрофически отстает от США и Китая по микросхемам для ИИ (в этом году отставание России от Китая – в 13 раз, а от США - в 33 раза).
О том, каковы могут быть последствия такого отставания по «железу» (оборудованию -HW) для конкурентности национальных ИИ-систем, я сформулировал еще в 2021: есть «железо» - участвуй в гонке; нет «железа» - кури в сторонке.
Но часто слышится возражение: зато у нас мозги у программистов и спецов по ИИ лучше. Тоже аргумент. Но как это проверить?
Например, так.
Есть такой влиятельный рейтинг CSRankings, на который ссылаются многие эксперты при анализе талантов в области исследований и разработки ИИ. Что важно: рейтинг американский (разработан профессором Массачусетского университета в Амхерсте Эмери Бергером), но и в Китае на него ориентируются.
И вот какова ситуация по этому рейтингу среди ведущих мировых университетов в области ИИ.
Среди ТОР 15 (по данным за 2024-2025): 9 китайских, 2 универа США, 2 Сингапура и по 1 универу Юж. Кореи и Гонконга.
N.B. Российский универ (НИУ ВШЭ – 3й по усреднению российских рейтингов топ-вузов для программистов и айтишников) на 276 месте с рейтингом 1.5.
Для сравнения Универ Шанхая (3й по рейтингам в Китае) имеет рейтинг 25.6 (2е место в CSRankings)
А Универ Мериленда (3й по рейтингам в США) имеет рейтинг 10.3 (19е место в CSRankings).
Однако, есть мнение, что китайцы в подобных рейтингах берут числом, а не умением.
Что ж, давайте проверим это. Возьмем в расчет не все скопом мировые конференции по ИИ, а лишь три самых влиятельных и престижных конференции по машинному обучению (ICLR, ICML и NeurIPS). Плюс к этому, возьмем данные за последние 5 лет, поскольку данные за 1 год могут искажать ситуацию. Результаты представлены на приложенном слайде.
Среди ТОР 15 (по данным за 2021-2025): 9 универов США, 3 китайских и по 1 универу Юж. Кореи, Сингапура и Швейцария.
N.B. Российский универ (НИУ ВШЭ – 3й по усреднению российских рейтингов топ-вузов для программистов и айтишников) на 213 месте с рейтингом 5.8.
Для сравнения Универ Шанхая (3й по рейтингам в Китае) имеет рейтинг 114 (8е место в CSRankings).
А Универ Калифорнии (3й по рейтингам в США) имеет рейтинг 153.7 (4е место в CSRankings).
Отсюда вывод: в России ситуация с талантами в области ИИ похожа на ситуацию с «железом» - отставание от США и Китая в 20 – 30 раз.
#ИИ #Китай #США #Россия
1😱121👍88🤔33👎27🤯7
Большую свару, вероятней всего, начнут США
Шансы превентивного военного удара США по Китаю из-за приближения к AGI растут
Такой удивительный вывод можно сделать из отчета RAND Corp «Evaluating the Risks of Preventive Attack in the Race for Advanced AI»
Уже 5 лет я использую для описания гонки США и Китая за первенство в ИИ метафору гонки собачьих упряжек [1, 2, 3]:
Новый отчет RAND Corp посвящен подобной «большой сваре».
В отчете анализируются и оцениваются:
1. Факторы, мотивирующие правительства стран лидеров в ИИ первым начать «большую свару», путем нанесения превентивного военного удара по сопернику в ИИ-гонке, где приз – AGI
2. Возможные сценарии того, когда и как может начаться такая «большая свара»
По вопросу 1 называются 4 ключевых фактора. 1й и самый весомый из них (необходимое, но не достаточное условие) – степень веры правящей элиты в близкий и трансформирующий AGI.
И если опираться на публичные заявления и открытые документы США и Китая (закрытые оценки могут отличаться, но открытая повестка — именно такая), американская элита (прежде всего индустрия) демонстрирует более сильную веру в близкий и трансформирующий AGI, чем китайское руководство и топ-менеджеры китайских ИИ-компаний.
• Китай говорит о достижении лидерства к 2030 и последующем «упорядоченном развитии»
• США — о риско-ориентированном управлении и активном ограничении доступа соперника к ключевым факторам AGI (чипы/веса), что имплицитно приписывает высокую трансформирующую силу в ближайшие годы. Если же учитывать и крупнейших частных акторов, то американская сторона явно чаще озвучивает более близкие сроки и переломный эффект AGI.
Т.е. следуя логике RAND, мотивация начать «большую свару» первым куда больше у США, чем у Китая.
Тогда 2-й вопрос: когда и как может начаться «большая свара»?
Согласно RAND, сценария три:
1. «Не допустить рывок» (один близок к AGI, второй отстаёт).
2. «Финишная дуэль» (оба почти у черты, удар, чтобы выиграть недели/месяцы).
3. «Защита монополии» (один уже получил AGI и бьёт, чтобы того же не достиз соперник).
И в этой связи вопрос - каков сейчас реальный расклад в ИИ-гонке?
Все имеющиеся на сегодня оценки аналитиков либо привязаны к тестированию конкретных моделей, либо качественные субъективные оценки отдельных доменов. И это не совсем то, что требуется для оценки столь глобально-неопределенного условия – степень приближения к AGI.
Поэтому попробуем для этой цели воспользоваться диаграммой Стратегическая карта конкурентоспособности в ИИ-гонке между Китаем и Западом, созданной на основе оценок Google Gemini 2.5 Flash в рамках AI Ecosystem Framework от Hubel Labs. Диаграмма представляет 10-уровневую архитектуру ИИ-экосистемы (от физической инфраструктуры до готовых продуктов) с процентными показателями относительного паритета.
• >100% (розовый) = Китай лидирует
• <100% (синий) = Запад лидирует
• 100% (фиолетовый) = паритет
Подробней об этих оценках и критических замечаниях по их методологии см. здесь.
Чтобы снять часть критических замечаний, мы дополнили оценки Gemini 2.5 Flash (модель, характеризуемая "быстрый и сообразительный, но поверхностный помощник") оценками моделей Gemini 2.5 Pro, Claude Sonnet 4.5 и ChatGPT 5 Thinking (модели, характеризуемые "эксперт и аналитик").
Результаты в таблице.
Вывод сделайте сами. Мне же видится, что ситуация так соответствует трём сценариям.
• 1-му на 60%
• 2-му на 30%
• 3-му на 10%
#ИИгонка #Китай #США
Шансы превентивного военного удара США по Китаю из-за приближения к AGI растут
Такой удивительный вывод можно сделать из отчета RAND Corp «Evaluating the Risks of Preventive Attack in the Race for Advanced AI»
Уже 5 лет я использую для описания гонки США и Китая за первенство в ИИ метафору гонки собачьих упряжек [1, 2, 3]:
В соревнованиях собачьих упряжек случаются ситуации долгого изматывающего бега бок о бок двух лидеров гонки. И вот когда одна из таких упряжек все же находит силы и начинает вырываться вперед, кореннику отстающей упряжки ничего не остается иного, как впиться зубами в бок обходящего его коренника. И тогда наступает самое страшное на подобных гонках – большая свара.
Новый отчет RAND Corp посвящен подобной «большой сваре».
В отчете анализируются и оцениваются:
1. Факторы, мотивирующие правительства стран лидеров в ИИ первым начать «большую свару», путем нанесения превентивного военного удара по сопернику в ИИ-гонке, где приз – AGI
2. Возможные сценарии того, когда и как может начаться такая «большая свара»
По вопросу 1 называются 4 ключевых фактора. 1й и самый весомый из них (необходимое, но не достаточное условие) – степень веры правящей элиты в близкий и трансформирующий AGI.
И если опираться на публичные заявления и открытые документы США и Китая (закрытые оценки могут отличаться, но открытая повестка — именно такая), американская элита (прежде всего индустрия) демонстрирует более сильную веру в близкий и трансформирующий AGI, чем китайское руководство и топ-менеджеры китайских ИИ-компаний.
• Китай говорит о достижении лидерства к 2030 и последующем «упорядоченном развитии»
• США — о риско-ориентированном управлении и активном ограничении доступа соперника к ключевым факторам AGI (чипы/веса), что имплицитно приписывает высокую трансформирующую силу в ближайшие годы. Если же учитывать и крупнейших частных акторов, то американская сторона явно чаще озвучивает более близкие сроки и переломный эффект AGI.
Т.е. следуя логике RAND, мотивация начать «большую свару» первым куда больше у США, чем у Китая.
Тогда 2-й вопрос: когда и как может начаться «большая свара»?
Согласно RAND, сценария три:
1. «Не допустить рывок» (один близок к AGI, второй отстаёт).
2. «Финишная дуэль» (оба почти у черты, удар, чтобы выиграть недели/месяцы).
3. «Защита монополии» (один уже получил AGI и бьёт, чтобы того же не достиз соперник).
И в этой связи вопрос - каков сейчас реальный расклад в ИИ-гонке?
Все имеющиеся на сегодня оценки аналитиков либо привязаны к тестированию конкретных моделей, либо качественные субъективные оценки отдельных доменов. И это не совсем то, что требуется для оценки столь глобально-неопределенного условия – степень приближения к AGI.
Поэтому попробуем для этой цели воспользоваться диаграммой Стратегическая карта конкурентоспособности в ИИ-гонке между Китаем и Западом, созданной на основе оценок Google Gemini 2.5 Flash в рамках AI Ecosystem Framework от Hubel Labs. Диаграмма представляет 10-уровневую архитектуру ИИ-экосистемы (от физической инфраструктуры до готовых продуктов) с процентными показателями относительного паритета.
• >100% (розовый) = Китай лидирует
• <100% (синий) = Запад лидирует
• 100% (фиолетовый) = паритет
Подробней об этих оценках и критических замечаниях по их методологии см. здесь.
Чтобы снять часть критических замечаний, мы дополнили оценки Gemini 2.5 Flash (модель, характеризуемая "быстрый и сообразительный, но поверхностный помощник") оценками моделей Gemini 2.5 Pro, Claude Sonnet 4.5 и ChatGPT 5 Thinking (модели, характеризуемые "эксперт и аналитик").
Результаты в таблице.
Вывод сделайте сами. Мне же видится, что ситуация так соответствует трём сценариям.
• 1-му на 60%
• 2-му на 30%
• 3-му на 10%
#ИИгонка #Китай #США
4🤔67👍30👎20😱13