Капитанский мостик - 15 | Дмитрий Колодезев

11.10.2025
12.10.2025
подкасты

Пятнадцатый выпуск подкаста Капитанский мостик, обсуждение новостей из мира ИИ за прошедшую неделю и не только. Оставляйте новости к следующему выпуску в нашем канале в Mattermost. Там же мы размещаем дополнительные материалы.

Площадки

Содержание

00:00:00 введение
00:00:26 Deloitte + Anthropic
00:11:10 AMD + OpenAI
00:17:54 nVIDIA + xAI
00:19:25 Intel показал американский чип
00:26:19 Selectel развивает ИИ
00:29:21 Сбербанк увольняет ИТ
00:35:08 nVIDIA, OpenAI и все-все-все
00:52:32 Neuralink понимает речь
01:03:03 Уязвимость в ИИ-браузере Comet
01:07:08 Треть ответов от ИИ - ложь
01:15:04 Что люди делают с ChatGPT
01:20:40 Пожар в корейском ЦОДе

Пересказ от нейронки

В этом разговоре обсуждаются последние новости в области искусственного интеллекта, консалтинга и технологий.

Говорится о том, как компании, такие как Deloitte, используют ИИ, а также о проблемах, связанных с нейронными сетями.

Обсуждаются партнерства между AMD и OpenAI, а также новые технологии от Intel.

В завершение рассматривается развитие облачных технологий в России и влияние ИИ на рынок труда.

В беседе обсуждаются текущие тенденции на рынке труда в IT, инвестиции в искусственный интеллект и связанные с ними риски, а также проблемы энергоснабжения, которые могут повлиять на развитие технологий.

Также рассматривается применение технологий Neuralink и их влияние на жизнь людей.

В этом разговоре обсуждаются современные технологии, их влияние на восприятие и взаимодействие с информацией, а также проблемы, связанные с безопасностью и верификацией данных.

Участники делятся мнениями о новых браузерах, уязвимостях в системах, галлюцинациях ИИ и важности навыков верификации в эпоху информации.

Также рассматриваются изменения в программировании и автоматизации процессов, а также проблемы с бэкапами и их последствия.

Ссылки

Валентин Малых 0:00
Всем привет! С вами, как всегда, Капитанский мостик, Валентин Малых и Дмитрий Колодезев. Всех ждем через неделю в Новосибирске. Если будете обязательно приходить на DataFest. Следующий капитанский мостик будет прямо на DataFest, так что приходите, можно задавать вопросы вживую. Мы будем, может быть, даже вживую отвечать, но это не точно. Ну, в качестве первой новости я предлагаю обсудить новость про компанию Deloitte, которая, соответственно, Объявила о том, что будет очень сильно вкладываться. Ну, как вкладываться? Активно использовать ИИ от компании Anthropic. Почему-то довольно широко разошлась новость в формате том, что вот они с Anthropic заключились, а в тот же момент их, значит, в Австралии оштрафовали, ну, честно говоря, на какую-то совершенно смешную сумму, как раз за использование ИИ при составлении отчета. Ну, честно говоря. На мой взгляд, какая-то ерунда. Ну, то есть, там полмиллиона австралийских долларов — это, ну, я даже не знаю, сколько это на наши деньги. Ну, это типа тысяч четыреста долларов американских. Ну, то есть, практически ни о чем. Компания Deloitte даже не почувствовала такой штраф. А Anthropic, я думаю, что у них очень серьезное будет взаимодействие, потому что действительно много. Много данных, к которым имеет доступ Deloitte.

Дмитрий Колодезев 1:43
Константин вообще ходят известные такие, но анекдоты не только наполовину, потому что это почти правда, что четырёхмесячный отчёт или полугодовой отчёт пишется за 15 минут младшим сотрудникам пересдачи. Вот, ну такое бывает, да. И если у этого младшего сотрудника под рукой есть. Claude или ChatGPT, ну, результаты понятны. Просто отстроят процессы. Вот, но интересно, что как вообще большой консалтинг? Будет жить в эпоху вот этих вот. Очень умных нейронных, потому что они на самом деле играют на его поле. То есть понятно, что консалтинг, который хорошо к ним приспособлюется, он будет ещё круче. Вот, но есть исследование, кстати, хорошее. Я его не скидывал в «Капитанский мостик», может быть, потом глядать. А как, скорее всего, на рынках консалтинга всё это дело повлияет? Мне это близко, потому что я чуть-чуть рядышком стою. Ну, а относительно граблей, что они сделали independent assurance с Deloitte, что нашли ошибки в отчете. Ну так, отчет, скорее всего, готовился год назад. Ну, поэтому по нынешним временам нынешние нейронки бы уже, наверное, сделали то, что австралицы не поймают.

Валентин Малых 3:02
Ну, нет, я думаю, что вполне себе поймают. Ну, у нас будет новость чуть попозже как раз на эту тему. Ну, пока поддержим интригу, но в целом я считаю, что да, меньше будет очевидных ошибок, но фактических ошибок, да, имеется в виду ошибок, которые с фактами, я думаю, что будет какое-то количество, причём существенное. Это Конечно, печально, и всё это улучшается, но как-то я пока не вижу, чтобы там был именно тренд на, так сказать, полное преодоление. Потому что у нас есть фундаментальная, неустранённая проблема того, что нейронки, они Как я забыл, кто эту статью выпустил, но суть была в том, по-моему, DeepMind был. У нас получается, что мы всё время учим нейронки галлюцинировать. То есть, когда мы их учим, мы их просто… Само обучение так построено, что они галлюцинируют, потому что они по-другому не могут. А раз они по-другому не могут, у нас получается, что они всё время галлюцинируют всегда. Да, то есть мы их потом долго-долго пытаемся бить палками, чтобы они не галлюцинировали, а они всё равно продолжают. Ну, просто в силу того, что они вот из этого состоят фактически. Да, было такое популярное высказывание, что нейронки галлюцинируют всегда, просто иногда удачно. И, на мой взгляд, под этим вот глубокая база есть, на самом деле.

Дмитрий Колодезев 4:37
Слушай, ну вот тут я немножко удивлён, вот был и тогда таким заявлением, потому что есть известная проблема классификаторов и детекции out-of-distribution, да, OOD. И для, допустим, Computer Vision есть очень красивое решение, Softmax Plus 1. То есть, грубо говоря, ты при обучении специальным образом модифицируешь Softmax или, что абсолютно равномочен этому, добавляешь всегда нулевой класс. В котором у тебя никогда нет разметок. Вот у тебя чуть-чуть другая функция Softmax, но она в результате учится говорить. Да не знаю я. Вот и это давно известное решение. Почему его тут не применить? Но это видишь, я не проектирую большие сети. Я, так сказать, смотрю со своего, так сказать, двора.

Валентин Малых 5:31
Понял тебя. Ну, то, что ты говоришь, это называется классификация с отказом. И история тут заключается в следующем, что, как бы, Наверное, она упирается в то, что картинки и... Тексты немножко по-разному развивались изначально. Ну, тут я попробую пояснить, в чём идея. Идея в том, что вот эти вот большие свёрточные сети, ну, на тот момент большие, на десять лет назад, да, они, соответственно, были предобучены на задачи классификации, да, и революция произвела там вот эта сеть AlexNet, которая... Показывала нам, что можно, соответственно, хорошо классифицировать и потом переиспользовать те векторные представления, которые у неё там внутри сложились. Это всё хорошо и правильно. И классификация с отказом — это действительно очень правильная история, и она хорошо работает. Проблема с нейронками сетевыми заключается в том, что текущие сетевые нейронки текстовые, наверное, не очень хорошее слово. Текущие нейронки текстовые, которые генерят тексты. Они имеют следующую структуру. Они их скорее напоминают, как ни странно, вот в этом месте маркетинг оказался правдой. Это редкость, но в данном случае маркетинг прям ни на сколько не соврал. Они относятся к другому типу. Это генеративный искусственный интеллект. Генеративное означает, что это что-то генерирующее. Да, оно не классифицирующее, не дискриминативное, а генеративное. То есть это два принципиально разных подхода к машинному обучению в принципе. И получается, что если мы посмотрим на картинки, которые генерируют. Вот эти наши нейросеточки, ну то, что стало популярным, там, скажем, те же самые десять лет назад, они изначально были очень плохие. Да, то есть они генерировали там по десять пальцев, совершенно не стесняясь ничего, и всяких там зелёных носорогов с бабочкиными крылышками. Ну, я условно, там было много всякой дичи. И до сих пор на самом деле на сто процентов это не победили, просто в силу природы самой задачи, да, что если ты генерируешь. То сгенерировать реальность так же просто, как сгенерировать нереальность. Потому что, ну, сеть, она обучена всё время галлюцинировать. То же самое с текстовыми нейронками. Обучить их не галлюцинировать довольно сложно. Если чуть-чуть с другого конца зайти, да, ты говоришь про outlier, outlier везде всегда есть, это безусловно, но. Когда мы говорим про генерацию текстов конкретно, ну, мне это ближе просто. Что такое «outlier» в нашем понимании при генерации текста? Это просто некий токен, который имеет малую вероятность при данном контексте. Но тем не менее, в генерации текстов у тебя есть понятие перплексии, или его часто не совсем правильно, но зато образно переводят как удивление. Да, то есть у тебя уровень удивления, что тебя как человека, что сетки, он Всегда не нулевой, он всегда некоторый. Это означает, что у тебя всегда есть некоторое разнообразие. И это разнообразие, оно вообще говоря, присутствует в естественном виде, то есть оно всегда есть. А раз оно есть всегда, то мы всегда имеем некоторую свободу, свободу выбора. Да, у нас всегда можно чуть-чуть по-разному сформулировать одно и то же. В пределе это упирается в то, что Так как у нас, не забываем, это все вещи, которые работают на векторах, как ни странно, то мы все время упираемся в то, что у нас отдельные токены, вообще говоря, друг на друга похожи, даже если они Не похожи с точки зрения человека, но мы, кажется, обсуждали это в прошлый раз. Векторные представления при RAG, да, при информационном поиске. Но еще раз можно повторить, что с точки зрения вектора, да, когда мы учим некоторое векторное представление для токенов, ну, для фраз, но для токенов в частности, фамилии Иванов и Петров одинаковые, потому что они встречаются в одинаковых контекстах. Это как вот в том анекдоте про... Армию, да, Иванов я, Петров я, вы что, братья, нет однофамильцы. Ну вот, смысл в том, что с точки зрения нейронки эти одинаковые фамилии, хотя это для нас абсолютно разные вещи. И это на самом деле Неустранимая проблема, то есть, по крайней мере, мы не знаем, как фундаментально по-другому учить модели. Есть разные попытки это делать, пока я не видел каких-то удачных. Ну, из интересного, наверное, здесь можно упомянуть, и мы это не обсуждали, стартап Sakana AI из Японии. Люди действительно делают, пожалуй, самые интересные вещи в нашей области в последнее время. Они, соответственно, предложили способ обучения LLM, ну там не очень большие LLM, но тем не менее, с помощью эволюционного алгоритма. Может быть, в этом случае будет что-то другое, но честно скажу, мне кажется, нет, пока мы фундаментально не поменяем именно само понятие функции ошибки. Вот как-то так.

Дмитрий Колодезев 10:57
Слушай, надо будет как-нибудь на атефесте тебя расспросить об этом ещё немножечко подробнее.

Валентин Малых 11:03
Да, давай, конечно. Ну, всех опять же приглашаем в DataFest. Приходите, я могу что-то по этому поводу ещё порассказывать. Ну, новость довольно интересная мне тоже, потому что много последних лет, ну, много, наверное, лет пять точно, может быть, больше, AMD, честно, как-то сливала всё время NVIDIA. Да, то есть, ну, сколько там капитализации AMD, я не помню, сколько капитализации NVIDIA, все в курсе, по-моему, четыре триллиона долларов, что-то много, короче. И AMD всё время сливала NVIDIA на рынке карточек. Прямо сливала, сливала, постоянно сливала. Рынок серверный был полностью за NVIDIA, а консюмерский рынок, ну то бишь, видеокарточек для геймеров и для просто энтузиастов. Он был практически полностью за NVIDIA. Ну, может быть, там процентов 10-20 рынка. Ну, 20 — это я, наверное, даже завышаю. Я, честно говоря, оценки именно по размерам рынка не смотрел. Они имели небольшой процент, но они продолжали свои технологии развивать. В частности, их чипы стоят во всех консолях. PS5, то бишь PlayStation 5 от Sony, а таких консолей довольно много. Я тоже боюсь собрать, но десятки миллионов по всему миру точно. Ну и они активно продаются, что важно. Поэтому в целом они технологии развивают, да, то есть они... Нельзя сказать, что они полностью отдали рынок. Рынок консолей, они выиграли. Но, тем не менее, этого оказалось недостаточно. Вот это новое известие, которое мы сейчас всё-таки наконец обсудим, что AMD и OpenAI заключили стратегическое партнёрство. На то, чтобы установить 6 гигаваттов AMD GPU. Это на самом деле большая история. То есть теперь получается, что и серверный рынок тоже какой-то кусочек достанется AMD. Может быть, небольшой, да, 6 гигаватт по нашим временам. Ну, это сколько? Если у нас одна видеокарта, это считай киловатт, но это 6000 карточек, 6000 карточек. Ну, если примерно тысяча серверов, да, ну, может быть, там серверов семьсот, восемьсот, семьсот, восемьсот серверов, это, ну. Сколько там будет? Ну, примерно сорок стоек, да, сорок стоек — это ну очень немного, по-честному. Такое количество стоек, в общем, умещается в даже небольшом помещении, и такие размеры помещений есть и в Москве, и по США их, я думаю, там просто чуть ли не сотнями. Но тем не менее, начало положено. Это действительно серьёзная заявка.

Дмитрий Колодезев 13:56
Тут интересна вот эта дихотомия, что карточки же берут для двух целей, для inference и для обучения. И если для обучения, если я, насколько я знаю, AMDшные по-прежнему ещё никакие, то для inference они Потребительские NVIDIA уже обгоняют именно в специализированных инференс-решениях. То есть, там есть такая карточка A6000, например, да, и вроде бы как AMD быстрее, чем она, а она не самая тупая, то есть многие инференсы не делают, на самом деле. Вот, то есть это не топовая карта, но это очень хорошая уровень. Вот и OpenAI, что он расширяет? Расширяет он inference или обучение? Скорее всего, inference. Вот, да, скорее всего, они пытаются. Так сказать, хеджировать риски свои, в том смысле, что завтра. У NVIDIA что-нибудь произойдёт либо с цепочкой поставок, либо с ценовой политикой, либо с тем и с другим. И им нужно отработать эту систему, то есть им нужно понимать, а могут ли они вообще в принципе на МДшных работать, а пока ты не развернёшь их, пилот. Ты этой информации нет, никто не пробовал, никто не знает, можно ли хорошо и продуктивно делать инференс на таких объемах, как OpenAI. Вот, и пока не попробуешь, не узнаешь. Я думаю, что это вот это.

Валентин Малых 15:36
Да, я думаю, да. Ну, то есть, для OpenAI 6 гигаватт, видимо, это не очень большая ставка, да, поэтому они решили действительно рискнуть и захеджировать риски, найти какого-то другого поставщика. В этом смысле у Intel, наверное, тоже был бы шанс, если бы у них были свои серверные GPUs. Но Intel, насколько я знаю, пока выпускал, ну, относительно недавно только потребительскую GPU низкого уровня за 250 долларов. Ну, то есть она недорогая и вроде как с неплохой производительностью, но между потребительской GPU и серверной всё-таки, ну, существенная разница. И пока про серверные решения именно GPU-шного типа я не слышал, хотя у нас сегодня будет ещё новость в эту сторону.

Дмитрий Колодезев 16:20
Ну, так что я думаю, что объем такой, что он позволяет отработать не на уровне одной карточки, а именно на уровне дата-центра, как они себя все ведут. То есть, что у нас там получается с охлаждением, что со стабильностью, что со статистикой отказов и так далее и тому подобное. Вот как, опять же, насколько их текущие алгоритмы, допустим, оптимизации инференса, AdScale, применимы к этим карточкам и так далее. То есть, всё вот это протестируют.

Валентин Малых 16:49
Ну да, там достаточно много неочевидных вещей. В частности, неочевидная вещь заключается в том, что непонятно, как нужны. Как это сказать, операции, которые низкоуровневые, поддерживаются на AMD карточках. Ну, то есть, заявляют они, что не поддерживают все эти, в частности, шейдеры. Но как это перекладывать одно в другое? Мне кажется, что здесь всё-таки надо пройти определённый путь для того, чтобы быть уверенным, что оно реально работает.

Дмитрий Колодезев 17:21
Да, ну и маленькие детали, типа, разницы в скоростях чтения кэша разного уровня, потому что, допустим, архитектура построена в том, чтобы спрятать от тебя вот эти сложности. Что вот этот кэш работает быстрее, чем вот этот кэш здесь тебе надо резать на эти кусочки и так далее. А там другая архитектура, соответственно, банальная оптимизация и какие-то существующие уже отработанные подходы, которые быстрые с NVIDIA карты, могут оказаться медленными с AMD, при том что.

Валентин Малых 17:51
Ну да, им нужны будут другие просто, это понятно. NVIDIA инвестирует 2 миллиарда. Долларов в стартап Илона Маска xAI, это который на основе бывшего Твиттера создан для того, чтобы двигать этот самый AI, который создает Grok, если кто-то забыл, и они сейчас довели. В этом смысле оценку, ну, пардон, не оценку, а раунд финансирования этого стартапа до 20 миллиардов долларов. То есть всего в стартап xAI уже проинвестирован 20 миллиардов долларов, то есть он действительно много стоит. Честно говоря, я не знаю, что тут сказать. У нас будет ещё возможность обсудить всякую конспирологию, а так само по себе, ну, мне кажется, что это действительно со стороны NVIDIA что-то типа создания дополнительного потребителя своих услуг.

Дмитрий Колодезев 18:48
Я думаю, да. То есть, опять же, вот по той новости, которую ты всё время не спойлеришь, ну, это логичное поведение NVIDIA. Бросай хлеб по водам, в прошедшем многих дней вновь найдёшь его верно та.

Валентин Малых 19:05
Как там? И разделил он пять хлебов между тысячей людей, да, и берите две корзины и раздавайте рыбу, и рыба не кончалась. Ну ладно, это. Не знаю, насколько это работает в применении к венчурному финансированию. Мне казалось, что так не работает, но кто я такой в конце концов. Intel сделал как бы двойной анонс. С одной стороны, они продемонстрировали первый созданный чип в FAST-E IPC платформе, чего-то там. Сделанный по технологии меньше 2 нанометров в 18A. И не просто сделанный, а сделанный прямо в Аризоне, то бишь на территории США, что, в общем, было большим камнем преткновения, потому что они пару лет пытались это всё запустить. В итоге, видимо, запустили. Так что в этом смысле Intel можно поздравить. Импорты заместились относительно Тайваня. А второе, что они сделали не просто анонс какого-то чипа, да, а это чип по их, как сказать, по их утверждению, по их позиционированию. Это чип, который Предназначен для того, чтобы работать с ИИ, и он отличается тем, что там достаточно много ядер, да, написано аж почти до трех сотен ядер там внутри. Это уже в принципе сопоставимо с карточками NVIDIA, ну скажем так. На там пять лет назад, ну ладно, пять лет назад может быть уже не сопоставимо, но в общем сопоставимо в каком смысле? Что уже возможна достаточно сильная параллелизация на таком количестве ядер, то есть современных CUDA ядер там уже в тысячах измеряется, да, то есть там их может быть порядка там трёх-четырёх тысяч, надо смотреть. Я уже, честно говоря, перестал следить за этими цифрами, а здесь всего три сотни.

Дмитрий Колодезев 21:02
Пятнадцать тысяч может быть, по-моему. Но проблема в том, что одно ядро Intel процессора. Сильно-сильно на два порядка быстрее, чем ядро NVIDIA. Ну, чем я не иду NVIDIA. Просто NVIDIA берут, так сказать, количество, но проблема в том, что на тысячах ядер у тебя некоторые вещи сложно параллелиться. То есть хорошо, когда у тебя есть, скажем, картинки, да, картинки очень хорошо параллелятся на такие ядра, немного ядер. А вот уже, например, Например, нейронки, они, как которые, LLM, да, они уже хуже параллелиются, например, чем сверточные сеточки. И в этом смысле вот этот баланс был выкручен со стороны производительности одного ядра в количество ядер. И в принципе, если их достаточно много будет, допустим, да, то есть мы скажем тысячи процессорных ядер, то они будут быстрее, чем видеокарты.

Валентин Малых 22:12
Потому что в принципе, если мы немножко с другого угла посмотрим, то уже исторически существует достаточно давно такая Область как высокопроизводительные вычисления. И они же суперкомпьютерные. Опять же, сильно исторически, эти высокопроизводительные вычисления, они на самом деле как устроены? Они устроены достаточно просто. Мы берём и объединяем машины с большим количеством вот этих вот CPU-ядер, да, то есть центральных процессоров, их ядер в некоторую единую структуру. Ну, на самом деле, самый известный — это, наверное, MPI. Или OpenMP. Вот два основных фреймворка, которые для этого используются. И там идет распараллеливание на большое количество ядер. Там всё упирается в, собственно, накладные расходы при передаче. Как ни странно, когда мы говорим про обработку больших, прям больших моделей, которые современные, то всё тоже упирается примерно в это же самое. Только у нас блоки побольше, да, то есть у нас получается, что один блок — это одна, один сервер с там восьми GPU. Но таких машин для больших моделей нужно уже не одна, иногда не две. Ну, у нас, допустим, по восемь машин — это нормальная задача, да, то есть есть такие задачи, на которые нужно уже там и шестнадцать, и тридцать две машины, и, ну, то есть, может быть, реально десятки машин, да, которые параллельно используют под эту задачу. И здесь они пошли именно от того, от своего опыта создания вот таких вот систем. Вроде как давайте мы сделаем много ядер, ну прям, ну не очень много, да. Ну то есть три сотни ядер — это уже очень прилично, но это всё равно гораздо на порядке меньше, чем у NVIDIA. При этом, как ты верно заметил, одно ядро гораздо мощнее, и может быть, этот баланс действительно Имеет оптимум в другом месте, то есть, может быть, нам выгоднее меньше, но более мощных ядер. Мы этого просто не знаем. Вот проверим, может быть, у Intel это взлетит. В принципе, TPU, он же примерно про это же, да, то есть, Tensor Processing Unit, это же про это же самое, что там ядер, как правило, меньше, но при этом они сами более производительные именно в плане вычислений, которые, собственно, необходимы, ну то есть, прежде всего, маточных умножений.

Дмитрий Колодезев 24:52
Вот, ну и интересно, на самом деле, что раз Intel действительно импортно заместил сборку процессора, сборку, упаковку, то есть всё полностью, весь им производственный цикл на нескольких заводах, во что, на самом деле, многие не верили, что у них получится. То, опять же, это здорово поменяет баланс сил. То есть, например, у Qualcomm есть ли свои заводы на территории штатов? По-моему, нет. Просто как Qualcomm отъел, у них было очень много чего.

Валентин Малых 25:29
Ну, на самом деле, в этом смысле Intel может переквалифицироваться на то, чтобы Быть таким поставщиком услуг, то есть стать TSMC для американского бизнеса на территории США. Насколько это прямо правда хорошо и правда сработает, я понятия не имею, но по крайней мере, вот такая возможность есть, потому что они уже это сделали фактически, то есть они продемонстрировали, что это работает. Посмотрим.

Дмитрий Колодезев 25:59
Я посмотрел, у Qualcomm своих заводов нет, но у TSMC есть заводы в Сан-Диего. А в Аризоне, Аризоне, да.

Валентин Малых 26:13
Должное американцам, у них импортозамещение идет тоже довольно бодро. Я думаю, что может даже пободрее, чем у нас. Так, следующая новость. У нас, конечно, труба понижена импажа ЖЖ, но тем не менее, тоже какая-то что-то интересное. Есть такая компания, облачный провайдер, Selectel. Я думаю, на российском рынке с ней все знакомы. И они направят 10 миллиардов на развитие экосистемы для ИИ. Ну, тут дальше приводятся оценки, что на самом деле крупные компании больше денег вкладывают в создание инфраструктуры, но мне кажется, что это не совсем корректное сравнение, потому что Selectel — это исключительно Исключительно провайдер без всего. То есть, например, сравнивать с Яндексом не совсем корректно, потому что Яндекс — это разработчик технологий, то есть он сам по себе вендор. А Selectel — это исключительно поставщик облачных решений. И я не помню, здесь это упоминается или нет. Да, наверное, конкретно в этой новости нет, но была вторая новость про Selectel или та же самая, только в другом издании, где они говорят о том, что они собираются стать основным поставщиком. Железо H200, то есть вот этих вот больших NVIDIA карточек на российском рынке именно в Облаке. Даже ко мне уже приходили люди и предлагали, соответственно, у них закупить. Я имею в виду, люди из Selectel предлагали у них закупить эти карточки. Что, в общем, наверное, хорошо позволяет, если что, где-то взять мощности. Интересный, конечно, вопрос, где они сами их взяли, но я думаю, что это коммерческая тайна, которую никто особо раскрывать не хочет. Взяли и взяли. Слава богу, что такая возможность появилась.

Дмитрий Колодезев 28:07
Слушай, ну, Selectel вообще говоря, молодцы. То есть они, например, ну, будучи, как ты правильно заметил. Именно в AI классов сильно ниже, то есть совсем другая лига, чем тот же самый Сбер или Яндекс. Вот, тем не менее, они запустили Foundation Model Catalog. Вот они как раз Делают много чего для AI. Они активно занимаются образовательной деятельностью, то есть они пишут статьи, как это делают, пишут инструкции и так далее. Ну, то есть они развивают рынок, честно. То есть не просто двигают коробки, а они приносят на рынок коробки, объясняют, как ими пользоваться, строят какую-то экосистему, то есть они прям эмоции.

Валентин Малых 28:59
Да, я разделяю. То есть они действительно, на мой взгляд, очень полезные вещи делают, потому что они не пытаются играть в вендора. Они говорят, что вот мы будем как бы создавать среду для того, чтобы покупали наши решения. И то, что они сделали, вот такой marketplace, ну, только можно поприветствовать. Большие молодцы! Нашумевшая новость прошедшей недели. Пишут, что Сбербанк массово сокращает айтишников и заменяет их искусственным интеллектом. Ну, там дальше какие-то, соответственно, слухи не особо проверенные. Я пообщался со своими знакомыми Сбербанка. Ну, из Сбера, да, то есть не из банка в первую очередь, а из того, что раньше был Сбертехом, Сбердевайсами, ну и всякими другими подразделениями. Ну, насколько я вижу, ни у кого такого нет. Да, то есть, какого-то массового сокращения никто из моих знакомых не видит. Я не говорю, что это что совершенно никого не сокращают, совершенно не исключаю, что сокращают, но я не вижу. Какой-то большой сокращение, по крайней мере, среди дата-сайентистов. Не вижу. Может быть, я готов предположить, что они сокращают первую линию техподдержки, которые тоже айтишники. Может быть, вот это имеется в виду, но насколько это прямо массово, тоже не могу сказать. То есть, кажется, что Сбер не говорил про массовые сокращения. Людей просто потому что не планируют, то есть у них есть то, что сейчас принято называть оптимизацией, да, то есть термин немножко, скажем так, поистрепался, но тем не менее, прям сильно хуже от этого не стал. Имеется в виду, что какие-то отделы сокращаются, какие-то отделы расширяются. Но это, в общем, в любой крупной корпорации совершенно рабочий процесс. Вроде как глобального кризиса в Сбербанке не видно, не слышно. В AI вливаются те же самые большие деньги. Поэтому, не знаю, вот с моей колокольни не особо видно, насколько данная новость достоверна.

Дмитрий Колодезев 31:13
Ну, тут опять же вопрос Сбербанк и Сбертех. Там же есть некоторые различия, прямо скажем, да, то есть,

Валентин Малых 31:20
Слушай, тут сложно сказать, потому что, ну, во-первых, одно время они отделяли SberTech, потом его обратно забрали. Я сейчас не знаю, как сейчас, по-честному, да, то есть я просто не... Не очень представляю. Сбербанк, именно как банк, может быть там что-то отдельное. Ну, понятно, что есть сейчас несколько юрлиц, тот же Cloud.ru, те же SberDevices, которые сейчас SaluteDevices, и ещё несколько, которые, ну, как бы, в народном сознании и по факту со Сбером связаны, а в юридическом смысле не связаны. Поэтому, ну, как сказать, поэтому вот так.

Дмитрий Колодезев 32:01
Мои источники говорят, что организационный прессинг велик, в том смысле, что требуют выкладываться очень сильно. Вот, но при этом на мороз никто не собирается. Более того, мои знакомые собеседуются прямо сейчас. Сбер на DSS с теннистом собеседовании не остановлен. Там у любой же большой организации у них силы. Руководитель среднего уровня полностью определяется бюджетом на оплату труда обычно. Вот, то есть, и соответственно, если кто-то потерял. Своё место в иерархии, то его сотрудников разогнали. А если кто-то получил более жирное место в иерархии, его сотрудников подняли. То есть такое брауновское движение в рамках организации и, в общем, даже общее количество не сильно меняется. Но если смотреть из конкретной точки, из конкретного рабочего слова, всё может, конечно, выглядеть как катастрофа.

Валентин Малых 33:04
Ну вот да, то есть я тоже думаю, что это. Видимо, какие-то локальные движения, то есть я не вижу такого, что Сбербанк массово сокращает IT-специалистов. Ну, Сбер, да, опять же повторюсь, может быть именно в контексте банка конкретно, да, какое сокращение IT-специалистов есть, но группа Сбер явно только наращивает. Вот у меня тоже там какое-то количество знакомых постоянно туда собеседуются. Ну, и кто-то даже туда выходит.

Дмитрий Колодезев 33:35
С другой стороны, именно Сбер был знаменит тем, что они именно не потому что они такие неэффективные, а потому что у них огромный, самый, наверное, большой на рынке объём найма. Когда ты нанимаешь много, ты неизбежно нанимаешь много. Плохих, просто без вариантов. Чистая статистика и система, которая их не чистит, она не жизнеспособна. То есть, если они периодически подчищают тот балл, который набрали, ну, наверное, да, такое тоже. И это должно быть обычно. Фонд оплаты труда оптимизирует на новостях о падении прибылей, а у Сбер вроде как всё нормально.

Валентин Малых 34:20
Ну, тут можно предположить, что они решили оптимизироваться на фоне роста прибыли. Не знаю, я, честно, теряюсь. Но я согласен, что, скорее всего, это вот просто. Период какой-то сброса балласта в случае Сбера. При этом этот балласт, скорее всего, даже не то, что сбрасывается, а скорее всего, действительно просто перераспределяется внутри. Да, что здесь урезали, зато в другом месте расширили и, скорее всего, даже дают возможность. Людям изнутри и про собеседоваться в другие отделы. Обычно так это происходит. Ну, посмотрим, будем наблюдать. Может быть, будут какие-то более конкретные новости людей, которых прямо реально уволили. Может быть, что-то будет понятно. Вот следующая новость. Это на самом деле секрет Польшинеля. Конечно, я думаю, что все сразу поняли, о чем мы хотим поговорить, но в общем, Bloomberg выпустил. Такую статью, я думаю, даже думаю, что мы просто на эту картиночку посмотрим. Этого достаточно. И выпустил такую статью. Опять же, суть статьи довольно простая. Она говорит о том, что NVIDIA повторяет знаменитую схему с зятем Билла Гейтса. Да, ну что, кто хочет стать зятем Билла Гейтса, и по кругу мы, соответственно, находим людей, которые в другую их заинтересованы. Ну и вот здесь примерно то же самое, что значит, NVIDIA, с одной стороны, самая капитализированная. Компания мира, четыре с половиной триллиона долларов, как здесь написано, но она активно помогает другим игрокам на рынке, прежде всего Microsoft, даже вот наш бывший Neobius записался. Соответственно, Intel, там же, там же Oracle, xAI, Mistral, хотя он и европейский, тем не менее, AMD, ну и OpenAI, который, конечно, наверное, основные сливки с этого снимает. И там дальше довольно, я бы не сказал, что убедительно, но в целом интересно расписывается о том, что вот есть такие-то сделки, и фактически получается, что деньги просто циркулируют туда-сюда, создавая больше и больше стоимости. Рыночный. Ну, принцип на самом деле создания рыночной стоимости довольно простой. Он в данном случае, да, он есть разный, но вот здесь довольно просто. Если совсем вот сводить до примитива, он следующий, что у кого-то есть, допустим, сто долларов. Вот эти сто долларов, например, пусть они есть у NVIDIA. Соответственно, NVIDIA под эти 100 долларов имеющиеся берёт ещё 100 долларов кредита в банке, и у неё получается уже 200 долларов. То есть её... Рыночная капитализация выросла в два раза, ну потому что у неё были активы и стали ещё дополнительные активы в виде, в виде, соответственно, Кредит, дальше из имеющихся уже 200 долларов, она 100 долларов может отдать. В кредит сама уже, да, ну, может быть, это не кредит, может быть, это через закупку. Какого-то там, не знаю, оборудования или закупку услуг в другую фирму. Ну вот, например, в OpenAI. OpenAI получил эти 100 долларов в виде, соответственно, Договору с NVIDIA и может под этот договор взять еще 100 долларов кредита. Ну и так по кругу, да, то есть таким образом можно теоретически бесконечно разгонять рыночную капитализацию. Понятно, что я максимально утрирую и всё. Несколько сложнее, но базовый принцип именно такой, который здесь описывается. И, ну, собственно, вывод из этого достаточно очевидный, что до бесконечности так продолжаться не может. Когда-то это всё должно лопнуть просто потому что... Внутри лежат те же самые 100 долларов, которые, вообще говоря, не то чтобы никуда не деваются, они ещё и от инфляции уменьшаются. Да, ну, инфляция их понемножку подъедает. Поэтому как оно в реальной жизни будет, я, конечно, не берусь сказать, но то, что... Рынок довольно сильно перегрет. Именно инвестиции в ИИ, он как, это кажется, очевидно, уже стало, я не знаю, уже из Антарктиды, да, причём без интернета, уже оттуда видно.

Дмитрий Колодезев 38:59
Ну, мне вспоминаются криптовалюты, капитализация которых оценивается по количеству крипты, которая на руках, и стоимости крипты при перепродаже. Если мы, допустим, захотим разогнать какой-нибудь. Допустим, Captain Bridge Coin, да, то мы выпустим их, скажем, тысячу штук. Вот ты мне их с утра продашь, я тебе продам их с утра вечером, у нас будет совершенно... Огромный оборот по ним. Вот и разгонит капитализацию, а по сути они как-то мысль. Чем были никому не нужны, так и нет. Тут разница в том, что в процессе вот этого перекладывания денег из карманов в карманы всё-таки остаются видеокарты, на которых считаются нейронами. Поэтому это, конечно, пузырь, но у него очень продуктивные брызги.

Валентин Малых 39:48
Да, это правда. Тут на самом деле есть два аспекта, про которые хочется поговорить. Первый аспект про видеокарты. Да, безусловно, видеокарты остаются. Это на самом деле важно. Если кто-то помнит, ну, я думаю, что многие помнят Кризис в dotcom. Я его ещё застал в не очень сознательном возрасте, но, ну, ты-то уже точно в сознательном. И вообще говоря, в 2000-е был первый бум интернета. Торговли, наверное, в первую очередь, ну всяких интернет-сервисов и так далее. Прямо тоже были очень сильно рост капитализации, и в какой-то момент этот весь рост капитализации. Собственно, лопнул, да, взорвался и исчез, испарился. А самое интересное здесь не в том, что он испарился. Это на самом деле не настолько удивительно, потому что, ну, в этом суть спекуляций на рынке, да, что в какой-то момент они всё-таки прекращают иметь магическое воздействие, а в том, что... Те компании, которые в бум доткомов выжили, в частности, например, Amazon и Google, ну так вот, на секундочку, можно посмотреть, кто эти компании сейчас. Да, ну и, кстати, Microsoft там же вполне себе выжил. Я, правда, не помню, насколько активно он участвовал, он наверняка участвовал. И вот те, кто участвовал в буме и выжил при этом, они, собственно, сейчас являются столпами индустрии, да, то есть они составляют основу. Текущей индустрии, и мы ждём именно вот этого, да, то есть мы ждём, кто переживёт кризис, потому что кризис, очевидно, неизбежен, но вопрос, когда он случится, кто выживет. Это один аспект. А второй аспект, который на самом деле тоже довольно интересный и важный, это то, что сейчас вся капитализация она построена на том, что на ожидании будущих прибылей. Будущие прибыли, они основываются, как ты верно заметил, на GPUs, которые, вообще говоря, еще не совсем поставлены. Да, они еще физически не существуют. Это пока еще песок где-то там в какой-нибудь там, не знаю, Юго-Восточной Азии. Я условно, опять же. И, соответственно, да, само собой, мы верим, что какое-то количество GPU будет произведено и в этом году, и в следующем, и так далее. Но вопрос в том, что рассчитан на довольно быстрый рост количества GPU, чуть ли не экспоненциальный, а всё упирается в то, что где мы возьмём столько электричества. Вот это вот на самом деле вопрос, который Лежит в основе вот этой проблемы, и какого-то хорошего ответа на него, честно говоря, нет. Потому что да, в США они обещают. Утроение затрат на искусственный интеллект по, я имею в виду, по объему именно электричества. Но это означает, что надо построить несколько десятков новых электростанций, которые, вообще говоря, по-честному, надо чем-то снабжать. То есть, ну... ГЭС, допустим, строить, вроде как, не планируется, насколько я слышал. Я, может быть, не прав, ты меня поправишь. Соответственно, у нас это будет либо ТЭС, то есть это что-то на газе или на угле. Ну, на нефть сейчас обычно не делают. А если оно на газе или на угле, то надо либо увеличивать добычу газа, либо угля, либо и то и другое. А она вроде как не особо растёт, то есть добыча газа в США, насколько я представляю, то ли не растёт, то ли уже падает. Это одна история. А вторая история — это что может быть, конечно же, ещё замечательные ядерные реакторы, в которые Microsoft активно пытается вкладываться. Ядерный реактор — это тоже здорово. Ядерным реакторам ни газ, ни уголь не нужен. Но проблема в том, что помимо Того, что им вот это не нужно, им всё-таки кое-что-то нужно. Им нужно в первую очередь уран, которого вообще, говорят, добывается тоже не очень много. И это одна часть проблемы, ну, конкретно для США, а вторая часть проблемы заключается в том, что его ещё надо обогащать. Ну, там у урана довольно сложный. Сложная технология получения из, собственно, вот этих камней, в которых уран содержится. То в нужной форме вот этого штуки, которая пригодна для электричества, это называется твэл, да, теплоотделяющие элементы, которые загружаются в ядерный реактор. Вот вся эта технологическая цепочка, она непростая, и на текущий момент в США Мощностей, во-первых, мало, а новые недавно бросили строить, потому что не смогли. Да, то есть они пытались лет десять построить новый завод по обогащению урана, то есть по производству ядерного топлива, и не смогли. Это не значит, что они не смогут, это значит, что прямо сейчас увеличить не получится. И вот это вторая проблема. Да, то есть у нас получается, что... Да, мы ожидаем, что GPU будет, но как бы, а чем мы их, собственно, будем питать? Да, то есть мы должны будем либо чем-то пожертвовать, либо брать откуда-то электричество, но непонятно откуда. Вот как-то так я бы хотел сказать.

Дмитрий Колодезев 45:33
Слушай, ну ты прям очень широко копнул. Я хотел бы поуже сказать, что когда дотком грохнулся, у нас осталась на руках куча технологий, разработанных тогда, появившихся, и огромное количество толковых инженеров. А это в некотором смысле заложило основу вот этого.

Валентин Малых 45:57
Ну, я и думаю, так или иначе. Да, да-да-да-да, да-да-да.

Дмитрий Колодезев 46:06
И это первое. Второе мы сейчас. Повторяю фактически логику вот этих прогнозов, что если Лондон будет расти как сейчас, то он будет по первый этаж завален конским навозом, да. То есть, что энергопотребление будет также следовать, но есть. Такое мнение, что текущие как видеокарты, ну и вообще тензорные процессоры, чудовищно неэффективные, так и сами модели, на которые мы на них гоняем, чудовищно неэффективные. И постоянно идет, ну вот в последнее время эффективность модели, то есть то качество, которое мы получаем на тех же самых, скажем, 30B, оно растет постоянно. Вот и возможно, что ну, экспоненты в мире нет нигде, но там, здесь порядок отыграть. Тут порядок за счёт энергоэффективности, тут за счёт самих моделек, тут всё-таки догнать газовые генерации, атомные генерации, хоп, вот сюда уже три порядка. То есть, ну как бы.

Валентин Малых 47:16
Нет, так-то оно так. С одной стороны, я просто про то, что рынок-то мыслит именно экспоненциально. Мыслит, я, конечно, использую терминологию, не говорю, что рынок — это мыслящее существо. Это просто имеется в виду, что рыночные ожидания, сформированные большинством, они таковы, что... Большинство людей ждёт, что всё действительно будет экспоненциально расти. Оно не будет. Ну, то есть, да, у нас действительно. Все больше и больше инженеров, и у нас много железок, много технологий. Это всё классно и здорово, просто оно так быстро, как хотелось бы, не растёт. И кажется, что пока непонятно, что сделать, чтобы оно выросло именно так быстро. И я думаю, мне кажется, не один я так думаю, что. В какой-то момент это приведет к тому, что пузырь надутый лопнет, а по поводу пузыря просто уже не знаю, кто-то ленивый не высказался. Соответственно. Пузырь лопнет, а мы останемся не у разбитого корыта, как многие думают. Мы останемся именно с большим количеством технологий, обученных инженеров, которые уже можно будет спокойно начать применять без завышенных ожиданий по возврату инвестиций. То есть инвестиции будут уже сделаны, и их можно будет начать эксплуатировать, но уже просто на другом уровне. Как-то так.

Дмитрий Колодезев 48:42
У Westinghouse, кстати, есть своя обученная нейронка, LLM. Вот главная задача которой — бороться с американским правительством в области лицензирования.

Валентин Малых 48:54
Это волшебная новость, просто волшебная.

Дмитрий Колодезев 48:57
Это не новость. Они её разработали какое-то время назад, поддерживают. И, собственно, как главная её задача разработки, указано, что типа помощь с лицензированием, потому что главная проблема в Westinghouse даже не в том, что они не могут строить АЭС, а в том, что им не разрешают.

Валентин Малых 49:14
Ну да, то есть ядерная отрасль одна из самых зарегулированных, поэтому там просто так это не сделаешь. Но опять же, регулирование ядерной отрасли тоже введено не на пустом месте. И как бы какого-то конкретного решения я здесь не вижу. Тут надо сделать замечание, потому что, может быть, не все в курсе, что компания Westinghouse — это, собственно, компания, которая производит ядерные реакторы в США. Единственный, на текущий момент. Вот это важное замечание. Опять же, не все могут быть в курсе.

Дмитрий Колодезев 49:47
Я просто делал как раз обзор по AI в энергетической отрасли для одной организации некоторое время назад. Ну ладно, на одном интересном мероприятии. И вот наткнулся на то, что да, Westinghouse обучил LLM-ку, специальный лицензиар.

Валентин Малых 50:05
Нет, это прям круто. Спасибо, я тоже не знал. Просто замечательно. На эту, кстати, в эту же тему есть, была новость на этой неделе, что люди обычные в США уже, ну не то чтобы массово, но некоторое количество случаев уже было и, видимо, будет нарастать. Что люди не обращаются к юристам. Для составления исков в суд, а составляют иски в суд с помощью ChatGPT, который им подсказывает, как составить иск, и они их выигрывают. То есть, получается, что люди выэкономят там тысячи долларов на том, чтобы составить иск. Дело в том, что в США, опять же, не все это осознают, но это довольно важное понимание. В США... Немножко по-другому устроена вообще судебная система, не так как у нас. То есть у нас. Суд начинается тогда, когда все остальные средства уже исчерпаны, то есть когда уже по-другому не получилось договориться. А там, соответственно, суд — это, ну, как бы, естественный, чуть ли не первый способ разрешения любого спора. Да, то есть там не понравился, как сосед на вас посмотрел, просто подает на него в суд, и дальше там суд решает, что делать. Например, все штрафы дорожные, они и в суде оспариваются. Да, то есть, не как у нас. Пардон, не оспариваются, а назначаются судом. То есть они проходят через судебную процедуру для того, чтобы назначить вот этот штраф. То есть у нас это. А там сначала идет судебная разбирательность, то есть там суд гораздо более часто присутствует в жизни, чем у нас. Поэтому там затраты на адвокатов, они вообще говоря, могут быть очень существенной долей расходов. И появление ChatGPT этот рынок довольно сильно меняет. Я думаю, что это вот один из рынков, который Довольно сильно изменится именно из-за появления ChatGPT. Ну, понятно, что он специфический именно для, скорее, Северной Америки, то есть США, Канады. Не знаю, как там в Мексике. Вот, но... В других местах, вероятно, тоже будет как-то влиять. То есть я уже слышал, что наши сограждане тоже используют всякий генеративный искусственный интеллект для создания исков. Ну, насколько это успешно — отдельный вопрос, но тем не менее. Довольно интересная новость, что Neuralink, стартап Илона Маска, один из, ну, многие слышали, опять же, про него. Ну, как-то в последнее время новостей не было. Я помню, когда они вживляли чип свиньи. Вроде как успешно, а тут, соответственно, не объявили в том, что в октябре уже будут внедрять людям. И вроде как нашлось некоторое количество людей, вроде даже сотни, может быть, даже тысячи, которые захотели себе такой чип вживить. Не знаю, сколько это. В целом, хорошая идея. Лично мне как-то оно не близко, но... Есть люди, которым такая идея близка, и они, в общем, готовы этот чип себе вживлять. Ну, я бы здесь сразу разделил. Два аспекта, да, то есть вживление такого чипа, допустим, парализованным людям, я считаю, ну, довольно полезным. Да, то есть это, конечно, не восстанавливает их двигательную функцию, но по крайней мере позволяет им общаться, что вообще говоря, очень важно. Например, Стивен Хокинг, он Не всегда был такой парализованный, да, он постепенно его парализовал, у него какое-то редкое заболевание. И сейчас вроде как у него там что-то вроде одного пальца двигается, да. То есть, если бы у него даже этого пальца не было. То, как общаться с окружающим миром, мне понятно. Вот такой, соответственно, чип мог бы помочь. То есть, в этом смысле я считаю, что такие чипы крайне полезны. Но внедрение этого чипа здоровым в людям для того, чтобы, не знаю, им было проще общаться со своим смартфоном или прямо напрямую без смартфона выходить в интернет у себя из головы, ну, я, честно говоря, не уверен, что это хорошая идея.

Дмитрий Колодезев 54:28
Ну, Хокинг, по-моему, умер. Вот. Ну, в общем, перед этим, да, у него палец работал только. Про Neuralink там говорили странное, то есть кто-то говорил, что там было отражение, какие-то новости ходили, а тут указывается, что он вживлён двенадцати человек, и они все работают. Ну, в общем. Непонятно, наверное, FDA знает, но вроде бы как как раз FDA его одобрила, то есть. Перевел бы следующую фазу его испытания, если я погребился. Мне кажется, что это очень хорошая и правильная история. Другое дело, что... Не всегда нам нужен чип в мозге. Это, кстати, ошибка людей, которые с биологической обратной связью не сталкивались в техническом плане. Им всё время кажется, что надо что-то в мозг пихать. На самом деле, отлично управлять тонкой моторикой пальцев на протезах у людей получается с помощью, например. УЗИ на мышцах предплечья с ампутацией руки. То есть, ставится такой прибор, который в RealTime делает УЗИ, на нём учится свёрточная сеть, и люди могут играть на пианино. Нормально. Нет, там именно УЗИ, в смысле, вот именно есть прибор, который УЗИ делает в RealTime, а именно на свёрточной.

Валентин Малых 55:59
У меня, что называется, ну я утрирую, что за стенкой, я имею в виду тут недалеко, есть компания Bitronics. Тимур, привет, которая, соответственно, с помощью электрических и с помощью датчиков снимает электрический сигнал от напряжения мышцы и делает вот ровно то же самое. Да, то есть они не УЗИ снимают, а электрические, ну электрическое напряжение, по факту, и то же самое работает. То есть тут есть разные методы, ну ладно, извини.

Дмитрий Колодезев 56:29
Да, и есть на самом деле интересные работы по Протезам с датчиками натяжения на сухожилиях, например, да, то есть когда люди теряют ногу выше колена, а им ставят датчики натяжения на мышцы сухожилий, у них появляется тонкая пластика на ноги. Вот и они могут скалолазанием лазить, например. То есть, я видел, собственно, этот товарищ, который потерял ногу, он по-прежнему скалолазанием лазит. Ну, понятно, что стоит довольно дорого для потребительского рынка, но сейчас дорого, через десять лет будет дешевле. То есть, сама по себе идея биологической обратной связи, она очень ресурсная, мне кажется. А вот надо ли в мозг влазить электроды, мне кажется, что это уже деталь технологии.

Валентин Малых 57:19
Не, ну смотри, тут как бы есть. Две вещи. То есть, с одной стороны, я, конечно, вот в этой части с тобой согласен про то, что... Люди, которые потеряли там ноги или руки, и если есть возможность им вернуть подвижность, это прямо нужно делать, безусловно, и такими способами в том числе. Это замечательно и правильно. Но здесь-то обсуждение идет про другое. Здесь то, что вот этот Neuralink, он именно про перевод в речь. Да, то есть это про именно перевод в речь. И они как бы занимаются именно тем, чтобы, ну, это, конечно, такой журналистский штаб, но тем не менее читают мысли, да. И вот здесь вот это такая вот штука про то, чтобы Соответственно, ну я не знаю, там внедряют они в мозг, не внедряют. Мне казалось, что внедряют, но может быть, у них это как-то не так инвазивно происходит. Да, может быть, они с гортани считывают. Я слышал про такие подходы, что он напряжением с гортани считывается. Есть разные способы, но тем не менее, они про то, чтобы облегчить вот эту часть. Да, то есть они. Соответственно, хотят, чтобы человек именно думал, и его мысль была преобразована в речь. Кстати, на удивление, тут был какой-то мутный индийский стартап, который заявил, что у них уже это работает. Я в индийских стартапах верю ещё меньше, чем в московский, но сам факт, что они уже не одни, да, кто такое делает. Вот так что здесь, мне кажется, про другое. Одно дело, когда мы протезируем что-то, да, протезирование, это неизбежно в том смысле, что мы пока не знаем, как там человеку новую руку отрастить. Было бы здорово, но мы не умеем. Поэтому мы ему делаем механическую. Ну, в каком-то смысле то же самое, что с очками. Да, вот у меня очки, потому что мы не знаем, как сделать так, чтобы у меня глаза видели хорошо без очков. Ну, есть, понятно, там разные методы, мы сейчас это не будем обсуждать. Но здесь-то у него про другое, про то, чтобы добавить некую новую сущность, а именно, как бы взаимодействие мозг-компьютер, более прямым сделать.

Дмитрий Колодезев 59:44
Тут мне больше нравятся другие вещи. Это штуки, которые эксплуатируют тактильную чувствительность. То есть представьте себе, например, ты надеваешь браслет, и в браслете датчик радиации. И он вибрирует, когда ты подводишь к месту, откуда фонит. Вот, или датчик ультрафиолета, или датчик электромагнитного поля. Вот, или чего-нибудь еще, и ты наделал пару браслетов таких, и вот ты кибер, в буквальном смысле, ты идешь и воспринимаешь мир. В диапазоне, которого другие не видят, то есть ты видишь, где тут провод под напряжением. А где радиация? Да, то есть, ну, это вот. И в принципе, вот был стартап, который как раз вот такие делал браслеты, и к ним сменные модули. Я не знаю, что с ним стало, я думаю, что он чуть-чуть обогнал своё время. Вот, а для меня я не физиолог. Для меня спорно сама идея вживления железки именно в мозг. То есть, зачем её вживлять в мозг, когда от мозга куча проводов по всему телу разбросаны? И если кто не знал, внутри мозга сигналы все, что от глаза, что от уха, что у вас иголкой укололи, они одни и те же.

Валентин Малых 1:01:03
Ну, не как они одни и те же технические, в том смысле, что это и то, и то, это всякие электрические сигналы. Но я думаю, что по форуму-то они разные.

Дмитрий Колодезев 1:01:11
Нет, ну не по форме одинаково. Нет там разных сигналов. То есть, ну грубо говоря, ты как, знаешь, как в процессоре нули и единички одинаковые, что бы ты ни считал, математику или порно.

Валентин Малых 1:01:24
Нет, ну я понимаю, что как бы нули-единички одинаковые, но тем не менее, если мы кодируем там картинку котёнка и, не знаю, LLM, да, то это да, нули-единички, но они нет разных, в том смысле, что ну они разные наборы этих нулей-единичек.

Дмитрий Колодезев 1:01:46
Люди частично выучивают это, частично, но большая часть — это коннектома, то есть в том смысле, как мозг вырос эволюционно. И, например, есть такая штука синестезия, когда эта система сбоит, и тогда люди чувствуют вкус звуков, цвет цифр и так далее. То есть, ну, где врождённое.

Валентин Малых 1:02:04
Ну, наверное, знаменитый пример сельной связи — это про то, что Шелдон Купер из теории большого взрыва говорил, что простые числа немножко пахнут бензином.

Дмитрий Колодезев 1:02:16
Возможно, вот. Но я к тому, что вот встраивать в мозг, это, конечно, самый прямой путь. Но мне, опять же, как инженеру, кажется, что лучше взять любой крупный нерв, который есть, и встраивать туда, и, в общем, наверное, там то и вы.

Валентин Малых 1:02:37
Ну, я тут, да, я ничего. Встраивание в нерв, наверное, разумно. Ну, насколько я знаю, были такие попытки именно с людьми, у которых там, допустим, нет руки, им к нерву пытались что-то присоединять, и вроде бы даже это частично работало. Я здесь не буду углубляться, потому что я не помню деталей, но я помню, что какие-то попытки на эту тему были. Все, наверное, слышали некоторое время назад, мне кажется, летом, вышли сразу несколько браузеров. Которые призваны были заменить собой Chrome, ну, в некотором пределе, конечно. Смысл таких браузеров в том, что они теперь вместо поиска используют уже умный поиск. Вот браузер Comet конкретно — это от Perplexity, который соответственно использует собственно Perplexity вместо поиска и сразу выдаёт результат именно от Perplexity. И в нём обнаружили вот такую штуку, как CometJacking, что Можно специальным образом так формировать соответственно, урлы, что браузер будет делать то, что сказано в урле, а не то, что вы от него хотите. То есть можно передавать данные, куда вы не хотите, ну и вообще делать всякие вещи, которые мы вообще говоря не особо хотим. Соответственно. Perplexity, по крайней мере, в ответ на эту новость, сказали, что спасибо, но мы что-то не видим, что здесь какая-то проблема, типа. Не уверена, что проблема существует. Опять же, я сам не проверял, но подозреваю, что такого рода проблемы вполне могут существовать, потому что фактически это Prompt Injection. То есть это одна из существующих атак, которые никуда не деваются. Поэтому я совершенно не удивлен, что такое появилось. Думаю, что такого станет только больше. Другой вопрос, что, может быть, конкретно это не работает за Perplexity правы, но, может быть, они просто делают хорошие мины при плохой игре.

Дмитрий Колодезев 1:04:45
Тут Google недавно, по-моему, сказал, что он похожую дырку не будет закрывать своей Gemini. Типа, да, дырка, но дырка вроде никому не вредит, сказали. Вот, но опять же, я думаю, что это серьёзный вектор атаки. И приведёт это к разграничению полномочий внутри компьютера, просто и всё. То есть, точно так же, как, например, если кто-то научился убеждать вашу. Кухарку выносить в столовую, себе гроши складывать перед входом, допустим, да, но рано или поздно вы сделаете так, чтобы дорогие вещи лежали в отдельном сейфе, куда они нет доступа и всё. То есть мы на самом деле в операционных системах давно с этим делаем. То есть когда-то компьютер был полностью доверен, если когда-то запускал программу, она могла делать что хочет. Потом выяснилось, что существуют всякие вирусы, там, Моррисы и так далее и тому подобное. И сейчас уже, например, какая-нибудь Windows при попытке залезть не туда. Она говорит, слушайте, а давайте-ка вы правоадминистратора дайте вот этому приложению, да, или там Linux просит sudo сделать. Вот, то есть, ну, просто разграничение доступа. Тут, мне кажется, это также будет решаться.

Валентин Малых 1:06:08
Именно на этой концепции, на этой и на этих проблемах родилась концепция микроядра, которая, кстати, до сих пор не имплементирована в том же Linux. Но мы придём постепенно к тому, что у нас разграничение прав доступа будет более жёстким, ну просто неизбежно. Да, то есть, если мы хотим пользоваться более умными инструментами, значит, надо жёстче ограничивать их поле для деятельности.

Дмитрий Колодезев 1:06:33
Слушай, я хотел поставить себе фиртурный Comet browser, он под Linux не работает, только под Windows или Mac.

Валентин Малых 1:06:41
Слушай, ну понимаешь, под Linux ты слишком, слишком далеко ушел вперед. Понимаешь, Linux — это слишком, слишком впереди. Обычные люди от Chrome только могут пользоваться Comet. То есть, меня честно приглашали, но я так и не соблазнился. То есть, мне проще всё-таки пользоваться пока классическим Chrome, хотя я подозреваю, что мы все рано или поздно мигрируем, потому что это действительно удобнее. Вот есть новость, что одна треть. Ответов из AI Search Tool, то есть из вот этих вот тулов, которые инструментов типа Perplexity, которые, соответственно, говорят нам, что, ну, вместо поисковика работают, то есть они делают более сложные задачи, делают несколько поисков, интерпретации, вот это всё. Ну, я думаю, что с Perplexity все плюс-минус знакомы. Ну или с его аналогом, хотя бы с Yandex Neuro. И они, вот эта новость говорит о том, что порядка одной трети всех ответов содержат так называемые неподдерживаемые утверждения, неподдержанные, то есть те утверждения. Для которых не было фактов в тех документах, которые нашли, собственно, модели, которые мы обсуждаем. На мой взгляд, это очень важная история. Во-первых, ну, тут да, надо сделать несколько, конечно, оговорок. New Scientist вроде как не совсем жёлтая пресса, и вроде как плюс-минус доверять можно. Понятно, что не на сто процентов, но тем не менее. И в целом это согласуется с моими ощущениями в том смысле, что мы уже вот в начале выпуска обсуждали, что модели не могут не галлюцинировать, не так устроены. Поэтому то, что они галлюцинируют, даже имея на руках факты противоречащие, это абсолютно нормально. Другое вопрос, что мы не знаем, как их заставить использовать только факты. Вот это вот важный вопрос, который, на который мы ответа пока не знаем.

Дмитрий Колодезев 1:08:52
Слушай, ну во многих дисциплинах. И в областях деятельности жизнь шла к возможности всё-таки использовать ненадёжные источники данных, ненадёжные процессы, ненадёжные протоколы. Да, тот же самый TCP, например. Это протокол, который полагается на то, что часть пакетов потеряется. Ну и фидбек. Да. Нет, я говорю, TCP полагается на то, что часть пакетов потеряется, и фидбек не потому что мы их переотправили. Вот, то есть именно TCP говорит, ну и ладно, потеряется и теряется, и дело в том числе. Вот и вот то, что мы сейчас видим, это очень умные помощники, которые время от времени могут вести полную фургу с тем же выражением лица, что и. Умные вещи, да. Вот. И был шутдетектор — это главный навык. То есть мы тут недавно с группой преподавателей на дата-завтраке обсуждали, что во время, ну как за последнее время, менялись навыки, которые были нужны людям интеллектуального труда. То есть когда-то нужно было знать много фактов. Алгоритмы, которые позволяют с ними опираться, то есть процедуры вывода из фактов. Потом можно было факты уже не помнить, и не все в справочниках. Надо было знать процедуры вывода. Потом стало понятно, что надо знать, где искать, да, и как проверять. А вот теперь, как проверять, это становится главным навыком, потому что найти это по щелчку пальцев, а получить факты по щелчку пальцев и даже применить к ним вот эту систему вывода из утверждений. Редукцию правилами тоже, по счету, купать, но где-то тут огромное количество ошибок, и мы должны уметь мыслить и работать с ошибками. То есть алгоритмы шумоподавления в разных инженерных областях есть, но вот ещё у нас и вот тут получается, то есть сбор и обработки информации, подавление ошибок.

Валентин Малых 1:11:01
Ну да, я тут с тобой согласен по большей части, то есть, что сейчас алгоритмы верификации становятся ключевыми. Но тут есть некоторые замечания, которые я хотел бы сделать. Дело в том, что когда только появился интернет, Понятно, что я этого не помню, мне тут скорее рассказывали, но тем не менее. Народ довольно активно верил всему, что написано в интернете. И через какое-то время оказалось, что в интернете кто угодно может написать что угодно. Да, то есть это всегда так было, просто люди этого не осознавали. Ну, потому что интернет был достаточно мало у кого, а писать туда это было что-то из разряда. Не знаю, сделать свою газету. Да, то есть, ну, теоретически можно, но фактически мало кто делает. А потом оказалось, что написать что-то в интернете — это гораздо проще, чем делать свою газету, то есть не требует практически никаких усилий. Но сейчас... В наше время у каждого в кармане смартфон, который позволяет буквально с любого места, как мы знаем, даже с парковки, соответственно, опубликовать какую-нибудь заметку, и вот это всё. Проблема в том, что до сих пор. Навыки верификации, они вообще говоря, никогда не были. Так актуальны, как сейчас, они становятся только актуальнее с увеличением количества контента. Люди не осознают, что то, что написано в интернете, оно с большой долей вероятности неправда. То есть у нас этот навык верификации всегда был важен. Просто люди полагались на поисковики, в каком-то смысле, что поисковики найдут. За них доверены источники информации, которые не надо верифицировать, хотя это неправда, их надо верифицировать, и с этим обязательно надо работать. Но проблема заключается в том, что... Сейчас, видишь, добавился второй слой. Да, то есть у нас появился другой источник ошибок, что у нас, даже если мы нашли, вот мы как бы, мы как человечество научились искать хорошие, релевантные документы, качественные. Этот вопрос качественности оставим за скобками в данном разговоре. Но тем не менее, даже вот эти качественные документы, они всё равно приводят к тому, что может быть неправильный из них вывод. И здесь я согласен, что навык верификации обретает. Во-первых, большее значение. Во-вторых, некую новую форму. Да, то есть теперь нам надо уметь верифицировать уже выводы вот этой системы. Так что я могу всем пожелать только вот развивать в себе навык верификации. Я в себе тоже развиваю, хотя, конечно, я могу сказать, что лично я далёк от идеала, то есть периодически я тоже попадаюсь на всякую ерунду.

Дмитрий Колодезев 1:13:45
У нас в университете был лектор, который предупреждал сразу, ребята, я тут буду делать ошибочные утверждения в течение лекции на протяжении курса, а на экзамен я их вас спрошу.

Валентин Малых 1:14:01
Ну, вот это вот не совсем понятно. Он имел в виду, что надо ему выдать те ошибочные утверждения, которые он сказал именно в той форме, или наоборот, надо найти.

Дмитрий Колодезев 1:14:10
То есть, что найти и исправить. То есть, я тут буду формулу написать, и где-то я буду иногда вставлять ошибки. Вам надо проверять. Вот, возможно, на самом деле он просто вставлял ошибки, а выдавал это за специально сгенерированные ошибки. Ошибки вставлял просто потому что старенький был же, но это работало.

Валентин Малых 1:14:30
Ну, как говорил один лектор, мне кажется, уже не из вашего университета, он говорил так, что Я всегда веду лекции так, что как будто это последняя лекция. Но и студент спрашивает, ну профессор, вы же вроде как абсолютно нормально рассказываете, всё хорошо, мы никаких проблем не замечаем. Он говорит, что ну... Тут дело в том, что если вы начнёте замечать проблемы, это значит, что я их перестал замечать. Ну, я думаю, что тут какая-то вот такая история была. Нам Иван Комаров скинул замечательную. Замечательный документ можно найти в Mattermost. Это анализ от команды ученых из OpenAI и нескольких университетов. Ну, они все из OpenAI, но параллельно совмещают должности в университетах, насколько я понял. Они, соответственно, проанализировали, как люди используют OpenAI. Час же пяти, и из интересного тут можно заметить, что нерабочее использование OpenAI прямо сильно выросло. То есть, если раньше нерабочее было половина в двадцати, соответственно, в четвёртом году, то к двадцать пятому году стало три четверти. Видимо, будет и дальше так. Плюс дальше они, у них есть тут раздел про то, что как они это дело верифицируют. Это, наверное, сейчас не так важно. Из интересного, у них есть соотношение того, кто и как использует. Ой, кто и как использует то, что там есть, и оказалось, я что-то потерял. Вот это вот. В эту табличку, ну, там оказалось, что программисты используют примерно в десять раз чаще, чем любая другая профессия. Не знаю, с чем это связано, но просто сам факт. Я продолжаю придерживаться мнения, что ИИ, прежде всего, сейчас, ну, я имею в виду сейчас, на момент 25-го года, полезен именно для программистов, а для всех остальных он только постепенно, постепенно начинает. Остановиться полезен, то есть все вот эти помощники других профессий, они только-только сейчас формируются. А программисты, видимо, оказались самыми готовыми к этому, и сейчас основное внедрение везде по всему миру — это именно к программистам.

Дмитрий Колодезев 1:16:55
Параллельное совершенно исследование было такое же от Anthropic. Вот. Из интересного то, что у них Но по большому счету можно сделать вывод, что Все процессы в офисе, которые автоматизировать можно с помощью ChatGPT, уже автоматизированы. То есть, они рост, процент использования за пределами работы растет просто потому, что в работе все по большому счету сделали. То есть, там не так много и было, куда его запихать. То есть обработка документов, доработка документов. Ну, как-то вот всё. Что дальше с ним делать? И он пошёл на потребительский рынок. То есть вот эти самые сценарии использования за пределами офиса. Вот они сейчас и расцветают. И там как раз огромное количество интересных продуктов и вырастет и растёт. Вот. Но программисты просто они всё равно целый день в монитор торчат.

Валентин Малых 1:17:58
Ну, я бы сказал, что, видимо, автоматизировать работу программиста только сейчас получилось. То есть, до этого надо было долго учиться, чтобы хорошо программировать. Сейчас оказалось, что, я так, кстати, возвращаюсь к нашему буквально пяти минут недавности разговору. Про то, что полезен навык верификации. То есть сейчас вайп-кодинг, он как раз именно к тому, что программист теперь — это прежде всего человек, который верифицирует код, написанный машиной. Ну, то есть раньше верификацией кода, написанной другим человеком, занимался старший программист. Да, сейчас все программисты стали внезапно старшими. И вот качество вот этого вот старшинства, она как раз определяется тем. Насколько ты хорошо умеешь верифицировать код, написанный не тобой.

Дмитрий Колодезев 1:18:48
Ну, если помнишь парное программирование, когда оно появилось, на самом деле, когда пар... Данное программирование я рассказывал своим. Ребята, ну в разных организациях, что вообще-то можно писать код вдвоём. Они такие, зачем, почему, в какой смысл, мы уже подерёмся и так далее. Тем не менее, это очень эффективный подход, потому что часть времени не надо писать в кого-то, а часть нас, наоборот, в него смотреть. И но неэффективно используются люди, то есть один пишет, один смотрит, например. А тут у вас есть одна нейронка, которая пишет, а вторая естественная нейронка, которая смотрит и тоже иногда пишет. Вот такое парное программирование, просто вот как оно должно было бы быть.

Валентин Малых 1:19:31
Ну, я не знаю, я встречал только достаточно ироничные отношения к парному программированию. Ты, наверное, наверняка помнишь знаменитый spooning. Этот знаменитый ролик в интернетах, я надеюсь, он хотя бы не потерялся. Я попробую его скинуть в канал, чтобы все желающие могли насладиться. Вот, соответственно, тут хочется сказать, что да, парное программирование, видимо, сейчас вот эта пара, да, и многие люди сейчас воспринимают именно как партнёра ChatGPT в своих каких-то занятиях, причём люди, не имеющие отношения к ИИ, они там. Типа, расскажи мне, как, не знаю, как мне приготовить макароны по-флотски. И вот он рассказывает по этапам, как это сделать. То есть то, что раньше надо было смотреть в книжках. У моей мамы, например, есть замечательная книжка по домоводству. Сейчас можно просто написать какой-то нейронке, она тебе всё расскажет достаточно подробно, ещё и на вопросы ответит, что, конечно, гораздо удобнее. Новость из разряда. Не поверил бы, если бы сам не прочитал. Значит, на той неделе или на этой в крупнейшем дата-центре в Южной Корее произошел пожар. И там сгорело просто, ну, просто всё буквально, да, то есть там 1000 TB. Это что у нас? Exabyte? Я забыл уже, честно говоря. В общем, 1000 TB данных сгорело, куча лицензий компаний сгорела, да, то есть сейчас непонятно, как там бизнес регистрировать, непонятно, как. Собственность у людей регистрировать не понятна практически ничего, потому что всё сгорело. А казалось бы, ну а что такого-то? Ну сгорело и сгорело. Ну с каждым может случиться, по большому счету. Дата-центры, то бишь, ЦОДы, всё время горят. Да, то есть они рано или поздно всегда есть вероятность того, что он сгорит. Это классическая теория отказов. Именно для этого придуманы бэкапы. Ну, придуманы, придуманы, и они даже были сделаны. Проблема в том, что они хранились на соседней площадке и тоже сгорели. А вот это уже, по-моему, какой-то просто феерический продолб, потому что таких продолбов в истории было уже несколько. Это не первый, когда бэкапы хранились, ну, условно говоря, на соседнем сервере. Здесь они разнесли на соседнюю площадку, но оказалось, что этого недостаточно. Ну, по-хорошему, по-нормальному. Во-первых, для таких данных бэкапов должно быть два, да, и во-вторых, эти бэкапы должны быть в независимых физических площадках, то есть даже если в одном месте произошло новоднение, что, кстати, было даже в России. То бэкап должен храниться в том месте, где в это время наводнений не будет. То есть оно может быть в другое время будет, но вот конкретно в этот момент там его нет. Желательно для супер критичных данных, чтобы было два таких места, да, то есть условно. Мы там один бэкап храним где-нибудь в Мурманске, второй храним в Красноярске, а третий, там, не знаю, где-нибудь в Магадане, да, условно, чтобы они вот точно уж никак не могли пересекаться по погодным и всяким другим условиям. Ну, это я, может быть, как специально утрирую, но тут произошла неприятная история. Ну, можно искренне посочувствовать. Родственникам и друзьям данного человека, в общем, человек, который был ответственен за как раз работоспособность данной системы, он, насколько я понял, покончил жизнь самоубийством. Вот это печально. Мы всячески, кстати, сочувствуем его друзьям и коллегам, но вот так вот действительно история неприятная.

Дмитрий Колодезев 1:23:16
Про disaster recovery backups — это да. Кстати, когда в свое время было 9/11 в Штатах, там в организации рассыпались ровно на две кучи. Там же очень много было в Восемьёвом торговом центре «Контон». И у половины, грубо говоря, не было disaster recovery backups, а второй половины были. И они восстановили работу в течение 10-12 часов после аварии. То есть просто откатились из backups. Позвонили по телефону заранее заранее арендованную инфраструктуру, активировали, пошли и попёрли. То есть борьба за живучесть этих систем — это важная вещь, они просто так существуют. И вот тут интересно, что на самом деле сгорело это не столько, ну не всё, вроде как сгорело 10% от недоступного. Про это, потому что интересный случай, он, наверное, в учебники выведет, кстати. Вот. Но остальное не удается запускать, потому что все эти микросервисы и взаимозависимость между базами делают невозможным старт системы, пока нет всех нужных ее кусочков. То есть она не только Хранится рядом, она ещё не умеет graceful degradation, то есть graceful degradation, то есть хорошая устойчивая система может быть запущена с ограничениями. Типа, ну работает, но, допустим, доступны не все сервисы, да, или сайт работает, работает сайт, работает корзина, не работает рекомендательная система, потому что что такое. Вот, а у них не отработана graceful degradation, они не могут запустить, пока не запущено всё. И соответственно, с какого конца ты не начни запускать, остальные части тебе нужны, чтобы запустить этот. И вот это уже феерический продолб не тех людей, которые делали бэкап, а тех людей, которые проектировали систему.

Валентин Малых 1:25:11
Да, действительно, войдут в учебники. То есть, тут что-то, ну, то есть, ну, я не знаю, то ли они были некомпетентны, то ли они экономили, то ли они… Я реально не понимаю, почему. Наверняка, там всё-таки это было сделано за большие деньги, это всё-таки. Большие сервисы туда, наверное, брали компетентных людей. То ли им не ставили такую задачу, но вообще странно, компетентный человек сразу скажет, что вот здесь такая проблема, её нужно как-то решать. То ли они действительно просто сэкономили на вот такой вот то, что по-английски называют «совер хат», то есть на вот таком вот дополнительном оборудовании, на дополнительной сложности системы, которая позволяет её поддерживать работоспособность без каких-то частей.

Дмитрий Колодезев 1:25:55
Это вообще странно, потому что на самом деле нормальный айтишник, он должен пойти запугать начальника и наоборот увеличить свой аппаратный вес и бюджет за счёт рассказов в старшинных истории про то, как всё сгорит. Да, вот, даже если он не беспокоится живучестью, это просто нормальный аппаратный ход. А вот, но история тут же ещё и в том, что... В Южной Корее там традиционно садят президента после того, как он свой срок отработал в истории. Есть там такой народный обряд. Вот и сразу же заговорили, что, дескать, это всё сделано специально, чтобы сокрыть следы. Но тут есть такая Gitika, такое правило общее, что миром правит не тайная лажа, а явная лажа. То есть, скорее всего, это не тайный заговор, а действительно кривые руки и разгибрелись.

Валентин Малых 1:26:49
Но это не значит, что нельзя поводом воспользоваться и таки не сесть к текущему. Ну да, это, наверное, приятный бонус. Ну ладно, я думаю, что на этой позитивной ноте будем заканчивать. Всем спасибо, что подключились. Слушайте нас и смотрите на всех площадках, где нас найдете. У нас есть аудиоплощадки, у нас есть, соответственно, ВК-видео и YouTube. Приходите, как говорится, рекомендуйте друзьям, ставьте лайки и обязательно пишите новости в Mattermost. Всем спасибо и пока-пока!