Капитанский мостик - 8 | Дмитрий Колодезев

23.08.2025
23.08.2025
подкасты

Записали восьмой выпуск подкаста "Капитанский мостик" про искусственный интеллект, будущее и все такое. В этот раз Валентин в отпуске, зато с нами прекрасная и интересная Ирина Голощапова.

Площадки

Содержание

00:00:00 вступление
00:00:19 Кое-кто заморозил найм AI-звезд
00:02:00 Альтман предупреждает - кто-то потеряет много денег
00:05:12 Отчет - AI в бизнесе
00:16:30 Кое-кто строит электростанции для датацентов на газе
00:18:51 Экология и Gemini
00:23:24 Каждый шестой притворяется, что использует AI
00:27:28 GPT6 нужна память
00:30:33 Grok диалоги утекли в поиск
00:34:05 Не нужно строить псевдосознательный AI
00:41:10 Слежка по-европейски
00:44:12 Как гуглеры используют AI
00:50:52 Аудиоверсия Гуглдоков
00:54:21 Excel Copilot
00:55:58 Новый DeepSeek 3.1 и формат UE8M0 FP8
00:59:48 Китайские ЦОД - 50% своих ускорителей
01:01:12 Qwen Image Edit
01:01:47 Распределение стоимости в AI-цепочке создания ценности

Ссылки

Дмитрий Колодезев 0:00
Всем привет! У нас очередной выпуск подкаста «Капитанский мостик», и сегодня со мной Ира Голощапова. Клёво, мы, между прочим, с Ирой ведём канал Reliable ML, где обсуждаем всякое про то, как делать надёжное программное обеспечение. А вот мы тут поговорим про ненадёжное. Вот есть такая запрещенная экстремистская компания Meta, и её Главный начальник Цукерберг, он долгое время нанимал дата-сайентистов за страшные миллиарды долларов, и по этому поводу было много мимов. А тут он внезапно говорит, ну вот, говорит, типа, хватит, говорит, не будем раздувать пузырь, не будем больше никого нанимать в нашу Superintelligence Lab. Вот и как-то это было странно, то есть, когда он нагнетал, нагнетал, набирал, крал, и вот теперь говорит, а всё, хватит. Как думаешь, Ира, что с ним случилось?

Ирина Голощапова 0:57
Какой сигнал Цукерберг хочет дать рынку? Это сигнал, который он хочет дать, или он сам реально узнал какие-то новости и для себя предпринимает действия. Например, он может быть это вообще про то, что он на основе внутренних данных компании увидел какие-то сигналы, что, не знаю, пока нет таких эффектов, которые... И ожидаются внедрения. Генеративных алгоритмов.

Дмитрий Колодезев 1:24
Слушайте, ну тут интересно то, что эта команда тут ок. Ко мне начала работать, он её только собирает, она ничего ещё не сделала. Поэтому все манёвры по её найму и не найму, это может быть действительно сигналы, сигналы рынка. Типа, ну вот мы такие крутые, потом рынок увидел, не увидел, ну ладно, хватит, будем заниматься чем-нибудь ещё. А может быть. Тут я, конечно, упустил. Надо было посмотреть, какие там у них отчётности в собрании акционеров проходили. Тут это было бы, наверное, понятнее. Да, ну ладно, тем не менее. Главный в другой неэкстремистской организации говорит, что ну вот у нас тут есть некоторый пузырь, и кое-кто потеряет прямо феноменальное количество денег. Вот, а Сэм Альтман, что Огромное количество стартапов, они по большому счету это prompt и API. И с точки зрения Сэма Альтмана существуют эти стартапы, когда он сам существует, он можно прямо денег ему и нести. Вот что думаешь по этому поводу?

Ирина Голощапова 2:36
Ну, я думаю, что у Сэма тоже были свои причины, так сказать, и тоже он хотел дать какой-то сигнал. Интересно, что эти сигналы похожи как будто у Цукерберга и Сэма происходят близко по времени. Период, вот что-то там как будто бы, вероятно, задумано. Плюс OpenAI же меняет модель с подписочной на рекламную, да, и это здесь тоже вот этот сигнал, он может быть с этим связан.

Дмитрий Колодезев 3:07
А ведь для того чтобы рекламная модель работала, ты должен быть ближе к клиентам. То есть, если у тебя ты продаёшь токены по подписке, то ты, в общем, поставщик такой нефти, которую дальше кто-то жжёт и перерабатывает. А если ты показываешь рекламу, то тебе надо непосредственно глядеть в глаза клиенту. И вот тут все эти посредники становятся не очень нужны, наверное.

Ирина Голощапова 3:29
Да, посредники становятся меньше нужны. Да, должны заходить к тебе и смотреть побольше рекламы, и ты можешь более свободно на это влиять. Вкладываешь больше денег, больше рекламы, больше к тебе заходит.

Дмитрий Колодезев 3:43
Да, и вот тут была история про Y Combinator, который говорил, что ну вот, нам нужны стартапы из одного человека и кучи AI-ботов. И вот как раз Сэм Альтман критикует безумные AI-стартапы, состоящие из трёх человек и идеи, которые получают огромное количество финансирования. И в общем, смысла в этом немного.

Ирина Голощапова 4:07
Мне ещё, знаешь, что здесь интересно? Вот с одной стороны, вроде бы и у Цукерберга, и у Сэма Альтмана свои причины для того, чтобы дать подобный сигнал. Но тем не менее, этот сигнал похож. О том, что возможно, рынок перегрет, возможно, нет таких высоких темпов успешности внедрения генеративного AI в компании, как мы ожидали. Этот сигнал дают не только они, а еще параллельно, ну вот тоже в близкий по времени период вышло несколько отчетов от крупных консультантов с похожей мыслью. И McKinsey выпустил отчет про то, что там классная фраза есть. Generative AI is everywhere, except in company's P&L. Вот и тоже там довольно прикольный отчёт с интересными мыслями. И ещё вот следующее, то что у нас по порядку новость, там тоже же есть мысль про то, что не так всё успешно, как хотелось бы. И ну как будто вот это общее настроение, оно в целом на рынке есть, несмотря на то, что у каждого, безусловно, свои мотивы всё это говорить.

Дмитрий Колодезев 5:18
Да, вот как раз про этот отчет, про который ты напомнила, который у нас как раз по порядку следующий. С ним что интересно, его не обсуждал только ленивый, и в нем прочитали совершенно противоречивые вещи, то есть как будто куча людей читали разный документ. И по сути, тут что сказано, что... Как бы, народ тратит огромное количество денег в GenAI, как они его тут называют, и только 5% получает от него. Отдачу, вот, то есть. Выхлоп от этих усилий очень неравномерно распределен. То есть, получается, что пилоты запускают, никакого отдачи в P&L нет. И это противоречит тому, что на самом деле инструменты такие, как всякие ChatGPT и Copilot, они очень широко уже приняты. То есть, ими пользуются почти все. Вот, то есть там 80% организаций пилотировали, 40% отчитали, что уже внедрили и так далее, и тому подобное. То есть получается, что они улучшают индивидуальную продуктивность, а на P&L это не влияет. Это вот странно, как бы, то есть что такое тогда продуктивность, как не те деньги, которые человек заработал для организации, то есть что?

Ирина Голощапова 6:44
Я очень согласна и здорово, что мы с тобой оба это заметили. Тут как будто два слоя. Сначала все СМИ заметили только фразу про 95% провальных проектов, что как будто бы, ну, может быть, не так уж и плохо, даже если это именно так, потому что, ну, умение пользоваться этими технологиями, оно пока вот. В большом развитии это нормально, что мы очень много экспериментируем, очень много ошибаемся. Если хотя бы 5% успешно, это классно на этом этапе, дальше будет больше. Потом. Пошли статьи про то, что основная мысль отчета не в этом, а в том, что люди, по сути, используют 90% сотрудников, в любом случае, используют. Я инструменты в своей работе, а компании там гораздо меньше это разрешают и гораздо меньше от этого выигрывают. Но при этом, мне кажется, довольно манипулятивный тезис в самом отчете про то, что... Это теневая экономика и история, которую дизрапт, который не замечают SEO, что вот такой большой выхлоп от того, что люди используют. А выхлоп-то где? Ну как раз P&L его не видно. То есть люди используют, а то, что они большой профит от этого получают, никакими метриками не показано.

Дмитрий Колодезев 7:57
Тут можно так прямолинейно проинтерпретировать. Что-то мы много им денег платим. Они автоматизировали свою работу, а денег мы им платим столько же. Ну то есть, если компания не получает выхлоп, то кто его получает? Получается, получают его сотрудники. Вот и получается, что может быть, это призыв.

Ирина Голощапова 8:18
Отобрать чайник чуть-чуть. Мне кажется, в отчете там все-таки посыл в том, что выхлоп очень большой от того, что люди используют, и этот тезис не поддается сомнению, он дается между строк, как само-самое разумеющееся. Говорится о том, что SEO типа слепые, что не видят, что у них столько денег под боком. Может быть, они проинтерпретируют как раз именно так, как ты сказал. Да, но видишь, мой опыт общения с

Дмитрий Колодезев 8:47
Руководителями контор говорят, что они в целом-то не тупые. Вот и уж чего-чего, а денег под боком они обычно чуют прямо, знаешь, как акула кровь. И то, что они не чуют этих денег под боком, и то, что тут написано, что чат-боты пилотировали 83% организации, а внедрили только считанные проценты, говорит о том, что ну, может быть, там есть какая-то проблема. Что обещать не жениться, то есть, ну, чат-бот показать здорово, а когда начинает он работать, тут с ним серьёзные проблемы. Ну и тут, кстати, наша вот эта тема новая с тобой про LLM-систем-дизайн, она, может быть, и играет. Вот тут они мифы разбирают, что пять мифов про генAI, что AI заменит большинство, много. Рабочих мест не следующие несколько лет. Ну и в общем, они говорят, что не похоже, чтобы это именно на наим как-то повлияло в ближайшие три-пять лет. Вот. А также есть миф, что генеративная AI трансформирует бизнес. Ну и тут получается странно, что с одной стороны... Принятие высоко, проникновение, но, собственно, трансформаций-то как таковых мало. То есть, пять процентов организаций вроде бы имеют и то интегрированные в их воркфлоу, и в общем. Семьдесят девятьсоти секторов, которые они перечислили, говорят, ну никаких, собственно, значимых структурных изменений не произошло. Я вот тут хочу сказать, что может быть, те сектора, в которых не произошло структурных изменений, это как раз наиболее зарегулированные сектора. То есть, как бы в медиа и телекоме регулирование, конечно, есть, но не такое сильное. В профессиональных сервисах его мало, а фарма, финансовый сектор. Но с другой стороны, Consumer and Retail не так зарегулирован, как фарма. А проникновение, вроде, то же самое. Странно.

Ирина Голощапова 10:47
Тут ещё очень большой вопрос, как это проникновение замеряется. Сейчас мне кажется, тоже очень много здесь нюансов, и это цифры, они могут очень сильно поменяться в зависимости от способа измерения. То есть проникновение есть, но... Что значит трансформация процессов или структурной трансформации бизнеса? Это, наверное, то, что у тебя прямо end-to-end процессы начинают выполнять алгоритмы, а этого действительно как будто пока мало. То есть, есть внедрения точечные, где только кусочек бизнес-процесса как-то в нем либо AI помогает, либо заменяет кусочек процесса, так же, как и с классическим ML.

Дмитрий Колодезев 11:29
Ну вот я тут что вижу? Я вижу, что... В каждом магазине, в который я захожу, если там больше, скажем, там ста квадратных метров, там стоит тумбочка, на которой можно самому оплатить покупки. Это, конечно, не ген-AI, но проникновение очень большое. И вот куча таких вещей, вот эта вся оплата, улыбка и так далее, то есть такое ощущение, что, может быть, они считают. Что они считают ген-AI? То есть, если мы не вызываем ChatGPT токенами, то это уже не ген-AI, наверное, да. Ну вот какая-то, да, если у LLM не сидит, то не ген-AI. Тогда это вполне возможно, что проблема в значительной степени ещё и инфраструктурная. То есть тот, кто хочет внедрять у себя. Он либо начинает зависеть от внешнего подрядчика, которому льет всю свою приватную информацию, ну то есть в токенах, либо начинает возводить у себя инфраструктуру, которая не очень приспособлена. Такое тоже может быть. Вот, но и они говорят про теневую экономику, что Сотрудники используют LLM регулярно, а компании его не покупают. То есть, сотрудники покупают за свои деньги, фактически.

Ирина Голощапова 12:49
Ну, либо используют не внутренние инструменты, а то, что бесплатно, там тот же DeepSeek, да, но с личного компьютера.

Дмитрий Колодезев 12:56
Да, и это, кстати, поднимает вопросы про информационную безопасность и всё такое, потому что компания-то, ну, теряет контроль фактически над этим сразу. Вот. Ну и куда инвестирует? Sales and marketing. Ну да, в общем, здесь он и в первую очередь будет расти.

Ирина Голощапова 13:17
Инвестируют и где окупаются. Там есть мысли про то, что много инвестируют в маркетинг и в сейлз, а там, по сути, окупаемости практически нет, и кейсов, которые бы повлияли реально на P&L или на процесс, нет. А в части оптимизации процессов бэк-офиса, то, что не модно, не сильно, не молодежно, как будто бы там как раз и зарыты деньги и экономия процессов. Это тоже Важно, что здесь то, сколько ты можешь выиграть на улучшении процессов бэк-офиса, зависит от того, в каком они у тебя сейчас состоянии. Потому что есть много зрелых компаний, где процессы бэк-офиса автоматизированы и так довольно высоко, и там тоже тогда сложнее найти дополнительную валь.

Дмитрий Колодезев 14:01
Ну да, а ещё знаешь, вот это вот интересное достаточно утверждение, что Больше всего мешает нежелание использовать новые инструменты. Но опять же, мой опыт общения с компаниями говорит, что там, где пахнет. Прибылью инструменты внедряются со страшной скоростью. То есть, понятно, что тем, кто внедряет эти инструменты, они кажутся прорывными и спорить тут не о чем. Но тем, кто считает деньги, они видят, может быть, не только новые выигрыши, но и огромное количество новых проблем. Собственно, поэтому туда и не лезут.

Ирина Голощапова 14:45
Ну да, и порой, чтобы что-то внедрить, какое-то решение, чтобы оно прямо в прот вышло, нам же нужно. Ну, очень много. С ним повозиться, и тем, кто считает деньги, как раз возиться. Не очень хочется, короче.

Дмитрий Колодезев 14:57
Ну да, вот. Ну и опять же, почему общие инструменты не специализированные выигрывают над какими-то enterprise решениями? Ну, говорит, ответы лучше. Ну, в такой быстро развивающейся отрасли на самом деле лидеры рынка действительно перегоняют внутренние. То есть, если у тебя стоит Llama в конторе, понятно, на ответы будет давать хуже, чем OpenAI модели свежие. Ничего ты тут не сделаешь, на то у них и бюджет есть. Ну, в общем.

Ирина Голощапова 15:30
Ты можешь кастомизировать под себя и контролировать версии модели. Никто тебе начинку не заменит внезапно, там и не придётся перестраивать всё решение. Тоже классические такие.

Дмитрий Колодезев 15:44
Вот, ну и как бы это не учится с нашего фидбэка, интересное тоже замечание, и оно опять же к LM System Design имеет прямое отношение, что главная претензия, как я вижу, систем баз-базированных на LM, тем, что при создании её не закладывают петлю обратной связи улучшения.

Ирина Голощапова 16:11
Да вообще, прямо скажем, блок эвалюэйшн пока очень такой флексибл, скажем. Мы тоже все учимся его делать и действительно заложить правильно петлю обратной связи и вообще про неё не забыть. Это искусство.

Дмитрий Колодезев 16:30
Ага, ну ладно, я думаю, что всё у нас получится. Можно перейти, наверное, к следующей новости. Вот тут запрещенная экстремистская компания Meta взялась строить в Луизиане три крупные электростанции, чтобы питать свои дата-центры. Это вот та история, которая широко... Обсуждалось, когда начали все читать сценарий 2027, что к 27 году у нас искусственный интеллект всех паработит и истребит, сразу возник вопрос, где он возьмёт столько электроэнергии. Чтобы так хорошо думать, чтобы нас истребить. Ну и вот, не только мы об этом думали, и Microsoft, и OpenAI, и все они электростанциями озаботились. Ну и вот. Эти экстремисты тоже начали строить электростанции, и получается, что... Как бы они строят фактически частично за счёт штата. Вот и как бы жители, может быть, не очень рады, что вся эта вот история будет у них тут твориться. Ну и потребители оплатят строительство линии электропередачи и так далее и тому подобное. Ну так она обычно всегда и делается.

Ирина Голощапова 17:50
Ну и это ещё же история про то, что это невозобновляемые источники энергии и так далее. Я так понимаю, там основная претензия к этой истории в том, что это именно природный газ.

Дмитрий Колодезев 18:06
Не, ну на самом деле в Штатах сейчас.

Ирина Голощапова 18:10
С газом-то всё хорошо, поэтому как бы это логично. Нет, в смысле, что это не невозобновляемый источник энергии и так далее, что это вредно. Вот, но насколько я здесь понимаю ситуацию, на возобновляемых источниках энергии и подобное, дата-центр просто не сможет существовать из-за нестабильности этих источников, из-за недостаточного мощности. Вот поэтому тут как бы приходится делать вот так.

Дмитрий Колодезев 18:39
Ну да, сейчас я думаю, что атомная энергетика просто слишком медленно строится, газовая строится быстрее, поэтому до того момента, как атомную настроят, всё будет решать именно газовая.

Ирина Голощапова 18:51
А там на это будет ещё больше претензий с точки зрения экологии.

Дмитрий Колодезев 18:55
Никто не знает, если не не, что на самом деле она самая экологичная, так-то если потом... Да, вот и вот тут мы в одном из прошлых выпусков обсуждали как раз то, что. Английское правительство говорит, ребята, удалите свои старые почтовые сообщения, чтобы меньше воды тратили в это центры, а то у нас тут засуха. Вот само по себе заявление такое на грани клиники, но пошли посмотрели, сколько тратят. Mistral говорит, мы на один средний промпт тратим 45 мл воды, что на самом деле дофига. И вся эта экологическая штука начала раскручиваться, и Meta выпустила соответствующий технический пейпер и заявление, что в общем... А Google, да, Google. Что их конкретно, Gemini тратит одну четвёртую ватт часа на средний запрос и... Потребляет одну четверть миллилитра воды. Вот, ну да, about five drops. На самом деле, они выпустили, кроме вот этой обзорной статьи, ещё интересные. Собственно, подробную техническую статью, а ещё они интересно подошли ко всему этому, то есть. Они говорят, ну мы, конечно, можем считать, вот сколько у нас конкретно. GPU со с голой электроэнергией, сколько ушло на его охлаждение. Ну, вообще-то говоря, вся эта история, она немножко шире. То есть, для того чтобы у нас сработала наша GPU, к нам должны по сети провайдеры всё это дело притащить. Мы должны смартфоны заряжать и так далее. То есть, немножко больше, чем конкретная GPU, которая жжёт электроэнергию и воду. И получается, что они Разделили Total и Active. Собственно, Acceleration. И получается, что ну по их прикидкам, 58% — это непосредственно GPU и всё остальное, а всё остальное вот как бы распихано по остальной цепочке создания ценностей. И вот тут ещё интересная диаграмма, где score on Arena, ну score on Arena сам по себе спорный. Вариант, потому что все модели под него переобучены, и сколько промптов в средних можно на 1 кВт час отработать. И вот тут у нас вырисовывается Pareto optimum, то есть GPT-4.0 и Gemini средняя. То есть все остальные, они глубоко, Pareto non-optimal, то есть Llama там, все вот эти истории. То есть, ну, ну да, да, как каждый меряет, как ему нравится, но сам по себе. И ещё они, собственно, говорят, что мы некоторые вещи мы смогли сэкономить за последние несколько лет, ну там, в 33 раза. То есть, потребление в выброс углекислого газа эквивалентный мы уменьшили в 47 раз вот за год. И как бы, ну вот мы такие молодцы. Вот, ну действительно, молодцы, что ты скажешь. Вот, и вот это вот про то, что я говорил, что existенно прочее, компрекенсивно прочее, это когда мы меряем непосредственно прямое потребление, мы меряем прямое и косвенно, и получается, что в два с половиной раза больше энергии потребляется за пределами GPU. Вот, что есть, то, что GPU сгенерировал токены, их же куда-то щудить надо. Ну вот, прикольно.

Ирина Голощапова 22:53
Вообще, очень въедливая методика, комплексная, сложно к чему-то придраться в том, как они измерили. И, ну, также вот такая мысль тут, что не так уж и много потребляет, как будто модель, относительно того, как это раздувалось некоторое время назад.

Дмитрий Колодезев 23:10
Да, я думаю, что это тоже они выпустили как сигнал регуляторам, что ну, поищите воду где-нибудь в другом месте. Вот, ага, ну ладно. В продолжении истории про то, что сотрудники тайком от Босса внедряют искусственный интеллект, ну, оказывается, бывает и наоборот. То есть, утверждается, что в Штатах пятнадцать процентов. Пользователи говорят своим боссам, да и внедряем мы этот ваш AI, да используем мы его. На самом деле нет, просто чтобы от них отстали и хвалили. Скорее всего, у них есть какой-нибудь KPI, как в Сбере. Тоже мы обсуждали недавно, что Сбер сказал, у нас все будут использовать GenAI. Ну, все будут использовать GenAI, все откроют вкладку с GigaChat, и он будет дальше.

Ирина Голощапова 24:06
Ну да, это всегда опять же вопрос измерения. Как они поняли, что люди как бы притворяются, это опрос просто они провели или они что-то замеряли. Ну и также, мне кажется, эта новость, она может ещё в группу про пузырь хорошо вписываться. Если это действительно так, то, ну как бы, есть дополнительные аргументы в сторону пузыря, как будто.

Дмитрий Колодезев 24:34
Ну, скажем так, сам по себе я — это ещё одна из тех страшных вещей, которыми пугают сотрудников. Собственно, даже Ян в своём выступлении во ВКонтакте помнится проехался по этому, что о чём забыла вам сказать.

Ирина Голощапова 24:50
Ну и это ещё отражает в целом тоже настроение рынка, то есть руководство компаний, как мне кажется, оно в целом понимает, что это технология, которая мир достаточно сильно меняет, и нужно. Сотрудников своих учить этой технологии, чтобы они смогли излечь из неё пользу сразу, как только это станет возможно. И в конкурентной борьбе не проиграли, соответственно. А люди, ну, не всегда готовы, не всегда верят, не всегда видят пользу. И заранее учиться на технологии, которые часто ошибаются, там, допустим, не всегда готовы. Это тоже может быть.

Дмитрий Колодезев 25:30
Слушай, и вот он перекликается с вот этим заявлением о том, что у нас есть. Провал во внедрении в GenAI. Ну вот, мы пару новостей назад обсуждали. И я вот сейчас подумал, что может быть история тут немножко другая, что на самом деле компании не видят смысла во внешних решениях. То есть зачем нам платить каким-нибудь консалтерам или стартаперам за внедрение генAI, когда можно просто сказать, ребята, давайте вот у нас. Да, используйте его. Давайте мы покажем вам, как его можно использовать. Вот, то есть, вместо того, чтобы покупать решения, они просто, может быть, эти решения не попадают в статистику. То есть, вполне возможно, что компании их внедряют. Ну вот, на самом деле, у нас мы у себя внедряем эти решения. На GenAI, где можем, но мы их внедряем именно вот так, то есть на уровне каждого человека, то есть мы не покупаем какую-нибудь специальную. Система, то есть мы покупаем токены, мы разворачиваем на своих GPU-модельки, но никаких решений на базе GenAI мы особенно не покупаем. Ну, вот как бы так. То есть, может быть, что посредники тут действительно лишние, а в статистику попадают именно посредники. То есть представьте себе, что кто-то в большую организацию, например, размером с ту, где ты работаешь, пришёл, показал клёвые решения. Вы с IT-отделом посмотрели, сказать, да вообще-то говоря, оно сделано тремя людьми, то есть директором, программистом и секретаршей, и ChatGPT. Но у нас тоже есть и программисты, и секретарши. Чего мы не сможем такое не запустить, если они уже показали сценарий, как это можно использовать. Вот, ну. Ага, ну и тут про свежее заявление Сэма Альтмана про GPT-6, что людям нужна память, то есть история про то, что ну и сейчас они добавили это в GPT-5. Доступ к вашим внутренним данным, то есть, чтобы она накапливала данные и так далее. И раньше это люди, которые плотно Сидели в ГПТ, как во всех этих инструментах, они говорили. Мне нужно обучить модель, ну в том смысле, что они долго разговаривали с ChatGPT, и потом он начинал отвечать им так, как им надо. Вот, то есть я такое видел. Ну, кстати, может быть, они сами при этом обучались, а им казалось, что эта модель изменилась. Но не суть важной. Вот история про то, что Пользователи насыщают систему своими данными, и система получает к ним доступ. Ну и, кстати, возможность таргетировать рекламу и так далее и тому подобное. People want product features, люди хотят возможность продукта, которая требует от нас понимать, что это за люди, сказал Альтман. Ну и вот, что скажешь по этому?

Ирина Голощапова 28:48
Да, мне кажется, в этой новости прекрасно всё и много к ней вопросов. Да, то есть первое, конечно, очевидное, это то, что если у нас будет глобальная такая персонализация, Где грань между слежкой и персонализацией? Где грань между безопасностью и тем, что модель знает о тебе что-то действительно полезное? Какие данные она тебе будет хранить? К каким данным она будет иметь доступ? Второй вопрос. Ну, такой технический, что ли. А как вообще организовать такое хранение данных? Это с точки зрения дата архитектуры. Управление данными — супернестандартная задача, потому что огромное количество пользователей, по каждому из них тебе нужно хранить персонализированную информацию и хранить её долго. И третий вопрос, который у меня тут возникает, это А как сам Альтман понимает, что люди хотят, и какую информацию он уже собирает для этого? То есть, вот этот тезис про то, что люди хотят долговременную память. Ну, будем надеяться, что это всё на основе опросов, но в целом, как бы, интересно. интересно

Дмитрий Колодезев 29:59
Ну, вот тут написано, что OpenAI работает тесно с психологами. Чтобы, так сказать, сформировать продукт, они измеряют, как люди чувствуют себя пока. И отслеживают их благополучие, как оно развивается. Company has made, то есть данные эти не публиковались, но в общем. А если он сказал, что может когда-нибудь опубликуем. Ну, ладно. Ладно, я думаю, что мы это всё в ближайшее время прямо и увидим. Да, то есть как раз тут говорят, что сотни тысяч Grok chat bot conversation диалогов в Grok стали доступны в Google в поиске. То есть вы можете набрать что-нибудь в поиске и найти. Стало это возможно потому, что люди публикуют, люди делают доступным чат по ссылке, скидают кому-нибудь ссылку, и потом эта ссылка индексируется по исковике. Тут, кстати, интересно, как именно поисковики индексируют, но в большинстве, ну вот, допустим, в Yandex Metrica, там есть такая штука, как индексация по ссылкам. То есть, когда ты куда-то переходишь или откуда-то переходишь, то есть он. Записывает это в браузере прямо и отправляет, чтобы Яндекс.Робот туда сходил. Вот я насчёт Google Прома я не знаю, но вполне возможно, там же есть ещё прекаширование и так далее. То есть по тому, как мы ходим, поисковики могут понять, куда мы ходим, даже без того, чтобы мы эти ссылки где-то опубликовали. То есть достаточно на неё зайти, в большом счёте.

Ирина Голощапова 32:01
Эта новость, она ещё как последствия, возможные последствия предыдущей. Да, то есть, если у нас модели начинают иметь долговременную память, а соответственно, хранить огромное количество персональных данных по каждому пользователю, то как организовать правильное хранение этих данных, чтобы они не утекали? Вот и утечки случаются, как мы видим, вот по этой совсем недавней новости. То есть, компания же сама выкатила эту фичу поделиться диалогом. Люди стали пользоваться, а то, что это станет индексироваться и станет доступно публике в принципе вообще в открытом доступе, об этом никто не подумал. И сколько таких еще будет кейсов с уже огромной персонализированной информацией?

Дмитрий Колодезев 32:46
Слушай, ну до GenAI таких примеров было куча. Например, документы Google доступные только по ссылкам периодически попадают в поиски, а приватное видео. Которые не всегда даже приличного содержания. Если оно поделено по ссылке, оно тоже может быть доступно в поиске. В свое время YouTube, например, массово отрубал. Видимость всех видео доступных по ссылке, но просто потому что они попали в поисковый индекс. И возможно, что люди этого не ожидали. У меня было некоторое количество служебных видео, которые доступны по ссылке, и они все стали недоступны. Пришлось их ходить и снова включать. Там не было ничего такого, что я бы прятал от поисковика. Просто смысл их в списке видео на корпоративном сайте иметь. Ну, в общем, там-то я эту новость и прочитал. Вот, ну. Вообще, с безопасностью, конечно, всё будет.

Ирина Голощапова 33:47
Ну и непонятно, да, потому что, ну действительно, еще внедрений в прод не так много у компаний успешных, и зрелость технологии пока этого не позволяет. Но как только этого будет больше, мы увидим много новых историй, скорее всего, про безопасность, и будем учиться с этим работать.

Дмитрий Колодезев 34:08
И вот тут про сигналы рынка интересное заявление от Microsoft. То есть SEO Microsoft Mustafa Suleyman, он выдал программное эссе, что мы должны строить AI для людей, а не делать новых AI людей. Вот и тут. Акцент на том, что, говорит, когда мы идём всем вот этим путём очеловечивания LLM, мы идём в неправильном направлении, мы делаем то, что не надо. Нам на самом деле нужны и усиленные люди. То есть мы делаем людей сильнее, так же, как когда мы делали экскаватор, мы делали, что человек по-прежнему копает экскаватором, просто он может. Полкуба за раз выкопать, а не горсть, как лопаты. Вот, и вот тут он говорит о том, что мы, в принципе, если пойдём тем путём, каким есть, то мы вот этот вот. Психозы вокруг GPT-моделей, AI citizen, гражданство AI-моделей, даже там, может быть, Model welfare, как движение, типа, давайте мы с ними будем хорошо обращаться. Вся вот эта вот вещь, которую он считает опасной для AI-прогресса и, в общем, требует, давайте, говорит, немедленно бы этим займёмся. Ну и Он говорит, что одна из опасных вещей, которая появляется, это. Выглядящие сознательным и яй, то есть мы, как инженеры, допустили то, что модели, которые в принципе Являются базами данных и поисковыми индексами вместе такими сосредоточенными. То есть мы дали им запрос, нам дали ответ. Вот они сейчас выглядят как чувствующие и сознательные вещества, существа, и, соответственно, это мешает как развитию индустрии, так и наносит вред обществу. Что ты по этому поводу думаешь?

Ирина Голощапова 36:14
Мне кажется, это такая очень рассуждательная статья. Можно и так, и так смотреть, и нет, мне кажется, однозначного ответа на вопрос, насколько то, что алгоритм имитирует человека, пользователю этого алгоритма помогает или мешает, скорее. То есть, мне кажется. Неоднозначный тут ответ будет. Кому-то помогает, кому-то приятнее общаться с нейросетью, с алгоритмом, который имитирует человека. Кого-то это скорее наоборот будет пугать и там мешать ему. При этом наличие вот этих вот фичей похожести на человека как будто бы не мешает всё равно пользоваться. И алгоритмами как алгоритмами, как тулами для того, чтобы лучше выполнять свою работу, а-ля копать лопатой или экскаватором. И ещё что я добавлю, что в конце года фонд, венчурный фонд Menlo Ventures, называется, выпускал прикольный обзор про то, как внедряют компании в США. Разные решения и про то, какие стартапы в Силиконовой долины, ну, куда инвестируют. Прям такой комплексный, классный обзор был. Конечно, уже прошло много времени, он подустарел, но там. Как раз была история про чат-боты и про разные компании. Sierra AI, которая инвестирует как раз в суперпохожесть на человека, и в неё много инвестировали компании из ритейла. Забыла ещё откуда-то, в общем, маркетинг плюс ритейл. И компании, которые скорее на функционал напирали и в такую, ну, похожесть на человека. Вообще не было. Инвестировали в обе. Вот настроение, как бы, и то и то смотреть. При этом, конечно, компания, которая больше инвестировала в функционал и безопасность, гораздо больше, более широкий объём внедрения имела. Вот.

Дмитрий Колодезев 38:15
А мне попадалось тут недавно. Ссылка на него, сходу, не найду, а где разбиралось, что в принципе, чат-боты как формат взаимодействия с LLM, они не очень удачные, потому что они, конечно, открыли кучу юз-кейсов, но они здорово сузили наш фокус на том, что же может эта технология. Вот, то есть мы пошли по пути болталок, а это может быть не самый оптимальный интерфейс. А вот тут он как раз говорит, что

Ирина Голощапова 38:47
Интересные мысли, потому что в том же отчёте McKinsey, который, как мне кажется, такой прям хороший, у них разные бывают отчёты, есть совсем болтологические, а здесь, вот мне кажется, много интересных мыслей там, и там как раз. Говорится о том, что сейчас пока очень сложно. Получить эффекты на P&L у компании для вертикальных use-кейсов применения ИИ, когда ты конкретно бизнес-процесс автоматизируешь или его там существенный кусок. Большая успеха во внедрении горизонтальных юз кейсов, когда какая-то технология а-ля Copilot внедряется уже на множество вертикалей бизнесовых или бизнесовых процессов. Вот, и если воспринимать Copilot как первую ступень, мне кажется, ничего плохого. Ну, то есть, если ты говоришь, что только Copilot, надо делать только болталку и в это инвестируешь, то да, если ты всё-таки это воспринимаешь как первую ступень к тому, чтобы дальше автоматизировать всё больше, то уже лучше. То есть, Copilot как помощник, потом он начинает там часть функции выполнять сам, потом всё больше, всё больше и так далее.

Дмитрий Колодезев 39:53
Ага, ну тут я с тобой согласен. Из вещей, которые мне ещё хотелось сказать, что Мустафа Сулейман тут говорит, что... Вот этот выглядящий, сознательный майнд, он не сам по себе возникает, то есть это не естественное развитие технологий. Вот, то есть кажется, что развивая все эти LLM-технологии, мы неизбежно к этому придём. Он говорит, не нифига не неизбежно. То есть это инженеры, которые их делают, именно в эту сторону двигают. И вообще-то говоря, можно и не двигать. То есть, что в принципе, это необязательное направление развития.

Ирина Голощапова 40:32
Ну а ещё было, ну то есть, прям разные мнения здесь. Видишь, вот та новость, которой у нас здесь нет, но сейчас она вспомнилась про, я забыла, кто Ян ЛеКун или кто-то, в общем, сказали про то, что нужно, а Хинтон, sorry, Хинтон, мне кажется, про то, что нужно материнские инстинкты внедрять там.

Дмитрий Колодезев 40:51
А ну что, чтобы она нас не истребила, да, вот да, потому что, говорит, всё равно она нас превзойдёт в уме, но пусть так мы будем хотя бы у неё любимые домашние животные.

Ирина Голощапова 41:02
Не уничтожить нас, ну то есть, по-моему, внедрять ли насильно какие-то черты в этот вопрос.

Дмитрий Колодезев 41:10
Да, ну и вот тут у нас следующая статья достаточно противоречивая. Много говорят про слежку государства за Переговорами, внедрение разных отечественных мессенджеров вызывает бурление. А вот тут интересная история про Европу, что там уже какое-то время пытаются продавить через через Их европейскую бюрократию — закон, который Обязывают. Следить и мониторить все. Мессенджеры на территории Европы, то есть никакого шифрования. Мониторинг всех переписок, автоматическое детектирование слов. С какими-нибудь нехорошими устремлениями, даже сказанными в шутках. Вот как раз в прошлом выпуске мы обсуждали историю, как девочка одна в сердцах, которую затравили, вероятно, одноклассники, сказала, ну вот надо бы всех мексиканцев поубивать в следующий четверг. И тут же хоп, скват приехал, её скрутил, и в камеру на 8 часов. До решения судей, что на самом деле с ребенком-то вообще не очень хорошо, как бы так поступать, насколько бы он дурной не был. С другой стороны, с учетом того, что дети периодически берут ружье и начинают стрелять друг друга, тоже непонятно, что так как бы откладывать это до следующего педсовета он может пойти.

Ирина Голощапова 42:38
Вот вопрос о false positives и их адекватного количества, да, то есть один на миллион false positives. Для модельки вроде хорошо, а для жизни и для людей, которые столкнутся с вот такими историями, как ты рассказал, хорошо или нет? Вспоминается фильм с Томом Крузом, где предсказывали плохие события, я не помню, как он называется. Особое мнение нет.

Дмитрий Колодезев 43:07
Вот, ну и вот тут полный контроль над перепиской во многих странах. Уже приняты продавлены. Вот и фактически сопротивляются им оригинально Голландия, Польша и Австрия. Вот, то есть в половине, ну в большой Европе, это там Германия, скажем, Бельгия, Румыния, Швеция. Оно ещё как бы в процессе согласования. Вот Италия приняла. Ирландия приняла, как бы, ну вот, и поэтому дело это идёт к тому, что ну да, полный контроль над перепиской, полный мониторинг всей переписки и запрет на end-to-end encryption. Всё, Европа, GDPR, всё такое и прочее. Вот, ну и что тут скажешь? Что ты видишь? Ну да, да, да, да. Вот, ну тут из интересного вышло некоторое количество. Кейсов от поставщиков про то, как люди используют AI в работе. Не то, как его внедряет какой-нибудь внешний консалтер, а как-то вот простая секретарша или простой менеджер по логистике берет и начинает его использовать. Первое, о чем хотелось бы поговорить, это вот гугловская статья, четырнадцати способов, какими гуглеры используют AI для того, чтобы построить работу умнее. Да, вот, ну, во-первых, конечно, они генерируют код, вот, и они ускоряют код-ревью и так далее и тому подобное, работают с багами. Помогают в креативите, то есть, когда ты затупил, ее можно попросить, чтобы она тебя раступила. То есть, такая своего рода резиновая уточка на стероидах, да, вот для написания разных отчетов. Вот, для создания разной визуалки, потому что, ну, опять же, это, кстати, вещь, которая прямо прорыв. То есть, раньше ты визуалку заказывал дизайнеру, художнику. Он там её рисовал, иллюстратор. А теперь ты получил эту визуалку и отдал. И даже в серьёзных изданиях, зачастую какие-то серьёзные события про иллюстрированные с генерированными видео. Я вот тут недавно видел про крушение танкера новости. Ну, новость старая, но она проиллюстрирована была Gemini. То есть, танкер такой идёт, с него падает контейнер, по волнам идёт, и в этот момент у него стенки вот так вот меняются. То есть, новость реальная, вроде бы событие настоящее, но вместо того, чтобы, так сказать, искать какого-то там с вертолёта в штормах снимали, ну давай сгенерировали в ChatGPT. Ну, не в чат, а в этой самой diffusions каких-нибудь. Вот, ну и проверка идеи. Improving sales lead quality, то есть давай посмотрим, кому мы можем продать. Давай мы этих отфильтруем. А Meeting Notes? Про Meeting Notes тут интересный мем, что Ловити говорит лайфхак. Поменяйте у себя название профиля на AI Not Talking Ассистент и можете с выключенным видео молча ходить на любую, на любой созвон. Ну и опять же, безопасность, найм, почему-то reducing food waste, то есть они с помощью AI пересматривают меню, чтобы делать что-нибудь полезное. Он такой, как бы, средней руки набор, не особенно блистающий, но большую часть из них можно в любой конторе использовать.

Ирина Голощапова 47:15
Ну да, это тоже к вопросу того, что 90% сотрудников используют так или иначе генеративные алгоритмы. При этом, ну насколько это реально приводит к повышению продуктивности, ну, наверное, далеко не каждый кейс, и уж тем более к улучшению P&L компании. Хотя, опять же, мы можем через какое-то время к этому прийти. Главное, что люди используют и пробуют.

Дмитрий Колодезев 47:41
Тут ещё, знаешь, есть куча вещей, которые, безусловно, повышают качество жизни и продуктивность, и компании бы их поощряли, но люди и сами это делают. То есть, ну вот если вот так вот брать. Утрировать, большинство людей, оно как бы принимает душу, да, и большинство компаний не регулирует эту жизнедеятельность сотрудников. Кроме того, Допустим, армии, где сотрудников централизованно строят, ведут в душ, там моют, вытаскивают. Вот, и то есть есть какие-то блага, которыми пользователи пользуются лучше, чем если бы корпорация для них это организовывала. Вот и возможно, что на текущем уровне развития все эти GPT-технологии они настолько гибкие, что пользователю самому лучше понятно, куда его запихать. То есть, ему не нужно для этого решения CDO.

Ирина Голощапова 48:36
Это факт. Я говорю просто про тезисы, которые мы обсуждали в отчете в самом начале, который State of AI. Там просто есть утверждения, которые подаются как абсолютная истина, что есть большой профит для компании, и в этом всё. То есть, если мы смотрим с точки зрения компании, пока профит этот, ну, неизмерим и не виден. При этом, безусловно, для самого человека это улучшение качества жизни, удобства, где-то вообще выход на новый уровень, как ты привёл пример с созданием изображений. Вот я об этом, посмотрю, в какой точке зрения ты смотришь, и про то, что тезисы в отчете не все, как бы, неоспоримы.

Дмитрий Колодезев 49:23
Да, я тут вспомнил исследование, одно довольно-таки жестокое, то есть брали плохо оплачиваемых людей в Индии. Ну, то есть, тех, которые работают на улице и зачастую на улице и спят, да, и они работают большую часть дня, просто иначе у них не сойдёт дебет с кредитом. И вот они такие, а если мы дадим этим людям немножко денег, немного так денег, чтобы они не жизнь свою изменили, а просто немножко, вот что у них изменится? Вот, и изменилось следующее, люди просто стали больше спать. То есть, им совершенно не хватало сна, то есть, они спали меньше, чем физиологическая норма. У них появилось чуть-чуть больше денег, и первое, что они стали делать, это они стали меньше работать, чтобы чуть-чуть больше поспать. Всё, больше ничего не изменилось. Вот, то есть за этих людей, конечно, радостно, но получается, что иногда с точки зрения кровавого капитализма, нет никакого смысла всё это дело внедрять, потому что, ну, просто им будет легче. Зачем? Вот, а хотелось бы, кстати, строить такие механизмы, чтобы кровавый капитализм и сотрудники были с одной стороны баррикады, ха-ха-ха, чтобы это была игра не с нулевой суммой.

Ирина Голощапова 50:39
Ну, это же тоже, как бы, если посмотреть долгосрочно, выспавшиеся люди, скорее всего, долгосрочно больше пользы принесут.

Дмитрий Колодезев 50:47
Ну, типа, знаете, если он работает рикши, выспавшиеся рикши, не выспавшиеся рикши. Вот, ага. Ну и вот ещё новость, которая попалась на глаза, что Google в Google Doc внедрил. Возможность слушать документы, то есть ты как бы получил документ, его врубил на прослушивание, и он тебе его прочитал. То есть, как бы ничего революционного, но с учётом того, что документов приходит довольно много, и все их читать может, ну, кстати, вот некоторым людям, таким как я, да, читать гораздо быстрее, чем слушать, но не все такие, как я, не сразу этого забыл.

Ирина Голощапова 51:31
У нас живу с такими, которым лучше слушать, так что отмечать.

Дмитрий Колодезев 51:37
Вопрос просто в скорости чтения, и некоторые люди читают очень быстро. Некоторые люди реально со слуха воспринимают лучше, поэтому для многих людей это прямо хорошо. Вот и особенно если ты, например, можешь поставить его воспроизводиться и много времени, например, проводишь в дороге, где читать банально неудобно, а слушать вполне нормально. Вот, то есть в машине слушать какой-нибудь отчёт нормально, это как бы здорово. Что ты хочешь про это сказать?

Ирина Голощапова 52:11
Да, я полностью согласна с тем, что ты сказал. Действительно, многим может помочь, наверное, не всем. Всем, на мой взгляд, да, действительно, многим удобнее читать. Вот, но бывает, что читать ты не можешь, нужно послушать.

Дмитрий Колодезев 52:25
Да, ещё на самом деле многие люди, ну, чем дальше, тем меньше люди в принципе читают. Ну, это факт тоже. Вот, и как бы, ну, приспосабливаемся.

Ирина Голощапова 52:39
Больше люди потребляют переработанную нейросетями информацию и как менее склонны к критическому мышлению.

Дмитрий Колодезев 52:47
Слушай, ну это старый разговор ещё про Платона, что молодёжь, она такая фиговая, блин!

Ирина Голощапова 52:55
Нет, нет, не про это, а конкретно, что если ты перестаешь пользоваться поиском, а только переработанную какую-то из моделей информацию читаешь.

Дмитрий Колодезев 53:04
Слушай, ну когда появился поиск, то же самое говорили про поиск. Вот, типа, ты книжки не читаешь, ты всё в гугле ищешь, да. То есть я реально эту историю помню, как типа, да блин, вот, ну вместо того, чтобы пойти книжку, они всё в интернете ищут.

Ирина Голощапова 53:18
Да, это была еще аналогия про то, что протесты в школах сейчас там где-то есть против использования там ChatGPT учениками, а когда-то, и если убрать суть, про что протестуют, есть протесты, которые были стоять там раньше, и они были против калькулятора, против того, чтобы школьники использовали калькулятор.

Дмитрий Колодезев 53:41
Знаешь, даже не столетие. Вообще-то говоря, 50 лет назад калькуляторы так широко появились. Вот, а столетия назад был спор по поводу использования авторучек. В смысле, автоматически заправляем. То есть сейчас же слово авторучка народ обычно понимает не так. Авторучка — это вот, это перьвая авторучка. То есть, когда мы не макаем. Как перед каждым слогом и в чернильницу. Один раз заправили, и в целом пишем чернилами, но вот. И вот когда появились эти авторучки, преподаватели говорили, ну что же, это же вот как же так можно там? Вот оказывается, можно. Вот и продолжая тему авторучек, Microsoft дотащил Copilot в Excel, наконец-то.

Ирина Голощапова 54:27
Ну, это вообще, я считаю, просто главная новость. Мы для чего, в принципе, AGI разрабатываем? Для того, чтобы мы могли больше, лучше, эффективнее делать всякие автоматизации в Excel. Сейчас Copilot, VBA, базы Access, быстрее создавать, и корпорации заживут, смогут всё автоматизировать.

Дмитрий Колодезев 54:49
Да, то есть, VLOOKUP наконец перестанет быть главной функцией, перестанет Copilot.

Ирина Голощапова 54:57
Ну, он просто будет писать VLOOKUP за тебя, и ты сможешь генерить не 20 Excel в день, а 200 и внедрять их в процессы компании. Будет пиздец, Excel компании.

Дмитрий Колодезев 55:08
Да, классифай аур фидбэк. Позитив, негатив, ну как бы вот фактически вместо того, чтобы ставить ТЗ программиста, ты его Да, здесь, здесь, да-да-да, ну, в общем, на самом деле это очень-очень-очень удобно. И я в своё время сделал такую же штуку себе в текстовый редактор. То есть я пишу кусок текста, я текст пишу в GEDD. Вот это знаешь, это как если бы я зубилым выбивал на каменной плите, это было похоже, да. И вот, тем не менее, в Гэдите я что-нибудь выделяю, нажимаю сочетание клавиш, и мне языковая моделька отвечает на вопрос, который там у меня был написан. Ну и вот они сделали это в Excel. Вот, ну, дальше некоторое количество таких специфических историй. DeepSeek таки выложила В3.1. Новую модельку, и тут, наверное, мне надо рассказать про неё очень противоречиво сказали. Во-первых, у некоторых прямо она заработала в пайплайнах, типа, «О, клёво, здорово, замечательно, она работает прямо круто, в два раза лучше, чем предыдущий DeepSeek». У некоторых он стал работать хуже, у некоторых то или и всё. Но одна из главных вещей, которая на самом деле, на мой взгляд, случилась тут. Это, во-первых, это DeepSeek с отключаемым думанием, да. То есть, можно сказать, думай, может, не думай, что он работает быстрее и меньше токенов тратит. А ещё там, при его обучении, если я ничего не путаю, использовался свой формат. Числа с плавающей точкой. Вот конкретно у E8M0 FP8. Вот история тут какая, что для тех, кто не знает, в плавающей точке в числе с плавающей точкой мы какое-то количество битиков. Отправляем на Мантису какие-то на экспоненту, то есть сколько-то сами значащие цифры, а сколько-то на. Порядок, то есть сколько нулей к этой цифре привязано. И вот буквально формат E8, M0 означает, что у нас мы не храним само число, мы храним только единичку, то есть это одна тысяча, одна, или там сто или сто тысяч. Ну, правда, в бинарном виде, то есть мы храним порядок двойки, то есть это один, два, восемь и так далее и тому подобное. То есть мы не храним. Как таковую саму экспоненту. Вот и это здорово ускоряет вычисление, и вот эта штука, она как раз китайских карт есть. Вот и тут история про то, что компартия якобы требует от DeepSeek учиться на исключительно китайских картах. Вот они нашли клювую штуку, которая ускоряет обучение именно на китайских картах. Вот прям прикольно. Так, сейчас я паузу сделаю и закрою окно, потому что у меня тут гроза. Ага, да, давай продолжаем.

Ирина Голощапова 58:46
Ну, единственное, что были разные новости на тему того, что как раз они задерживали выпуск новой версии DeepSeek из-за того, что на своих картах не всё получалось. Вот, но это я пока не очень понимаю, насколько здесь там домыслы или просто спекуляции на эту тему, насколько правда.

Дмитрий Колодезев 59:05
Но это как раз 3.2 задержаны, если я правильно понимаю. То есть 3.2 они не... Да, про следующие. То есть эту они какое-то время уже учили, и вот они её выкатили. Вот выкатили вот прямо совсем-совсем недавно, то есть четыре дня назад. Ну какое-то время они её тестировали и так далее. Ну вот.

Ирина Голощапова 59:26
В этом-то, ну, большая революционность. Об этом Валя всегда пишет, про то, что если всё-таки у них получится свои мощности использовать, это прямо, ну, составить конкуренцию NVIDIA, то это вообще будет суперсобытие, которое немножко в тени.

Дмитрий Колодезев 59:41
Я думаю, что получится обязательно, куда они денутся. Вот, ну и вот тут есть новость на эту же тему, что Для центров обработки данных, поддерживаемых госструктурами, установлена норма использования не менее 50%. ускорители китайской разработки. Вот, то есть, вероятно, это как у нас в автомобилях, например, степень локализации. То есть у нас же тоже в каждом автомобиле меряется степень локализации. Например, в такси, значит, со следующего года, по-моему, нельзя будет приобретать автомобили с степень. Меньше 60% или что-то, я не помню очень. Вот, и тут, если я правильно понимаю, что китайская родина вкладывается, в том числе и, может быть, налогами, какими-то преференциями в строительство дата-центров, если ты под эти нормативы не подходишь, то, наверное, они тебя не поддерживают. Это обидно. Вот поэтому купляйте китайское. Так что я думаю, что у них всё получится. Что скажешь?

Ирина Голощапова 1:00:51
Да, государства начинают активнее поддерживать. Ну, в общем-то, как будто это делают все, да, насколько могут. То есть, США делает абсолютно так же, занимается протекционизмом своих разработок, и Китай делает так же сейчас.

Дмитрий Колодезев 1:01:08
Ну, я думаю, кто может, тот делает. Да, ещё из прикольного, Qwen выгрузил модельку Image Edit. То есть ты можешь сам редактировать изображение. Что интересно, что это достаточно легковесная моделька, то есть редактировать свои изображения можно было и раньше, только модельки были тяжёлые. А всё дело идёт к тому, что вот такую, типа, перерисуй мне этот товар только сбоку. Вот оно можно будет. Масштабируемо гонять прямо на серверах компании. Это прямо прикольно. Да, вот. Ну и тут у нас. Последняя новость, на самом деле, у нас последняя должна была про Китай по плану, но последняя новость, которую я... Да, сюрприз про экономику LLM. То есть, в такое очень клёвое видео рекомендую к просмотру. Diana Patel, я не знаю, как это по-индийски правильно произносится, Патель, наверное, вот про то, как устроена вся эта история. С экономикой и технической частью ГПТ технологий. В числе прочего, видео достаточно длинное, его лучше посмотреть, пересказывать его бессмысленно, но там есть важный момент, что тех, кто сейчас использует. Решение на основе этих GPT-технологий, фактически OpenAI и Google и Anthropic, они их спонсируют. То есть они могли бы гораздо больше денег забирать себе, но они... То есть, грубо говоря, польза используется в этой цепочке ценностей, и она слишком сдвинута к потребителям. И нет ничего, что вообще-то мешало бы поставщикам передвинуть эту стоимость в себе. То есть, в цепочке создания ценности ни у кого нет силы для того, чтобы этому противостоять. И во всех обычных традиционных бизнесах, если такое появляется у поставщика, да, вендора, он перетягивает на себя. Всю созданную ценность, то есть фактически в цепочке там остается такой минимум, чтобы оно только функционировало. И это при том, что ну по некоторым оценкам, так как у Игоря Котенкова было в блоге, что у них и так... 500% наценка на inference, то есть, что они нифига не бедствуют, что inference у них очень прибыльный. И тем не менее, они могли бы делать не 500%, а 5000%. И всё равно бы они бы всё равно бы их покупали, всё равно бы они были полезны.

Ирина Голощапова 1:04:11
Но всё равно бы покупали. Тут мы тоже не можем, наверное, с уверенностью утверждать. Надо как бы смотреть. Вот, может быть, всё-таки и не так бы активно покупали, и меньше бы создавалось, допустим, приток новых потребителей мог бы стать существенно меньше. Например, они могут акцентироваться сейчас на агрессивный захват аудитории. Например, то есть мы тоже тут внутреннюю кухню можем знать не всю, и все их модели эластичности тоже не понимать.

Дмитрий Колодезев 1:04:39
Да, ну вот мне кажется, на самом деле, что на текущем этапе главное — это майнинг из кейсов, то есть, как подходов и использований, как его использовать. Сами вендоры не понимают, куда его пихать.

Ирина Голощапова 1:04:56
И привлечение новых потребителей, которые будут вкладываться в эксперименты. Это такая просто стадия развития технологий.

Дмитрий Колодезев 1:05:04
Да, и до тех пор, пока они работают не на операционные прибыли, а до тех пор, пока они прожигают инвестиционные деньги, это вполне нормальная тактика, потому что она позволяет им быстро. Расти быстро, находить сценарии, если они достаточно бодры, умны и гибки, чтобы... Эти сценарии начать адаптировать, а то, что начал говорить опять же, Altman про то, что давайте мы сделаем память, нам нужно быть ближе к потребителю, это сигнал того, что может быть, эта фаза сейчас кончится.

Ирина Голощапова 1:05:35
Да, в какой-то момент она, конечно же, кончится, но мне кажется, вот всё, что мы обсуждали сегодня и про то, что ещё только 5% экспериментов успешные, 5% внедрений, то, что есть вроде и пузырь, и не так всё, опять же, хорошо, как часто говорят, это всё про то, что ещё. Стадия поиска, поиска классных кейсов, которые будут стабильными и прибыльными. И на этом этапе, реально, если OpenAI может инвестировать и прожигать инвестиционный доход, почему нет? Так и надо делать, искать новые пути.

Дмитрий Колодезев 1:06:10
Я лично ставлю на то, что весной крышка захлопнется следующей весной. Вот, то есть, что вот этот фазовый переход случится не позже весны. Ну, то есть, сейчас у них будут опять же финансовые года у кого-то кончаться. У них же всех по-разному финансовые года. У кого-то в сентябре финансовый год кончается, у кого-то в апреле. Вот. И вот политика будет меняться, и она. Ближе через годик. Ну, и то, и другое, достаточно близко. Я думаю, что мы увидим это своими глазами. Ну, наверное, на этом всё. Ира, спасибо большое. Ложа Кривова вообще. Ладно, пока.