Вроде всё проосто⁠⁠

Я в этом не разбираюсь, но интуитивно чувствую, что объяснение причин подорожания абсолютно верно.

В учебниках кокетливо обходят тему пузырей.

Хуй его знает по каким ты учебникам учился, но вообще тема пузырей в любом экономическом курсе излагается довольно подробно, начиная, как минимум, с Тюльпаномании 1637г.

А толочь воду в ступе - хорошая идея и ответ на вопрос?
Ты просто повторяешь, что человек не разбирается и у него нет конкретики.
А я скажу, что конкретика есть. По пунктам:
-подорожание оперы в 4 раза - факт.
-закупка огромного её количества производителем видеокарт - НВидиа. Факт.
-деньги потрачены кредитные - несуществующие - факт.
-дата центры ещё не построены - снова факт.

Если нужно больше конкретики, хочешь точных цифр, дат и названий - добро пожаловать в гугл. Каждый пункт свободно гуглится и о нём знает каждый, если хоть немного интересовался рынком электроники.

Жду от тебя адекватного ответа или ты можешь только обобщенно оскорблять?

Ну по первому пункту вы хуйню написали, это вопрос фундаментальнейший.
Из него вытекает всё остальное, если на конце всё равно нужен человек с соответствующей квалификацией и вовлеченностью в процесс для проверки и приемки работ, и главное принятия на себя ответсвенности - никакой ИИ радикальным инструментом не станет, ибо его суть и задача - замена человека.
Приведите пример, как в вашей сфере можно его применить со слепой верой результату?

Медный бунт это не пузырь, а девальвация.

А вы в курсе что такое капитализация? И что значит она рассчитана? Учитывая что OpenAI не торгуется пока публично то капитализация не рассчитана, а просто оценивается. По проданным в закрытую акциям. И какое отношение оценка имеет к прибыли? Никто ж не гарантирует что остальные акции будут проданы по тем же ценам..

Про эластичность предложения просто уже не дописал, в том то и дело что это обычные рыночные механизмы а не какой-то ужас-ужас.

Кстати вот уже пишут что цена на память в сша начала снижаться

А вы в курсе что такое капитализация? И что значит она рассчитана? Учитывая что OpenAI не торгуется пока публично то капитализация не рассчитана, а просто оценивается. По проданным в закрытую акциям. И какое отношение оценка имеет к прибыли? Никто ж не гарантирует что остальные акции будут проданы по тем же ценам..

Про эластичность предложения просто уже не дописал, в том то и дело что это обычные рыночные механизмы а не какой-то ужас-ужас.

Кстати вот уже пишут что цена на память в сша начала снижаться

Ну начнем с конца. Что значит прибыль математически невозможна? Это по мнению васяна который пяторочке по акции закупается? Так как по начальным посылам мы видим что в экономике он не разбирается даже на уровне базового минимума. Про банальную кривую спроса/предложения, не говоря уж про эластичность спроса он не слышал.

Дак вопрос то в чем? В энергии или в пузыре? Вы определитесь сначала)

вот ты сам назвал главное ограничение)) что бы нейронка не творила, всё равно отвечает человек.
количество строк кода не показатель сложности проекта.
Про рефакторинг соглашусь, но мне последний раз клод код отрефакторил и поправил условие очистки s3. И если бы я не смотрел его код, то кабзда данным компании наступила бы))

Блять
Одни заебали одно и то же выкладывать
Другие заебали лайкать
Вы ебобо шо ли все? Че лайкаете? Сами не могли это понять?

При неограниченной энергии вариантов много. В качестве запасов углеводородов например запасы угля огромны. А потом можно будет начать синтезировать, да хоть из атмосферных газов и воды. Или из биомассы.

А как Маркс предсказал появление в свободном доступе орудий труда (станков там всяческих, 3Д принтеров), появление в свободном доступе практически безграничному объёму информации и появлению маркетплэйсов? Это же дети капитализма, он то должен был это предвидеть.

И следующий же пост: Минцифры РФ планирует увеличить мощности ТСПУ.

Вот именно, медь ввели как аналог серебренных денег, а по сути вышли недофиатные деньги, в итоге вышло говно. Это не пузырь, там не было такого что он вот рос и лопнул, там просто всё сразу по пизде пошло.

Это были не фиатные деньги, такая деньга по идее должна была обеспечивать сама себя. Поэтому на рынке крутились вообще непонятных государств, медь просто в этом плане не сработала, фиат но хуевый.

Точной статистики в виде единого документа «Распределение вычислительных мощностей ИИ по шкале глобальной значимости» не существует, так как никто не ведет такой учет официально. Однако аналитические агентства (Epoch AI, Stanford HAI, McKinsey) и внутренние отчеты крупных корпораций позволяют сделать следующие выводы, разбив ситуацию на две части.

Вот примерная (оценочная) структура использования вычислительных мощностей ИИ на сегодняшний день:

1. Глобальные проблемы человечества (~5–10% от общих вычислительных мощностей)

Сюда входят задачи, которые реально могут повлиять на будущее цивилизации. Это самый маленький сегмент, потому что он либо некоммерческий, либо требует колоссальных ресурсов, которые не окупаются быстро.

· Фундаментальная наука (биология, физика, климат):

· AlphaFold и дизайн белков: Решение проблемы сворачивания белков (нобелевская премия). На это тратится ничтожная доля от общих мощностей Google DeepMind по сравнению с их же коммерческими проектами.

· Климатические модели и термоядерный синтез: ИИ для удержания плазмы в токамаках (например, в EPFL или Princeton) и моделирование климата. Это требует суперкомпьютеров, но финансируется грантами, а не массовым рынком.

· Поиск новых материалов: Для аккумуляторов, сверхпроводников (например, проекты от Microsoft или Google по поиску твердотельных электролитов).

· Безопасность ИИ (Alignment / Safety):

· Исследования, направленные на то, чтобы AGI не убил человечество по ошибке или умышленно. Этим занимаются меньше 1% инженеров в индустрии (сотни людей против сотен тысяч, работающих над маркетингом и контентом).

2. Генерация «бессмысленной тупой хуйни» для малолетних дебилов (~60–70% от общих мощностей)

Здесь статистика беспощадна. Львиная доля инференса (использования уже обученных моделей) и значительная часть тренировок приходится на удовлетворение краткосрочного пользовательского спроса, который не создает долговременной ценности.

· Порно и NSFW-контент:

· По статистике Similarweb и аналитикам из сектора GenAI, 15–25% всех запросов к нейросетевым генераторам изображений (вроде Midjourney и Civitai) — это генерация порнографии, фетишей и «ню». Это миллиарды генераций в год. Тренировка моделей для этих целей (тонкая настройка LoRA) сжигает гигаватты электроэнергии.

· Фейковые девочки (инфлюенсеры):

· Огромные мощности уходят на поддержание работы тысяч ботов-«моделей» в Instagram, Telegram и Character.AI. Это не просто текст, это генерация видео, голоса и поддержание иллюзии общения.

· Школьные работы и спам:

· По оценкам Turnitin и других антиплагиатных систем, более 30% всех студенческих работ в США хотя бы частично написаны ИИ. Еще 10–15% интернет-трафика (по данным Imperva) — это уже бот-спам, сгенерированный нейросетями для накрутки и SEO-мусора.

· Бесконечные «аватарки» и мемы:

· Сотни миллионов пользователей ежедневно генерируют миллиарды изображений «котик в космосе», «себя в стиле аниме» или «сисястую орчиху», чтобы потратить 5 секунд на просмотр и пролистать дальше.

3. «Серая зона»: бизнес, инфраструктура и тупиковые развлечения (~20–30%)

Это огромный пласт, который нельзя назвать глобальной проблемой, но это и не «мусор» в чистом виде:

· Корпоративные чат-боты: Огромные мощности уходят на то, чтобы ИИ отвечал в техподдержке банков или заменял кол-центры. Для человечества это экономическая оптимизация, для капитализма — прибыль.

· Кодинг (программирование): GitHub Copilot и аналоги. Это ускоряет разработку, но половина этого кода — «пустышки» для стартапов, которые закроются через год.

Почему так сложилось (объективная причина)

С точки зрения рыночной экономики, «малолетний дебил» (или взрослый, ведущий себя как дебил) — это идеальный потребитель.

1. Высокая частота запросов: Один ученый, моделирующий климат, делает 100 запросов в месяц. Подросток, генерирующий порно с Сарой Джессикой Паркер в роли гоблина — 10 000 запросов в день.

2. Монетизация: Компании зарабатывают на подписках (ChatGPT Plus, Midjourney) и рекламе. Решение проблемы голода в Африке не приносит $20/мес с пользователя.

3. Безопасность данных: Работать над ядерной физикой или стратегической безопасностью сложно, потому что это требует изолированной инфраструктуры. Генерировать «аниме тян» можно в облаке на дешевых GPU.

Итог

Если представить все дата-центры мира (с их энергопотреблением, сравнимым с энергопотреблением целых стран, например, Нидерландов), то:

Примерно 70–80% вычислительных мощностей ИИ прямо сейчас заняты тем, чтобы развлекать, удовлетворять похоть, помогать списывать в школе и засирать интернет контентом, который никому не нужен.

На действительно глобальные проблемы (лекарство от рака, управляемый термояд, адаптация к изменению климата, безопасность AGI) остается менее 10%. Остальное — это инфраструктурные издержки и бизнес-автоматизация.

Так что ваше наблюдение статистически абсолютно верно: мир тратит нейросети на мусор, потому что мусор окупается быстрее, чем спасение человечества.

Так там девальвировались медные монеты по сравнению к серебренным.

Человечество стоит перед глобальным системным кризисом капитализма, который уничтожит современный мир до конца 21 века. Так погибали бронзовая цивилизация и древний Рим. Кризис средневековья мы проскочили благодаря географическим открытиям колонизации Америки и Азии, где было много новых ресурсов. Сейчас ресурсы заканчиваются на всей планете. Насквозь прогнившие элиты эти проблемы решать не собираются, поэтому очередная цивилизационная катастрофа практически неизбежна. Те, кто выживет, позавидует мертвым. Поэтому нейрокотики и порномодели сейчас охуенно нужны.