…что искусственный интеллект — это прежде всего про алгоритмы.
Сегодняшние новости, на первый взгляд, говорят о разном. Университеты спешно вводят курсы по искусственному интеллекту — причём уже не только для программистов, но и для юристов, экономистов и гуманитариев. Параллельно преподаватели жалуются, что студенты пишут работы с помощью нейросетей, и некоторые вузы всерьёз возвращаются к устным экзаменам и рукописным заданиям.
Тем временем технологические компании продолжают строить дата-центры размером с небольшие города, а энергетические рынки снова напоминают о себе — колебания цен на нефть и энергию становятся всё более чувствительными для всей вычислительной индустрии.
Если посмотреть на эти события вместе, картина становится неожиданно простой.
ИИ оказался не только интеллектуальной технологией.
Он оказался энергетической технологией.
Каждая новая модель — это тысячи графических процессоров, работающих неделями. Каждый новый дата-центр — это потребление электричества на уровне промышленного предприятия. И каждый скачок цен на энергию — это не только новость для нефтяных рынков, но и скрытая новость для индустрии искусственного интеллекта.
Парадокс эпохи выглядит довольно красиво.
Самая интеллектуальная технология XXI века неожиданно оказалась жёстко привязана к самой старой инфраструктуре цивилизации — энергетике.
И пока университеты обсуждают, как учить студентов работать с ИИ, а компании спорят о новых моделях, главный вопрос постепенно перемещается в гораздо более приземлённую область.
Сколько энергии человечество готово потратить на собственный интеллект.
Завтра стоит посмотреть
— как энергетические рынки реагируют на рост спроса со стороны дата-центров
— новые университетские программы по ИИ
— очередные споры о том, где проходит граница между человеком и алгоритмом в образовании
Похоже, именно на пересечении этих трёх линий и будет формироваться архитектура ближайших лет.
Сегодняшние новости, на первый взгляд, говорят о разном. Университеты спешно вводят курсы по искусственному интеллекту — причём уже не только для программистов, но и для юристов, экономистов и гуманитариев. Параллельно преподаватели жалуются, что студенты пишут работы с помощью нейросетей, и некоторые вузы всерьёз возвращаются к устным экзаменам и рукописным заданиям.
Тем временем технологические компании продолжают строить дата-центры размером с небольшие города, а энергетические рынки снова напоминают о себе — колебания цен на нефть и энергию становятся всё более чувствительными для всей вычислительной индустрии.
Если посмотреть на эти события вместе, картина становится неожиданно простой.
ИИ оказался не только интеллектуальной технологией.
Он оказался энергетической технологией.
Каждая новая модель — это тысячи графических процессоров, работающих неделями. Каждый новый дата-центр — это потребление электричества на уровне промышленного предприятия. И каждый скачок цен на энергию — это не только новость для нефтяных рынков, но и скрытая новость для индустрии искусственного интеллекта.
Парадокс эпохи выглядит довольно красиво.
Самая интеллектуальная технология XXI века неожиданно оказалась жёстко привязана к самой старой инфраструктуре цивилизации — энергетике.
И пока университеты обсуждают, как учить студентов работать с ИИ, а компании спорят о новых моделях, главный вопрос постепенно перемещается в гораздо более приземлённую область.
Сколько энергии человечество готово потратить на собственный интеллект.
Завтра стоит посмотреть
— как энергетические рынки реагируют на рост спроса со стороны дата-центров
— новые университетские программы по ИИ
— очередные споры о том, где проходит граница между человеком и алгоритмом в образовании
Похоже, именно на пересечении этих трёх линий и будет формироваться архитектура ближайших лет.
от редакции.