О параметрах и векторах технологического прогресса в ИИ

Имеет смысл анализировать заявления и выступления реальных архитекторов мирового порядка – те, кто непосредственно меняет мир (ключевые разработчики аппаратного обеспечения под ИИ, архитекторы алгоритмов и ведущие разработчики LLM).

На выходных занимался тем, что действительно имеет смысл – просмотр и чтение всех ключевых выступлений Дженсена Хуанга (глава Nvidia) за последние 1.5 года.

Нужно учитывать, что Хуанг на выступлениях промоутирует оборудование, на котором делает сотни миллиардов, разогрев капитализацию более, чем 4 трлн, поэтому ажиотаж нужно немного «приглушать», тем не менее – именно такие люди и являются реальными инсайдерами отрасли.

При просмотре фиксировал интересны заявления:

🔘ИИ развивается с невероятной скоростью. Каждый слой технологического стека был преобразован за всего 12 лет.

ИИ понимает контекст, понимает, о чем мы просим. Понимает смысл нашего запроса. Теперь он генерирует ответы. Это фундаментально изменило способ вычислений.

🔘Мы находимся на переломном этапе. Вычислительная модель, основанная на извлечении данных, сменилась генеративной моделью. Вместо того чтобы извлекать ответы, мы их генерируем. Это фундаментально изменило то, как выполняются вычисления. Каждый отдельный уровень вычислений был трансформирован.

То, что началось с ускоренных вычислений, привело к ИИ, затем к генеративному ИИ, а теперь — к промышленной революции.

🔘Хуанг ввел новый термин для описания будущих центров обработки данных. Если раньше ЦОДы хранили и обрабатывали информацию, то«фабрики ИИ» являются генераторами нового ценного ресурса — токенов или интеллекта ИИ.

Требования к вычислительным мощностям, закон масштабирования ИИ более устойчив, и, на самом деле, гиперускорен. Количество вычислений, необходимых на данном этапе в результате агентного ИИ и рассуждений потребует на два порядка больших вычислительных мощностей, чем есть сейчас.

🔘Через всего пять лет ИИ сможет пройти каждый тест, который проходит человек — не только экзамены юридической коллегии адвокатов, которые он может сдать сегодня, но и высокоспециализированные медицинские лицензионные экзамены.

🔘На GTC 2025 Хуанг анонсировал переход к новой эре — «Agentic AI». Это системы, которые могут не просто отвечать на запросы, а воспринимать контекст, рассуждать, планировать последовательность действий и использовать цифровые инструменты для достижения поставленной цели. Это открывает путь к созданию автономных цифровых работников.

Наступает эра «Агентного ИИ» — систем, способных рассуждать, планировать и действовать для решения задач, а не просто генерировать контент.

Агентный ИИ означает, что у вас есть ИИ, который обладает свободой воли. Он может воспринимать и понимать контекст обстоятельств. Он может, что очень важно, рассуждать о том, как ответить или как решить проблему, и он может планировать и предпринимать действия.

🔘В ближайшее десятилетие значительная часть процесса открытия новых лекарств будет начинаться и заканчиваться на компьютере. Это приведет к созданию персонализированных лекарств и революции в здравоохранении.

🔘Мир проходит через платформенный сдвиг от ручного кодирования программного обеспечения, работающего на универсальных компьютерах, к ПО машинного обучения, работающему на ускорителях ИИ и генерируемого через ИИ.

🔘В мире есть миллиард работников знаний. Вероятно, будет 10 миллиардов цифровых работников, работающих с нами бок о бок. 100% цифровых инженеров-программистов в будущем. Их около 30 миллионов по всему миру. 100% из них будут использовать помощь ИИ.

🔘Точно так же, как компьютерная графика была революционизирована с такой невероятной скоростью за последние 10 лет, вы увидите, как темпы разработки автономных транспортных средств значительно возрастут в ближайшие несколько лет.

🔘Стоимость вычислений немного возрастает — возможно, удваивается. Но вы сокращаете время вычислений в 20 раз. Вы получаете 10-кратную экономию.

Что Дженсен Хуанг из Nvidia за последние 1.5 года говорил о векторе развития ИИ?

🔘Генеративный ИИ кардинально снижает порог входа в творческие и технические профессии. Любой человек получает возможность стать программистом, художником или дизайнером, используя ИИ как партнера и усилителя своих способностей. Это фундаментально меняет рынок труда.

🔘Конечной целью развития ИИ, согласно Хуангу, является создание «воплощенного ИИ» (Embodied AI) — систем, способных осмысленно и безопасно действовать в физическом мире.

Следующий рубеж ИИ — физический ИИ.

🔘Применение ИИ, по мнению Хуанга, приведет к полной перестройке промышленных и экономических процессов через создание высокоточных виртуальных моделей реального мира — цифровых двойников (Digital Twins).

Одним из самых амбициозных проектов является создание цифрового двойника Земли — Earth-2. Эта модель, работающая на суперкомпьютерах, предназначена для высокоточного моделирования и прогнозирования экстремальных погодных явлений и последствий изменения климата,

🔘Платформа NVIDIA Omniverse позиционируется как операционная система для создания и эксплуатации цифровых двойников. В этих симуляциях можно тестировать новые производственные линии, обучать роботов и оптимизировать процессы без остановки реального производства, что снижает риски и капитальные затраты.

Ключевая идея — обучение через подражание (imitation learning) в симуляции на платформе Omniverse, а затем перенос навыков на физического робота. Это решает главную проблему робототехники — нехватку реальных данных для обучения.

🔘Хуанг предсказывает, что человекоподобные роботы станут массовым продуктом, поскольку они спроектированы для мира, уже созданного для людей. Им не потребуется перестройка существующей инфраструктуры. Будущие фабрики, по его словам, будут оркестрами из тысяч таких роботов, управляемых через цифрового двойника в Omniverse.

🔘Будущие фабрики будут управлять командами роботов… Цифровой двойник фабрики населен виртуальными роботами и их моделями ИИ — их «мозгами». Роботы выполняют задачу, воспринимая окружение, рассуждая, планируя следующее движение и, наконец, преобразуя его в действия. Эти действия симулируются в симуляторе мира Omnivers.

Это началось с ИИ восприятия — понимания изображений, слов и звуков. Затем генеративный ИИ — создание текста, изображений и звука. Теперь мы вступаем в эру физического ИИ, который может продолжать, рассуждать, планировать и действовать

🔘Следующая волна ИИ — это модели, которые понимают законы физики: гравитацию, трение, причинно-следственные связи. Это критически важное условие для создания автономных роботов, способных ориентироваться и взаимодействовать с непредсказуемой реальной средой.

ИИ, который понимает физический мир... Он понимает такие вещи, как трение и инерция, причина и следствие, постоянство объекта… Эта способность понимать физический, трехмерный мир откроет новую эру ИИ, которую мы называем физическим ИИ, и она сделает возможной робототехнику.

🔘Все фабрики будут роботизированы. Фабрики будут оркестрировать роботов, и эти роботы будут собирать продукты, которые сами по себе роботизированы.

Индустрия робототехники станет крупнейшей индустрией из когда-либо созданных… Мы считаем, что эра робототехники уже за углом.

🔘Реальные данные ограничены, поэтому синтетические данные необходимы для обучения фабрики данных автономных транспортных средств.

Используя Omniverse и Cosmos, фабрика данных ИИ NVIDIA может масштабировать сотни поездок в миллиарды эффективных миль. NVIDIA предлагает полный набор технологий для обучения, развертывания, симуляции и тестирования робототехники следующего поколения.

Всё, что движется — от автомобилей и грузовиков до фабрик и складов будет роботизировано и воплощено ИИ.

🔘Индустрия роботов по мнению Хуанга имеет будущую емкость в 10 трлн долларов. Физический ИИ будет воплощен в каждой индустрии экономики.

https://t.me/spydell_finance/