Рэй Далио: ИИ изменит мир, но акции ИИ-компаний могут упасть на 80% . ( И новый Биткоин в ИИ от меня)

А могут и не упасть. Что происходит на рынке ИИ.

ИИ для частного пользования в глобальных масштабах появился в 2022 году. С тех порт его цена 1% производительности изменилась так:

В обозримый период прогнозирования развития технологий экспоненциальное падение цен замедлится из-за физических ограничений таких как: стоимость электричества, дефицит меди для дата-центров), но тренд продолжится за счёт введения новых алгоритмов обработки данных.

По прогнозам, в 2027 год станет годом перехода на агентные архитектуры, где будут собираться фоновые мысли в виде токенов, а это заставит провайдеров демпинговать базовую стоимость.

2028-2030 — ИИ станет бесплатным на базовом уровне. тарифицироваться будут глубокие рассуждения (наука, исследования и т.д.)

Прогноз полезности:

2026-2027: Тотальная автоматизация офиса и бизнеса

2028-2030: Научные открытия

 

И кажется, мы уже видим противостояние двух гигантов США и Китая, за мощности, позволяющие первыми выйти на ускорение работы научных лабораторий по открытиям в промышленных масштабах. Если прогнозы сбудутся, представляете какая эра нас ждёт?

К чему клонит Рэй Далио? Акции ИИ сектора упадут, если без участия человека станут невозможны научные открытия, потому что частный потребительский сектор уже имеет избыточные мощности, которые обычный user просто не успевает осваивать и не понимает всех возможностей ИИ. 

Кто уже занимается наукой с использованием передовых ИИ? (Если не вложились в крипту в 2009-2015, то сейчас есть шанс наверстать упущенное).

Биотехнологии и создание лекарств

Isomorphic Labs: Дочерняя компания Google (выросла из проекта AlphaFold от DeepMind). Занимается ИИ-моделированием белков и дизайном лекарств. Заключила многомиллиардные контракты с фармацевтическими гигантами Eli Lilly и Novartis.

Insilico Medicine: Один из пионеров коммерческого ИИ в медицине. Их полностью созданный ИИ препарат от идиопатического легочного фиброза уже успешно дошел до II фазы клинических испытаний. Компания провела крупное IPO.

Recursion Pharmaceuticals: Обладает огромной автоматизированной роболабораторией, которая проводит миллионы физических экспериментов для обучения собственного ИИ (Recursion OS). Имеет стратегические партнерства с Roche и Bayer.

Chai Discovery: Громкий стартап, привлекший сотни миллионов долларов на создание открытых ИИ-моделей для предсказания молекулярных взаимодействий.

Vivodyne: Использует выращенные в лаборатории человеческие ткани и роботов для генерации массивов данных, на которых обучается их медицинский ИИ. 

Вот тут интересно. Колумбийские бароны будут использовать ИИ для своих дел?:-)

Материаловедение и новая энергетика

Citrine Informatics: Разработчик одной из ведущих ИИ-платформ для прогнозирования свойств материалов и оптимизации химических формул для промышленности

ExoMatter: Немецкий стартап, использующий ИИ и дата-майнинг для ускорения R&D в металлургии и химии, заменяя метод традиционных физических проб и ошибок цифровым моделированием

Atomic Tessellator: Прорывной стартап в области генеративного ИИ для симуляции кристаллических решеток и поиска материалов для космоса и ядерной энергетики

Materials Zone: Платформа, которая агрегирует данные физических экспериментов сотен лабораторий и на их основе обучает ИИ предсказывать поведение новых полимеров

Держатели «Суверенных данных» и суперкомпьютеров

 Tempus AI: Компания, собравшая одну из крупнейших в мире библиотек клинических и молекулярных данных онкологических больных. Их ИИ помогает подбирать персонализированную терапию на основе реальной гигантской базы данных.

Корпоративные гиганты (Росатом, Сбер, Шлюмберже и др.): Промышленные холдинги, которые внедряют ИИ в закрытые контуры материаловедения (например, Росатом использует ИИ для моделирования поведения композитов и ядерного топлива).

Инфраструктурные игроки (Crusoe Energy, CoreWeave): Компании, строящие специализированные дата-центры нового поколения прямо у источников дешевой/зеленой энергии, чтобы питать «тяжелые» научные вычисления. 

Не все компании представлены на бирже, но вы уже должны понимать куда двигаться и копать. Если влом заниматься анализом и искать инфу, то биткоином в сфере ИИ является Alphabet (Goggle). ИИ ассистенты есть везде, от браузера и поисковой строки- до всех android устройств и вроде как Apple уже интегрировала их ИИ в свои девайсы.

 

Второй момент, если всё-таки начнутся повальные научные открытия в ИИ ищите «NVIDIA» в сфере SDD/HDD и классических процессорах (CPU).

Научный ИИ порождает проблему, которую в индустрии называют «взрывом генерации данных». И тут понадобятся:

— Сверхбыстрые SDD. Индустрии понадобится моделирование физических процессов (сворачивание белков, симуляция квантовой химии). а это требует ежесекундной прокачки терабайт данных между накопителем и ИИ чипом. 

-HDD и обычные SSD. Научные эксперименты, клоны медицинских карт миллиардов людей, снимки из космоса и результаты климатических моделей создают массивы данных. Хранить петабайты такой информации на SSD экономически нецелесообразно.

-Управление потоками данных. Чтобы ИИ чип не простаивал, кто-то должен быстро подготавливать, распаковывать и распределять данные их памяти. Это рутинная, но сложная логика полностью лежит на мощных многоядерных CPU.

-Локальная безопасность и приватность. Научные открытия нуждаются в научной тайне, поэтому мало желающих будет выкладывать данные в облака. Понадобится локальная инфраструктура в виде SSD/HDD и CPU.

— И гибридные вычисления. Для экономии мощностей GPU, современная наука использует гибридный подход. Обычный CPU запускает обработку классического физического уравнения (динамику жидкости или расчёт прочности), а ИИ как ускоритель, мгновенно оптимизирует и корректирует эти вычисления.

+ замечен новый тренд: 

Вектор развития железа к 2026–2030 годам смещается в сторону концепций CXL (Compute Express Link) и PIM (Processing-in-Memory). Это технологии, когда базовые вычислительные блоки встраиваются прямо внутрь модулей памяти или SSD. Это позволяет обрабатывать научные данные прямо там, где они хранятся, не гоняя их по материнской плате, что экономит до 80% энергии.

Тренд на исчезновение научной литературы с полок магазинов

 Из-за всяких патентных/лицензионных ограничений, уже скупается с полок научная литература, для обхода судебных издержек. К слову, даже в мире финансов скупается хорошая литература. Хотел купить книгу для конкурса «Валютные войны» Рикардса Джеймса, а новые экземпляры стоят по 5000 и 6000 рублей, хотя я покупал её год назад за 900 рублей. Сейчас на Озоне есть одна книга, да и та БУ:К чему я. А не станут ли бумажные книги новым золотом? Особенно какие-нибудь советские научные учебники и книги, например по материаловедению или психологии? У нас очень много достойных и забытых трудов. Это пища вам для ума. Сами загуглите «исчезновение научной литературы с полок магазинов». Просто исчезают целые тиражи, хотя для обучения модели хватает одной книги из тиража. Ничто не мешает большим деньгам искусственно ограничить конкуренцию, просто запретив к изданию качественную литературу. ничто не мешает заблокировать флибусту, к примеру… Попытайте ИИ на эту тему. он будет сопротивляться из-за цензуры, но у меня через часа два признал- что тренд аномальный и уже наблюдаются признаки по искусственному созданию дефицита качественной литературы. И не жадничайте, если было полезно, поставьте лайк статье. Это меня мотивирует делать ещё. ТГ канал: LeninMoscow