CEO Anthropic раскрывает, почему падение цен на разработку ИИ — это ловушка

Post Thumbnail

Глава компании Anthropic выступил с неожиданным заявлением о том, что снижение стоимости разработки искусственного интеллекта может представлять серьезную угрозу для технологического лидерства демократических стран.

Поводом для заявления послужил недавний успех китайской компании DeepSeek, которой удалось создать ИИ-модель, приближающуюся по некоторым показателям к ведущим американским разработкам при значительно меньших затратах.

«Хотя многие заявления об угрозе американскому лидерству в сфере ИИ сильно преувеличены, текущая ситуация делает экспортный контроль над поставками чипов еще более критически важным, чем неделю назад», — подчеркнул CEO Anthropic.

По словам руководителя компании, в области разработки ИИ действует четкая закономерность: увеличение масштаба обучения систем приводит к планомерному улучшению результатов по широкому спектру когнитивных задач. Так, модель стоимостью $1 млн может решать 20% важных задач программирования, $10 млн — 40%, а $100 млн — уже 60%.

Эффективность разработки ИИ постоянно растет благодаря инновациям в архитектуре моделей и оптимизации использования оборудования. По оценкам экспертов Anthropic, общий рост эффективности достигает примерно 4х в год. Это наглядно демонстрирует модель Claude 3.5 Sonnet, которая превосходит GPT-4 практически по всем показателям при десятикратно меньшей стоимости API, хотя была выпущена на 15 месяцев позже.

«Снижение затрат не означает, что мы будем использовать меньше чипов для обучения ИИ. Напротив, повышение эффективности позволяет компаниям создавать более совершенные модели в рамках имеющихся финансовых ресурсов», — пояснил глава Anthropic.

Эксперт подчеркнул, что экспортный контроль над поставками чипов — это не способ уклониться от конкуренции между США и Китаем, а необходимая мера для сохранения технологического преимущества демократических стран. «В конечном счете, американские ИИ-компании должны создавать более совершенные модели, чем китайские, если мы хотим сохранить лидерство. Но мы не должны предоставлять Коммунистической партии Китая технологические преимущества, когда можем этого избежать», — заключил руководитель Anthropic.

Почитать из последнего
ИИ-ассистент научили разбирать документы и алерты
Главный вопрос корпоративного ИИ прост: что будет с данными после запроса? РТК-ЦОД предлагает не рисковать ими. На форуме «Цифровые решения» компания с блоком ИТ «Ростелекома» представила ассистента для организаций с жёсткими требованиями к защите.
К 2027 году чипов хватит на миллиарды ИИ-агентов
Похоже, у ИИ скоро вылезет проблема, которую не залатать покупкой ещё одного чипа. По расчётам Epoch AI, вычислительной мощности, выпущенной с 2025 по 2027 год, хватит для одновременной работы от 33 до 171 млн агентов уровня передовых моделей.
Kandinsky научился лепить видео со звуком
ИИ-видео всё меньше смахивает на немой клип. «Сбер» показал Kandinsky 6.0 Video - модель, которая разом генерит картинку и звук: речь персонажей, музыку и шумы окружения.
Три профессии, которые ИИ уже плодит прямо сейчас
ИИ перетряхивает рынок труда не только тем, что съедает привычные задачи. Вместе с автоматизацией вылезают специалисты, которых ещё несколько лет назад никто бы не вообразил, и часть таких профессий формируется на глазах.
Google научила эмбеддинги переваривать сразу пять типов данных
Google порешила, что эмбеддингам хватит возиться с одним текстом. Компания выкатила вторую версию EmbeddingGemma: теперь система сваливает в общее векторное пространство текст, код, изображения, видео и аудио. Так что на вход можно подавать сразу несколько типов данных.