Нейросети. Выстрой свою систему из 5 уровней автоматизации

Спрос настолько велик, что:

• компании строят целые дата-центровые кластеры под ИИ-сервера;

• капитальные затраты на ИТ-инфраструктуру (серверы, сети, системы хранения) занимают более 70–80% расходов на новые дата-центры[11];

• любая задержка в поставке GPU может стоить компаниям миллионы долларов упущенной выручки.

Война за GPU – это уже не метафора, а ежедневная реальность: топ-менеджеры договариваются о партиях чипов, как раньше договаривались о доступе к месторождениям.

Уровень 3. Модели (LLM) – мозг этой системы

На третьем уровне находятся модели – те самые большие языковые модели (LLM – large language models) вроде ChatGPT или Claude, Gemini, DeepSeek, QWEN, а также модели для работы с изображениями (которые “видят” и генерируют картинки и видео: Midjourney, Sora, VEO, Kling, NanoBanana и др), модели для звука (распознавание и синтез речи, музыка: ElevenLabs, Suno, и др) и мультимодальные модели, которые одновременно воспринимают и комбинируют текст, изображение, звук и иногда видео.

Чтобы обучить одну фронтирную модель:

• нужны тысячи GPU, работающих недели или месяцы;

• общий бюджет на обучение может превышать десятки-сотни миллионов долларов (учитывая железо, энергию, инженеров, инфраструктуру).

Но самое важное:

Модель – это кристаллизованное знание мира плюс стоимость всех вычислений, которые в неё вложены.

Отсюда вытекают ключевые черты:

• У единиц игроков есть ресурсы, чтобы строить модели мирового уровня (США, Китай, Россия, несколько крупных компаний).

• Остальные становятся пользователями моделей через API или используют открытые/местные варианты.

• Доступ к самым мощным моделям оказывается завязан на те самые GPU, электричество и политические решения наверху пирамиды.

Это похоже на ситуацию, когда определённое число стран контролирует производство самолётов, а все остальные покупают у них билеты.

Уровень 4. Приложения – интерфейсы к мозгу

Четвёртый уровень – это всё, что видит обычный человек:

• чат-боты, ассистенты, GPT-приложения;

• сервисы для маркетинга, дизайна, программирования, образования;

• голосовые помощники, аватары, системы поддержки клиентов.

Здесь происходит настоящее разнообразие и креатив:

• одни делают узкие решения под юристов, врачей, маркетологов;

• другие – системы, которые автоматизируют целые бизнес-процессы;

• третьи – инструменты для творчества и развлечения.

Но важно понимать: ни одно приложение не живёт само по себе.

Оно опирается:

• либо на API крупных моделей (OpenAI, Anthropic, Google, QWEN, локальные провайдеры);

• либо на самостоятельный развёрнутый стек (открытые модели + свои сервера).

Отсюда главный риск для разработчиков приложений:

«Ты строишь бизнес на чужой платформе. Если платформа поднимет цены или ограничит доступ – твой бизнес может исчезнуть за ночь».

И наоборот – отсюда же рождаются возможности:

Если ты понимаешь, как устроена инфраструктура, ты можешь проектировать такие приложения и системы, которые масштабируются, не убивая тебе маржу:

• заранее закладывать работу не с одной моделью, а с несколькими провайдерами;

• разделять “тяжёлые” задачи, которые действительно требуют дорогих мощных моделей, и “рутинные”, которые можно гонять через более простые и дешёвые решения;

• продумывать, что можно кэшировать, переиспользовать и считать локально, а не каждый раз оплачивать полный цикл обработки;

• строить ценовую модель продукта так, чтобы рост числа пользователей не превращал каждый новый запрос в удар по вашему же кошельку.

В результате вы делаете не красивую игрушку на модной нейросети, а систему, которая выдерживает и рост нагрузки, и изменения тарифов, и очередной виток гонки за мощностями.

Уровень 5. Пользователь – вершина и одновременно топливо

На вершине – мы с вами:

• предприниматели, специалисты, фрилансеры, студенты;

• компании, которые внедряют ИИ в процессы;

• государства, которые перестраивают сервисы, налоговые системы, образование.

По данным Всемирного экономического форума, уже сейчас около 34% бизнес-задач в среднем выполняется машинами, а оставшиеся 66% – людьми[12]

Конец ознакомительного фрагмента.

Текст предоставлен ООО «Литрес».

Прочитайте эту книгу целиком, купив полную легальную версию на Литрес.

Безопасно оплатить книгу можно банковской картой Visa, MasterCard, Maestro, со счета мобильного телефона, с платежного терминала, в салоне МТС или Связной, через PayPal, WebMoney, Яндекс.Деньги, QIWI Кошелек, бонусными картами или другим удобным Вам способом.

Notes

1

Artificial general intelligence (AGI) – Общий искусственный интеллект, который сравнится с возможностями человеческого разума. По предположениям ученых-специалистов на смену AGI должен придти искусственный суперинтеллект – гипотетические системы, которые по совокупной мощности и скорости мышления значительно превосходят человеческий интеллект.

2

https://epoch.ai/blog/how-much-does-it-cost-to-train-frontier-ai-models

3

https://www.spglobal.com/commodity-insights/en/news-research/latest-news/electric-power/041025-global-data-center-power-demand-to-double-by-2030-on-ai-surge-iea

4

https://www.energy.gov/articles/doe-releases-new-report-evaluating-increase-electricity-demand-data-centers

5

https://www.thetimes.co.uk/article/ai-forecast-to-fuel-doubling-in-data-centre-electricity-demand-by-2030-htd2zf7nx

6

https://www.iea.org/reports/energy-and-ai/energy-demand-from-ai

7

Например, Бутан: при населении меньше миллиона человек страна уже построила порядка 3 000 МВт гидромощностей и по оценкам может довести потенциал до 33 000 МВт. Избыток дешёвой “зелёной” электроэнергии государственный фонд Druk Holdings and Investments использует для развития дата-центров и майнинга: с 2019 года он намайнел более 13 000 BTC, причём крипто-проекты уже дают до четверти ВВП и опираются на текущие и планируемые мощности в сотни мегаватт. На этой же базе Бутан разворачивает специальный регион Gelephu Mindfulness City площадью около 2 500 км2 – будущий хаб чистых технологий, цифровых активов и ИИ-инфраструктуры, а также прорабатывает проект крупного дата-центра стоимостью около 450 млн долларов.

8

https://www.stratviewresearch.com/4148/data-center-gpu-market.html

9

https://www.cnbc.com/2025/11/25/nvidia-says-its-gpus-are-a-generation-ahead-of-googles-ai-chips.html

10

https://cset.georgetown.edu/article/bis-2023-update-explainer/

11

https://iot-analytics.com/data-center-infrastructure-market/

12

https://www.weforum.org/publications/the-future-of-jobs-report-2023/digest/