Экономист: Модель развития ИИ на Западе грозит энергетическим тупиком |
||
|
МЕНЮ Главная страница Поиск Регистрация на сайте Помощь проекту Архив новостей ТЕМЫ Новости ИИ Голосовой помощник Разработка ИИГородские сумасшедшие ИИ в медицине ИИ проекты Искусственные нейросети Искусственный интеллект Слежка за людьми Угроза ИИ Атаки на ИИ Внедрение ИИИИ теория Компьютерные науки Машинное обуч. (Ошибки) Машинное обучение Машинный перевод Нейронные сети начинающим Психология ИИ Реализация ИИ Реализация нейросетей Создание беспилотных авто Трезво про ИИ Философия ИИ Big data Работа разума и сознаниеМодель мозгаРобототехника, БПЛАТрансгуманизмОбработка текстаТеория эволюцииДополненная реальностьЖелезоКиберугрозыНаучный мирИТ индустрияРазработка ПОТеория информацииМатематикаЦифровая экономика
Генетические алгоритмы Капсульные нейросети Основы нейронных сетей Промпты. Генеративные запросы Распознавание лиц Распознавание образов Распознавание речи Творчество ИИ Техническое зрение Чат-боты Авторизация |
2026-07-25 11:19 Текущая модель развития искусственного интеллекта на Западе, где множество компаний развивает похожие нейросети, грозит энергетическим тупиком, такое мнение высказал РИА Новости экономист Константин Церазов. «Вся эта громоздкая техническая архитектура работы ИИ-агентов ? это миллионы токенов, то есть единиц запросов, обработки информации и выдачи ответов. В текущей модели развития ИИ на Западе, с акцентом на бездумное и массовое внедрение ИИ-агентов, энергетический тупик наступит очень скоро», ? считает эксперт. Он отметил, что формальное изобилие игроков в ИИ в США имеет негативную сторону: они параллельно решают одни и те же задачи, например, обучают схожие модели на одних и тех же наборах данных, и не координируют усилия. В настоящий момент из-за такого несогласованного поведения участников рынка в США процессоры в ИИ-инфраструктуре работают заметно ниже полной мощности: на этапе обучения нейросетей они максимально загружены, потребляя большие объемы электричества, а при дальнейшем функционировании простой достигает 65%, а в некоторых случаях ? 95%, отметил Церазов. «Универсальная "всезнайка" экономически невыгодна ? нужны отраслевые нейросети под конкретные задачи, что сократит время обучения и исключит повторные обработки запросов», ? добавил он, подчеркнув, что компании должны работать вместе, чтобы получить эффективный проект, но у США это не получается. Он считает, что у России больше шансов перейти к такой модели развития искусственного интеллекта, учитывая уровень координации по различным экономическим проектам, который демонстрирует, например, объединение БРИКС+. «А значит, и я в этом уверен, в рамках БРИКС+ можно договориться и о распределении усилий по развитию ИИ, а России есть что предложить в этом плане: энергию, компетенции и передовые разработки для эффективного развития ИИ», ? заключил экономист. Телеграм: t.me/ainewsline Источник: alternatio.org Комментарии: |
|