В новом выпуске подкаста Дваркеш Патель (Dwarkesh Patel) обсуждает со своим братом Диланом Пателем (Dylan Patel), основателем SemiAnalysis, стремительную трансформацию экономики ИИ-лабораторий. Главный тезис беседы: в ближайшие годы две компании — OpenAI и Anthropic — могут получить контроль над большей частью мировых вычислительных мощностей и, как следствие, над эффективной «рабочей силой» планеты, что неизбежно приведет к тектоническим сдвигам в глобальной финансовой системе.
⚡ Экономика мегаватта: как лаборатории вышли на прибыльность 0:00
Дилан Патель отмечает, что экономика ведущих ИИ-лабораторий прошла точку перелома. Если еще в начале года их деятельность полностью субсидировалась венчурным капиталом, то теперь ситуация изменилась .
- Прибыльность: По данным Дилана, Anthropic начала приносить прибыль во втором квартале текущего года, а OpenAI может выйти на самоокупаемость в третьем квартале благодаря успеху новых моделей .
- Эффективность на мегаватт: Базовая стоимость вычислений составляет около 10–15 млн долларов на мегаватт. Однако доходность лабораторий значительно выше.
- Маржинальность: Anthropic, по словам гостя, генерирует до 50 млн долларов выручки на один мегаватт мощности . Это позволяет им тратить 10 долларов на инференс (исполнение модели), получать 50 долларов выручки и реинвестировать оставшиеся 40 долларов обратно в обучение новых моделей .
🏗️ Централизация вычислительных мощностей 3:32
Дилан прогнозирует беспрецедентную концентрацию мировых флопсов (вычислительных операций) в руках двух игроков.
- Доля рынка: В начале года на долю OpenAI и Anthropic приходилось лишь небольшое количество мировых мощностей. К концу года их совокупная доля в приросте мирового Сompute составит около 30% .
- Прогноз на следующий год: Согласно подписанным контрактам, в следующем году эти две лаборатории заберут от 40% до 50% всего нового мирового прироста мощностей .
- Новые игроки: В игру вступают неожиданные партнеры. Например, SpaceX строит огромные объемы вычислительных мощностей и, вероятно, будет сдавать их в аренду Anthropic и OpenAI, так как те могут предложить самую высокую цену .
К концу 2028 года, по мнению Дилана Пателя, эти две лаборатории будут контролировать большую часть всех пригодных для использования вычислительных мощностей в мире .
🔍 Технический стек: инструменты и параметры оптимизации 7:01
Параметры производства 1 ГВт мощностей (модель SemiAnalysis):
Для создания инфраструктуры мощностью 1 ГВт требуется:
- 55 000 пластин по техпроцессу N3 (TSMC).
- 6 000 пластин по техпроцессу N5.
- 170 000 пластин DRAM (память) .
Инструментарий Grok Bot (Recruiter Workflow):
Дваркеш Патель поделился своим опытом использования Grok Bot для автоматизации поиска сотрудников. Его рабочий процесс (workflow) выглядит следующим образом :
- Сбор требований: Монолог в бот со всеми критериями идеального видеоредактора.
- Развертывание субагентов: Бот создает 4 специализированных под-агента.
- Поиск по каналам:
- Агент 1: Анализ входящих писем за последний год.
- Агент 2: Поиск в ленте и личных сообщениях соцсети X.
- Агент 3: Изучение титров в документальных фильмах.
- Агент 4: Поиск редакторов популярных YouTube-каналов.
- Фильтрация и шорт-лист: Объединение результатов и выдача списка кандидатов.
- Автоматизация: Сохранение процесса как еженедельной рутины для проверки новых входящих заявок .
📉 Риски «медленного взлета» и регуляторное давление 16:15
Дилан утверждает, что текущее регулирование ИИ парадоксальным образом замедляет западные лаборатории сильнее, чем их конкурентов из Китая.
- Задержки релизов: OpenAI не выпускает проект Astra, Anthropic медлит с релизом модели, известной как Mythos (вероятно, Opus нового поколения) .
- Падение доходности: Если регуляторы запретят лабораториям выпускать их лучшие модели, их выручка на мегаватт перестанет расти, и они не смогут перекупать мощности у других индустрий .
- Внутреннее использование: Существует риск, что лабораториям запретят использовать продвинутые модели даже для внутренних нужд (например, для написания кода или оптимизации архитектуры), что фактически остановит прогресс .
🏦 Глобальный долговой кризис и «шок Волкера» 48:53
Собеседники обсуждают сценарий, при котором ИИ-гонка спровоцирует крах государственных финансов.
- Капитальные затраты (CAPEX): Общий объем инвестиций в ИИ-инфраструктуру к концу десятилетия может составить более 10 трлн долларов .
- Рост процентных ставок: Гиганты вроде Amazon и Meta будут вынуждены привлекать сотни миллиардов долларов долга. Чтобы конкурировать за капитал, они будут предлагать ставки в 8% или выше вместо нынешних 5% .
- Эффект вытеснения: Высокие ставки сделают обслуживание госдолга непосильным. Если доходность трежерис вырастет на 5%, США придется тратить более 60% налоговых поступлений только на выплату процентов .
- Жертвы среди стран: Государства с большим долгом и низкой налоговой базой (Пакистан, Нигерия) могут оказаться на грани банкротства в новом режиме высоких ставок .
🤖 Централизация против децентрализации 1:08:03
Главный вопрос, на который у братьев Патель нет оптимистичного ответа: существует ли сила, способная остановить централизацию?
- Эффект масштаба: Обучение ИИ имеет огромную экономию на масштабе. Любое улучшение модели амортизируется на миллиарды сессий .
- Рекурсивное самосовершенствование (RSI): Если модель помогает делать следующую модель лучше, преимущество лидера становится непреодолимым .
- Рабочая сила: К концу десятилетия эффективная «популяция» ИИ-агентов внутри одной лаборатории может превысить численность населения Земли .
Дилан Патель заключает, что мы движемся к миру, где либо ресурсы будут сверхконцентрированы в одной-двух компаниях, либо правительствам придется жестко замедлять прогресс, чтобы сохранить баланс сил .
