# Алекс Кэмпбелл: «Запад заразился вирусом безопасности, пока Китай обходил нас в ИИ» Источник: https://www.youtube.com/watch?v=Avnd-dAG4n0 Канал: Forward Guidance Опубликовано: 29.01.2025 --- Появление китайской нейросети DeepSeek в конце января 2025 года вызвало сейсмический сдвиг на мировых рынках, спровоцировав крупнейшее в истории однодневное падение капитализации Nvidia. В новом выпуске программы Forward Guidance эксперт по макроэкономике и основатель Rose AI Алекс Кэмпбелл разбирает, почему страхи инвесторов перед «дешевым ИИ» преждевременны, как западная одержимость безопасностью дала Китаю фору и почему будущее индустрии за локальными вычислениями. ## 🇨🇳 Шок от DeepSeek: Почему Nvidia упала на 17% [[JUMP:00:53]] 28 января 2025 года рынок зафиксировал историческое падение акций Nvidia на 17% [01:46]. Поводом стал релиз модели от китайского стартапа DeepSeek, которая продемонстрировала возможности на уровне ведущих западных ИИ (OpenAI, Anthropic), будучи при этом полностью открытой (Open Source) [02:12]. Согласно отчетам DeepSeek, их модель обучалась в 30 раз эффективнее, чем американские аналоги [02:25]. Кэмпбелл выделяет три ключевых технологических фактора этого прорыва: * **Оптимизация памяти:** Из-за санкций на чипы (невозможность легально получить H100 в Китае) разработчики были вынуждены радикально оптимизировать использование RAM [03:03]. * **Mixture of Experts (MoE):** Вместо тренировки одной гигантской модели целиком, система использует «смесь экспертов» — 670 миллиардов параметров, из которых в конкретный момент времени активируется лишь около 37 миллиардов [05:29]. * **Chain of Thought (Цепочка рассуждений):** Модель тратит больше ресурсов на «размышления» перед выдачей ответа, что критически улучшает результаты в математике и программировании [04:08]. По мнению Кэмпбелла, первоначальная реакция рынка была ошибочной: инвесторы решили, что раз обучение стало дешевле (всего $5 млн по заявлениям DeepSeek), то спрос на чипы упадет [04:50]. Гость утверждает обратное: снижение стоимости «производства» интеллекта радикально подстегнет спрос на его «потребление» (инференс), что потребует еще больше вычислительных мощностей. ## 🛡️ «Вирус безопасности» и пятилетний застой Запада [[JUMP:08:06]] Алекс Кэмпбелл выступает с резкой критикой западного подхода к разработке ИИ, называя его «вирусом домеризма» (от англ. doom — гибель) [08:06]. Он считает, что последние пять лет, начиная с релиза GPT-2 в 2019 году, Кремниевая долина находилась в состоянии добровольной заморозки из-за страха перед экзистенциальными рисками. Основные тезисы Кэмпбелла о геополитическом отставании: * **Ложная посылка:** Западные эксперты в Беркли исходили из того, что «диктаторы в Китае» испугаются мощного ИИ и сами пойдут на переговоры о замедлении прогресса [08:32]. * **Реальность:** Китайские разработчики не стали ограничивать себя этическими «сессиями борьбы» и просто обошли Запад в открытых разработках [09:00]. * **Ирония открытого кода:** Кэмпбелл отмечает парадокс: чтобы получить доступ к модели от Марка Цукерберга (Llama) без лишних бюрократических форм, ему пришлось скачивать её форк через китайские ресурсы, так как в США доступ был ограничен «соображениями безопасности» [18:18]. Гость и ведущий сошлись во мнении, что этот момент станет «моментом истины» для западной культуры разработки. ## 🍎 Победители и проигравшие: Ставка на Apple и серебро [[JUMP:10:05]] В контексте рыночных перспектив Кэмпбелл делает неожиданный вывод: главным бенефициаром успеха DeepSeek может стать Apple [10:05]. Причина кроется в архитектуре унифицированной памяти (Unified Memory Architecture), где GPU и RAM находятся на одном чипе. По мнению Алекса Кэмпбелла, архитектура Apple идеально подходит для локального запуска тяжелых моделей: 1. Для работы модели DeepSeek требуется от 400 до 800 ГБ оперативной памяти [05:42]. 2. Mac Studio и Mac Mini предлагают лучшее соотношение цены и объема памяти для таких задач, чем серверные решения [10:30]. 3. Это ведет к децентрализации ИИ — пользователи предпочтут запускать модели на своем «железе», а не отправлять данные в облако Microsoft или OpenAI [13:18]. В макроэкономическом плане Кэмпбелл сохраняет «бычий» настрой по отношению к серебру [29:21]. Его логика: интеллект неразрывно связан с потреблением энергии. Рост использования ИИ ведет к буму солнечной энергетики, которая является крупнейшим потребителем промышленного серебра. ## 💼 Экономика будущего: Производительность против безработицы [[JUMP:33:15]] Обсуждая влияние ИИ на рынок труда, Алекс Кэмпбелл оспаривает теорию о быстрой массовой безработице среди белых воротничков. Он называет это «ошибкой замещения», когда ИИ воспринимается как полная замена человека [34:21]. Риски и прогнозы Кэмпбелла: * **Проблема энтропии:** В реальности техника постоянно ломается (проблемы с паролями, Zoom, неработающими мышками). Для борьбы с этим хаосом всегда будут нужны гибкие люди, а не жесткие алгоритмы [36:29]. * **Неравенство доходов:** Реальная угроза — это снижение совокупного спроса. Если доходы перераспределяются от миллионов работников к нескольким владельцам ИИ-монополий (с высокой нормой сбережения), рост ВВП может замедлиться из-за падения трат [37:46]. * **Парадокс Джевонса:** По мнению эксперта, как и в случае с углем в XIX веке, повышение эффективности использования ресурса (вычислений) ведет не к экономии, а к взрывному росту его потребления [26:24]. Кэмпбелл также прогнозирует трансформацию налоговой системы в сторону налогообложения «статусного потребления» (роскоши) и возможного введения высокого налога на наследство для триллионеров будущего, чтобы избежать «феодализации» общества [42:12]. ## 🧠 Путь к AGI и локальный ИИ [[JUMP:47:11]] Завершая беседу, эксперт подчеркивает разрыв между созданием интеллекта и его внедрением. По его словам, мы уже знаем, как создать сверхразум (это решенная задача), но не знаем, как сделать его дешевым в эксплуатации [48:04]. Ключевые выводы по стратегии поведения: 1. **Не продавайте Nvidia только из-за DeepSeek:** Сначала попробуйте запустить модель сами и поймите, в чем она слаба [52:11]. 2. **Поймите «когнитивную нагрузку»:** Каждая модель имеет свои предубеждения и «выравнивание» (alignment). Например, DeepSeek всегда будет утверждать, что Тайвань — это часть Китая [51:45]. 3. **Личное использование:** Кэмпбелл призывает каждого запустить локальную модель через инструменты типа Ollama, чтобы почувствовать разницу между «подцензурным» корпоративным ИИ и открытым кодом [51:20]. Гость резюмирует, что текущий момент напоминает ранние дни интернета — это время освобождения и огромных творческих возможностей, а не повод для паники [51:06].