На прошлой неделе индустрия искусственного интеллекта пережила «землетрясение пятой категории»: выход моделей Llama 3 от Meta спровоцировал тектонические сдвиги в экономике и стратегии разработки ИИ. В новом эпизоде подкаста BG2 инвесторы Билл Герли и Брэд Герстнер вместе с приглашённым экспертом Сандипом Мадрой (Groq) анализируют, как открытые модели обесценивают платные подписки, почему крупные корпорации забирают данные из облаков и почему в гонке ИИ наступает эпоха доминирования гигантских бюджетов.
🦙 Llama 3 и новая математика моделей 1:13
Выход Llama 3 от Meta стал ключевым событием недели, представив три варианта моделей: на 8 млрд, 70 млрд и находящуюся в процессе обучения модель на 405 млрд параметров . По мнению Сандипа Мадры, Meta удалось упаковать невероятный объём интеллекта в малые формы, обучив модели далеко за пределами «точки шиншиллы» (Chinchilla point) — теоретического порога, после которого добавление данных для конкретного объёма вычислений считается неэффективным .
Основные факты о запуске:
- Для обучения использовалось 15 триллионов токенов .
- Модель 70B показала выдающуюся производительность, став самой популярной на платформе Groq за первые 48 часов, обойдя Mixtral 8x7B .
- Экономический разрыв: стоимость GPT-4 составляет около $10 за миллион входных токенов и $30 за выходных, в то время как Llama 3 70B обходится в $0,60 и $0,70 соответственно .
Брэд Герстнер подчеркнул, что это достижение подтверждает тезис о коммодитизации моделей: когда Meta предлагает сопоставимую мощность в 10 раз дешевле, это полностью меняет ландшафт рынка .
💰 Смерть подписки за $20 и «шах и мат» закрытым моделям 6:24
Билл Герли выразил мнение, что решение Марка Цукерберга сделать Meta AI бесплатным и доступным внутри всех приложений экосистемы (Instagram, WhatsApp, Facebook) наносит смертельный удар по бизнес-модели платных потребительских подписок .
Ключевые тезисы дискуссии о монетизации:
- По словам Герли, концепция подписки за $20 в месяц (как у ChatGPT Plus) «мертва», пока существует сопоставимая бесплатная альтернатива от Meta .
- По слухам, более 50% выручки OpenAI поступает именно от потребительских подписок, что ставит компанию в уязвимое положение .
- Билл Герли назвал стратегию Цукерберга «шах и мат» для венчурных стартапов, создающих закрытые модели, так как им будет крайне сложно конкурировать с бесплатным открытым софтом и гигантскими капитальными затратами (capex) Meta в $40 млрд в год .
Собеседники отметили контраст в публичных выступлениях лидеров: если Сэм Альтман (OpenAI) и Дарио Амодеи (Anthropic) говорят о «спасении мира и лечении рака», то Цукерберг в недавних интервью глубоко погружается в технические детали и инфраструктурную прозрачность, что, по мнению Герли, возвращает ему лидерство в глазах сообщества .
🏢 Корпоративный ИИ: дефицит GPU и возвращение «на землю» 20:01
Облачные гиганты (Azure, Google Cloud) демонстрируют ускорение роста благодаря ИИ. Сатья Наделла сообщил, что 64% компаний из списка Fortune 500 уже являются клиентами Azure OpenAI, а рост выручки мог быть еще выше, если бы не дефицит мощностей GPU .
Однако Сандип Мадра указал на важный тренд — «репатриацию» рабочих нагрузок. Согласно опросу Barclays, 83% CIO планируют вернуть часть своих ИИ-задач из публичных облаков на собственные серверы (on-premise) или в гибридные системы .
Причины ухода из облаков:
- Недоверие к безопасности данных: компании опасаются, что провайдеры будут использовать их проприетарную информацию для дообучения моделей .
- «Гравитация данных»: огромные массивы информации уже находятся на локальных серверах, и их перемещение в облако обходится слишком дорого .
- Стоимость: для постоянных нагрузок собственная инфраструктура часто оказывается выгоднее.
Брэд Герстнер привел в пример компанию Lineage (лидер в сфере логистики холодного хранения), которая использует ИИ для оптимизации энергопотребления и снижения порчи продуктов. Он считает, что в выигрыше останутся не только поставщики ИИ, но и те традиционные лидеры рынка, которые смогут первыми интегрировать технологию в свои уникальные процессы .
📱 Персональный ИИ и «проблема памяти» 36:51
Обсуждая будущее персональных помощников, участники сошлись во мнении, что индустрия движется в сторону малых моделей, работающих непосредственно на устройствах (on-device). Apple представила OpenELM (модели от 270 млн до 3 млрд параметров), Microsoft — линейку Phi .
Брэд Герстнер отметил, что работа ИИ на самом устройстве решает критическую проблему задержки (latency). В качестве негативного примера привели стартап Humane: их продукт провалился в обзорах во многом из-за того, что запросы уходили в облако, создавая невыносимые паузы в общении .
Билл Герли, однако, настроен скептически относительно текущего прогресса:
- Он считает, что мы не получим настоящего персонального помощника, пока не будет решена «проблема памяти» (способности модели эффективно обучаться на личных данных пользователя в реальном времени) .
- Метод RAG (Retrieval-Augmented Generation) Герли называет «хаком», который не заменяет глубокую интеграцию знаний в модель .
🏎️ Tesla, FSD и экономика Uber-Airbnb 50:10
Брэд Герстнер прокомментировал недавние заявления Илона Маска о сервисе роботакси. Маск описал будущую бизнес-модель как гибрид Uber и Airbnb: Tesla будет владеть частью флота, но также позволит частным владельцам сдавать свои машины в систему .
Важные аспекты развития Tesla:
- Прорыв в технологии FSD (Full Self-Driving) версии 12 стал катализатором для новых амбиций в райдшеринге .
- Tesla значительно наращивает закупки H100, несмотря на общую экономию в других подразделениях .
- Герстнер предполагает, что в будущем Tesla может даже интегрировать свой флот с платформой Uber .
Билл Герли напомнил, что Tesla еще предстоит пройти огромный путь регуляторных одобрений и получить лицензии на беспилотное вождение, которых у компании пока нет, в отличие от того же Waymo .
📉 Рынки, IPO и венчурная «ловушка» 54:30
В завершение выпуска собеседники обсудили статью Дэна Праймака «Венчурные капиталисты всё портят», в которой автор обвиняет VC в том, что они слишком долго держат компании в статусе частных .
Билл Герли объяснил, почему стартапы не выходят на IPO:
- Вторичные продажи: Массовые программы выкупа акций (secondaries) снимают давление со стороны сотрудников и основателей, которым больше не нужна ликвидность через биржу .
- Страх оценки: Многие компании боятся выходить на рынок, так как их текущие финансовые показатели не соответствуют «раздутым» оценкам прошлых раундов .
- Конкуренция VC: Инвесторы стараются быть максимально «founder-friendly», поддерживая желание основателей оставаться частными как можно дольше .
Брэд Герстнер добавил, что макроэкономический фон остается тревожным: слабые данные по ВВП и высокая инфляция (риск стагфляции) заставляют рынок пересматривать прогнозы по снижению ставок — теперь их ждут не раньше декабря 2024 года . Тем не менее, акции технологических гигантов продолжают расти (Google, Microsoft), так как их лидерство в ИИ и сетевые эффекты создают огромный защитный ров вокруг их бизнеса .
