# Эндрю Фельдман о гонке ИИ: «Мы строим дата-центры мощнее целых городов» Источник: https://www.youtube.com/watch?v=Y7p4rUCdqi0 Канал: All-In Podcast Опубликовано: 10.07.2026 --- В новом выпуске All-In Podcast Джейсон Калаканис обсуждает будущее искусственного интеллекта с лидерами индустрии — Эндрю Фельдманом из Cerebras и Робином Ромбахом из Black Forest Labs. Речь идет о беспрецедентном масштабе строительства инфраструктуры, преодолении закона Мура и новой эре генеративного видео, где ИИ становится инструментом для великих режиссеров уровня Мартина Скорсезе. ## 🏗️ Масштаб ИИ-строительства: дата-центры размером с города [[JUMP:00:00]] Эндрю Фельдман утверждает, что человечество находится в разгаре гонки за сверхинтеллектом, масштаб которой сопоставим с мобилизацией времен мировых войн или строительством Великих пирамид [0:54]. По его словам, в ближайшие несколько лет новые дата-центры будут потреблять больше электроэнергии, чем всё человечество потребляло за предыдущие 50 лет [2:23]. Современные здания для вычислений по размеру сопоставимы с футбольными полями, а их энергопотребление превышает потребности средних городов [2:36]. География строительства охватывает не только США, но и Канаду, Скандинавию, Францию, Ближний Восток и даже такие страны, как Казахстан и Грузия [2:50]. Фельдман выделяет несколько ключевых аспектов этого бума: * **Ненасытный спрос:** Такие игроки, как OpenAI, Anthropic, SpaceX и Google, обладают «неисчерпаемым аппетитом» к мощностям [3:16]. * **Огромные предзаказы:** У Cerebras сформировался портфель заказов (backlog) на сумму 25 миллиардов долларов [3:56]. * **Смена парадигмы:** Если раньше инфраструктура строилась в надежде на приход клиентов, то сейчас мощности бронируются еще до завершения строительства [4:09]. По мнению Фельдмана, нынешняя стадия напоминает ранние дни AWS, когда компании экспериментировали со всем подряд [5:16]. Он приводит аналогию с магазинами Costco: сначала люди ходят по всем рядам и покупают лишнее, но со временем становятся стратегическими покупателями, понимая, где им нужен дорогой ИИ, а где — дешевый open-source [5:43]. ## 🧠 Рассуждение как новая форма инференса [[JUMP:11:36]] Ключевым сдвигом в индустрии стало появление «моделей рассуждения» (reasoning models). По словам Фельдмана, рассуждение — это по сути инференс, но крайне интенсивный с точки зрения вычислений [11:36]. Если раньше ИИ просто предсказывал следующее слово или резюмировал текст, то современные системы начинают понимать намерения пользователя [8:09]. Джейсон Калаканис поделился личным опытом использования агентов, которые в процессе работы начинают «спорить сами с собой», выбирая лучшие источники информации (например, между Reddit и Instagram), что является признаком работающей модели рассуждения [9:40]. Фельдман считает, что: 1. Безлимитные токены означают безлимитное рассуждение [10:07]. 2. Скорость вычислений Cerebras позволяет превращать часы раздумий обычных моделей в недели и месяцы «умственной работы» за тот же срок [10:19]. 3. Закон Мура в его классическом виде (удвоение каждые 18 месяцев) был преодолен Cerebras благодаря новой архитектуре чипов [13:10]. ## 🌍 Суверенитет данных и роль Open Source [[JUMP:16:28]] Обсуждая развитие открытых моделей, собеседники отметили, что разрыв между закрытыми frontier-моделями и open-source стремительно сокращается [16:41]. Фельдман полагает, что пользователям не всегда нужен «Феррари» (мощнейшая модель) для похода в магазин за продуктами; для большинства задач достаточно «минивэна» в виде надежного открытого кода [16:54]. Важным трендом становится «суверенитет интеллекта». Компании в регулируемых отраслях (финансы, здравоохранение) опасаются утечек данных и стремятся использовать модели на собственных мощностях [18:14]. Фельдман отмечает, что миру нужен выбор, чтобы не зависеть исключительно от китайских моделей или разработок крупных корпораций США [18:56]. По мнению гостя, государственное регулирование и проверки (red teaming) перед выпуском мощных моделей — это разумная мера, сравнимая с проверкой лекарств в FDA [21:41]. Это позволяет убедиться, что критическая инфраструктура страны защищена от новых типов кибератак [22:33]. ## 🚀 Путь к сверхинтеллекту: оптимизм против страха [[JUMP:31:46]] Фельдман утверждает, что по любым определениям 20-летней давности мы уже достигли AGI (общего искусственного интеллекта) [29:46]. Он описывает процесс обучения ИИ как «рекурсивную петлю», где улучшения происходят экспоненциально: ИИ учится на результатах своей работы и становится лучше с каждым циклом [32:15]. Главное преимущество ИИ перед человеческим обучением заключается в скорости смены «поколений». Если человеческие парадигмы меняются десятилетиями (пока не умрут носители старых взглядов), то ИИ проходит тысячи «поколений» обучения со скоростью мухи-дрозофилы [36:31]. Эндрю Фельдман выражает глубокий оптимизм по поводу будущего: * **Победа над болезнями:** ИИ дает шанс на то, что наши дети больше не будут умирать от рака [38:30]. * **Индивидуальное образование:** Реализация мечты об «аристотелевском обучении», где у каждого ребенка есть персональный наставник, адаптирующийся под его стиль [39:22]. * **Эпоха изобилия:** Неограниченная энергия, знания и ресурсы [39:10]. ## 🎬 Видеогенерация и Мартин Скорсезе: ИИ в Голливуде [[JUMP:40:54]] Робин Ромбах, гендиректор Black Forest Labs, рассказал о работе над Flux и другими моделями генерации видео. Главная новость — сотрудничество компании с легендарным режиссером Мартином Скорсезе [46:39]. Ромбах описывает опыт работы со Скорсезе как процесс визуализации «ментальных образов». Режиссер использовал ИИ-инструменты для итеративного поиска визуального стиля сцен, описывая декорации Восточной Европы и мгновенно получая варианты [48:43]. По мнению Ромбаха, ИИ — это не замена режиссеру, а новое средство коммуникации, позволяющее передавать сложные визуальные сигналы точнее, чем слова [49:34]. Джейсон Калаканис привел пример Галь Гадот, которая снималась в фильме о биткоине без использования зеленых экранов: все декорации на заднем плане создавались генеративным ИИ в реальном времени [52:40]. Это позволило сократить бюджет со 150 до 30 миллионов долларов, что сделало проект экономически возможным [53:06]. ## 🤖 От генерации видео к физическому ИИ [[JUMP:54:38]] Ромбах видит будущее генеративных моделей в робототехнике. Обучение моделей на огромном массиве видео позволяет им «интуитивно» понимать физику мира и предсказывать действия [55:42]. Та же модель, которая генерирует фильм, может стать «мозгом» робота [54:38]. Перспективы развития технологий по версии Ромбаха: * **Обучение в контексте:** Возможность давать роботам команды голосом, как человеку, без долгой перепрошивки [57:13]. * **Использование IP:** Владельцы прав (например, Disney) смогут создавать интерактивные инструменты на базе своих библиотек контента [1:00:17]. * **Фанатское творчество:** Появление качественных «фанатских фильмов» (например, по вселенной «Звездных войн»), которые создаются зрителями с помощью ИИ [1:00:31]. На данный момент Black Forest Labs активно расширяет команду в Германии и Сан-Франциско, нанимая исследователей в области крупномасштабного обучения моделей и инженеров инфраструктуры [1:02:17].