Самое важное в IT за неделю: Уничтожат ли дата-центры экономику

Здравствуйте. Меня зовут Дмитрий Роденко. Я основатель сообщества SaaS Founders. Помогаю фаундерам моей компании находить новых крупных клиентов с помощью лиды генерации в LinkedIn. Сегодня самые интересные материалы, так или иначе, связанные с IT, которые появились на этой неделе. Первая новость от Нью-Йорк Таймс. Новость о возникновении новой техно-религии в Кремниевой долине. Это такая жесткая конспирология для любителей, но давайте посмотрим, что всегда можно выдать. В центре Беркли за 16,5 миллионов долларов построили Light Heaven. Это храм для рационалистов секты технорей, которые верят, что AI либо спасет человечество, либо его уничтожит. И считают себя единственными, кто сможет предотвратить апокалипсис. Значит, эти AI-пророки тихо захватили Кремниевую долину. Это адепты данной секты, руководят Google DeepMind, OpenAI, Anthropic. У них есть Библия, называется она «Последовательность», которая создана Элизером Ютковским. А зимой они устраивают светское состояние с песнями о колонизации космоса и предупреждении о том, что 100% детей умрут от AI-апокалипсиса. Митковский стал гуру движения в 2000-х годах, написав не только философский эссе, но и гигантский фанфик Гарри Поттера «Методы рациональности», который привлек тысячи фанатов и превратил их из AI-паникеров в респектабельную группу с научным подходом. Они вложили сотни миллионов в AI-безопасность через сеть эффективного альтруизма, но этот проект закончился, когда главный спонсор Sandbank Manfred украл 8 миллиардов у клиентов RTX, чтобы спасти человечество от AI. Критики называют их техно-религиозным культом, который заставляет умных людей игнорировать реальные проблемы ради фантастического будущего. Но сами они продолжают влиять на разработку AI из своего закрытого комплекса, с офисом самого Ютковска. Ну давайте попробуем отбросить из этого материала жесткую конспирологию и попробуем вынуть для себя здесь что-то полезное. Значит, первое. Мы видим, что третий путь Илона Маска, который можно назвать условно технократией, цифровой технократией, и некоторые называют в крайней форме цифровым феодализмом, имеет свою как бы так сказать, имеет свою основу. То есть, это есть некая секта рационалистов, которая верит в определяющую роль искусственного интеллекта в либо спасении человечества, либо его уничтожении. У этой секты есть своя Библия, называется она «Последовательность». У нее есть автор Элизер Ютковский. Я думаю, с этим надо ознакомиться для того, чтобы просто быть в курсе того, чем мотивируются многие адепты искусственного интеллекта, многие лидеры искусственного интеллекта, и рассматривать его как некий крайний подход, который, по сути, питает технофеодализм, и на основании которого мы можем понимать, какие грани будущего уже проявились, и каким это будущее будет дальше. Ярлыки от New York Times в виде культа, секты, Библии, спасения человечества от AI. Это все очень хорошо. Давайте попробуем из этого труда вытянуть что-то полезное. Я думаю, я займусь этим вопросом. Поставлю себе задачу, ознакомиться, изучить. И если будет интересно, поделюсь, что это такое, как оно работает. И переходим, соответственно, к новостям, которые прямо и практически влияют на мир и экономику. В частности, у Noah Smith в блоге вышла статья «Могут ли центры обработки данных разрушить экономику даже так?» На чем основывается автор? Автор говорит, что Big Tech тратит безумные деньги на дата-центры для AI. То есть потратили уже больше 100 миллиардов долларов за квадрат. что больше, чем вся экономика США получила от потребителей. И это единственное, что сейчас держит американскую экономику на плаву, то есть гигантские капитальные инвестиции. При этом Google, Meta, Microsoft и Amazon, они занимают огромные суммы для того, чтобы строить компьютерные фермы, потому что верят, что искусственный дилет изменит все, и они заработают триллионы. Автор считает, что повторяет пузыри железных дорог в 1800-х, интернета в 90-х, когда компании строили слишком много инфраструктуры слишком быстро, обгоняя реальный спрос, а потом все рушилось с грохотом и банкротством. И самое страшное сейчас, что БигТек занимает не только на фондовом рынке, но и через частный кредит, где специальные фонды берут деньги у банков и страховых, чтобы дать их техногигантам. Банки уже дали частным кредитным фондам в 14 раз больше денег, чем в 2013 году, а страховые компании влезли в долги по уши. Если дата-центр не окупится, может рухнуть вся финансовая система, как в 2008 году. Даже глава JP Morgan Chase предупреждает, что частный кредит может спровоцировать следующий финансовый кризис, но продолжает давать такие кредиты, поскольку считает, что пока музыка играет, нужно танцевать. Это известная финансовая тема. Оно, в принципе, понятно. Музыка играет, все равно затраты есть, их надо как-то окупать. Поэтому, да, здесь имеет смысл. Новость также, по моей точке зрения, несколько более конспирологичная, чем она есть. Все-таки потребительский рынок США гигантский. 250 миллионов человек. Каждый из которых потребляет на тысячи долларов квартал. Мне кажется, что цифры уже сравнимы. Да, безусловно, что перекредитование пузыря может привести к тому, что он лопнет. Но вопрос в том, что спрос достаточно растет быстро. Посмотрите на нашу жизнь, какую часть ней занимает уже искусственный интеллект. И эта часть становится все больше и больше. Поэтому давайте наблюдать, несмотря на аналогичную конспирологичность и алармизм этой теории. Надо следить за навыками капитальных инвестиций и смотреть, к чему оно ведет. Следующая новость от Бена Стэнсила. Можно ли автоматизировать анализ? И он говорит, что AI-аналитики могут построить за 10 минут сложную финансовую модель, на которую у профессионалов уходят дни. Но есть одна проблема. Никто не может проверить, правильно ли это сделано, не пересчитав все это заново вручную. В отличие от кода, который можно протестировать и увидеть работой для приложения, графики и таблицы нельзя проверить на работоспособность. Приходится верить на слово их создателю или разбирать каждую формулу, что убивает весь смысл автоматизации. Компании открыли магический способ удваивать стоимость акций. Берет кредит, покупает биткоин, и рынок оценивает их в два раза дороже потраченных денег. Ну вот смотри, например, стратегия MicroStrategy, которая превратилась из софтверной компании с оборотом в полтора миллиарда в 80-миллиардный криптокошелек. С июня 24-го 98 компаний объявили о планах привлечь 43 миллиарда для покупки криптовалют. Это японские отели, флоридские производители игрушек. Все бросились покупать биткоин, потому что это самый надежный способ залететь на биржи. И, как считает автор, самое выгодное решение для акционеров American Eagle – это назначить Sidney Sweeney генеральным директором, потому что демонстрация безумия стоит на фондовом рынке больше денег, чем ведение реального бизнеса. Здесь две разные проблемы подняты в данном материале. Одна история – это то, что аналитику нужно каждый раз проверять. Но, опять же, давайте смотреть на это рационально. Можем ли мы допустить определенный процент ошибок в аналитике? Да, можем. Если мы последовательно улучшаем процедуры и выборочно проверяем часть графиков и данных, а ключевые графики проверяем все, мы снижаем вероятность коллапса, поэтому, скажем так, AI все равно будет помогать строить модели, но человек будет ставить задачи и проверять их качество, по крайней мере, в ближайшие годы, пока эта история не вышла на уровень, когда AI может ставить задачи, AI может с высокой степенью, 100% степенью принимать решение о том, что Это модель точная и правильная. Ну в конце концов, в беспилотных автомобилях получилось же, получилось. Ну так соответственно, почему не получится в финансовых моделях? Это вопрос спроса, монетизации, ожиданий рынка и так далее. Второй аспект это рост с помощью инвестиций в крипту. На самом деле, я думаю, что это возможность для высокорисковых компаний. То есть высокая вероятность выигрыша, но и высокая вероятность падения. Смотрите, для любой криптовалюты, биткоина в том числе, характерные значительные колебания. Сейчас биткоин 115, грубо говоря. 115-118, надо посмотреть точную цифру. Когда-то он был 1,5. Когда-то он был 112 и потом он упал до 80. Насколько логично привязывать себя к капитализации биткоина? Большой вопрос. Я работал на контртренде, создавал бы собственную ценность, что я и делаю. Независимо от биткоина. А биткоин просто история для холдинга. Держать и наблюдать. Следующая новость о том, что китайские исследователи в области искусственного интеллекта поместили мозг обезьяны в компьютер. Это новость от PCmag.com. В чем новость? Китайские ученые создали компьютерную копию мозга обезьяны с двумя миллиардами искусственных нейронов на тысячи чипов, назвав проект обезьяна Дарвина и заявив, что это крупнейший в мире мозгоподобный компьютер. Искусственный мозг макаки превзошел предыдущий рекорд Intel. Их компьютер .hala имитировал только мозг совы с полутора миллиардами нейронов, а китайцы сразу замахнулись на приматов и используют DeepSeek для логических рассуждений и решения математических задач. Начинали скромно, в 2020 году создали мышь Дарвина со 120 миллионами нейронов, потом разработали специальные чипы под эту задачу, и через два года родилась цифровая обезьяна. Главная цель проекта — решить проблему неустойчивых темпов роста вычислительных затрат современного AI, потому что мозгоподобные системы потребляют гораздо меньше энергии, чем традиционные нейросети и большие языковые модели. Это логично, потому что большая языковая модель, по сути, выстраивает вероятность следующего слова последовательно, и для этого требуются гигантские вычислительные мощности и затраты. Мозг двигается, грубо говоря, нейрон двигается с гораздо большей скоростью, на основании толщины синапса, по которому он двигается. То есть более толстый синапс, окей, двигаемся по нему. Поэтому мы склонны поступать согласно паттернам. Умеем делать так, нам проще поступить так, потому что мы понимаем. На самом деле в мозгу просто у нас наработанный синапс и нам так удобнее работать. Следующий шаг это создание компьютерной версии человеческого мозга. Но это займет много времени, поскольку у людей есть уникальная нейронная схема, нейронная схема для речи и другие способности, которых нет у макак. Но на самом деле интересно. Во-первых, китайцы продолжают удивлять. Во-вторых, я думаю это альтернативный подход к Если американцы сейчас ставят на экстенсивный рост, больше энергии, больше станций, больше чипов, потому что они могут себе это позволить, а, финансово, б, за счет большого размера экономики, то китайцы для опережения используют более интенсивный путь, то есть они ищут последовательные какие-то решения. которые будут менее затратны, но будут либо сокращать это отставание, либо его выравнивать. Дальше. Интересная статья от Томаса Домике и Ирини Каламбаку о том, как разработчики делятся по использованию искусственного интеллекта. Тезисы следующие. Программисты делятся на четыре типа. Те, кто не верит в AI, те, кто начал экспериментировать, те, кто научился с ним работать, и те, кто полностью переключился на управление AI-помощниками вместо написания кода. Крутые программисты говорят, что через пару лет AI будет писать почти весь код, но они не боятся остаться без работы. Они просто станут начальниками для AI, которые ставят задачи и проверяют результаты. Раньше AI помогал экономить время, теперь программисты используют его, чтобы браться за более сложные проекты, которые раньше были прям не по силам, работают не быстрее, а масштабнее. Важно теперь не знать наизусть команды, а уметь объяснить AI, что нужно сделать, проверить, правильно ли он все понял, найти ошибки в его работе, как руководить очень умным, но иногда очень глупым помощником. Я бы сказал не глупым, а рассеянным помощником, который через 5 секунд не помнит о гениальной догадке, которую он сделал только что. Программисты поняли, что изменения неизбежны, но вместо паники решили адаптироваться. Многие говорят, что AI помогает им стать лучше в профессии, а не заменяет их. Сложная история на самом деле, потому что AI пока, мне кажется, переоценен для разработки кода. Хотя вот уже есть решения, которые сокращают большое количество monkey job. То есть по сути той работы, по кодированию самой простой. Если у вас есть правильное управление, Вы создали архитектуру в одних приложениях, а другим отдаете возможность кодировать, реализовывать, тестировать ее, ну, тогда да, действительно, вы гораздо быстрее выполняете работу, чем если делали бы все руками и гораздо дешевле, чем если делали бы все это с помощью команды разработчиков. Пока для конечного пользователя, как для меня, это решение недостаточно хорошо, в ряде случаев, потому что когда ты делаешь что-то более сложное, чем Telegram Bot, начинается вопрос с разработкой, с деплоем, и начинаются нюансы, что сделал гениальную схему, но забыл прописать ряд переменных, и ты сидишь часами делаешь отлапку. Это больно, поэтому интересно, но ждем, когда эта история станет наконец-то более готовой для пользователей. Интересный также материал от Сина Байнса от портала Breaking Point Tech о том, почему ваша презентация не работает. И он считает, что главная ошибка — это рассказывать то, что хочется вам, а не то, что интересно слушателям. Большинство людей делают презентации для себя, забывая узнать, что на самом деле волнует их аудиторию. Автор считает, что всем плевать на ваши старания и достижения. Важно только одно, что вы лучше других, чем вы лучше других, и почему именно вас должны выбрать, а не конкурентов. И цель презентации — не получить решение сразу, а запомниться. Инвесторы за день слушают кучу людей, поэтому нужно быть тем, кого они не забудут через неделю. Презентация – это не урок в школе, а реклама. Вы не учитель, который объясняет материал, а продавец, который убеждает купить ваш товар. Сейчас из-за AI и огромной конкуренции нужно быть не просто хорошим, а выдающимся, чтобы люди выбрали именно вас из множества вариантов. Как человек, который является фаундером стартапа, в том числе инвестором в ряд других стартапов, в том числе. Я как бы в двух ролях. Я вижу и как инвестор эту историю, и как фаундер стартапа. Тоже вижу эти истории. И полностью согласен с данным материалом. Именно поэтому поставил его в конце. Именно поэтому решил о нем рассказать. Ключевые аспекты. Говорить о том, что интересно слушаться, это очевидно. Второе, не продавать, а запоминаться, вызывать интерес. И убеждать, показывать разницу, показывать дифференциацию, чем вы лучше других и так далее. Поэтому используйте подобные краткие тезисы для того, чтобы ваш бизнес был лучше, более устойчивым, чтобы вы отличались от миллионов ваших конкурентов во всем мире. в борьбе за деньги клиентов, покупателей и инвесторов. Если у вас есть вопросы по тому, как получить новых крупных клиентов, в частности для разработки, вот сейчас будет ссылочка. Я запущу ее, вот здесь она в тикерам сейчас пойдет, в подписи пойдет. И, соответственно, кому интересно, кому нужны новые крупные клиенты, звоните, пишите. Наша команда Lead Gain Advisor поможет вам с решением данной задачи. Либо мы подскажем как, вы либо сделаете сами, либо мы вам сделаем это с финансовой гарантией результата. Желаю всем новых крупных.