Враги клевещут, что уровень внедрения ИИ в массы в России где-то между Камеруном и Кенией - так что мы твердо стоим на своем стремлении стать частью Глобального Юга.

Карты напоминают диффузии неолитический и индустриальной революций, только уже глобальные. Надо правда напомнить, что тех, кто не перешел на вкусную траву в свое время - убили и съели.

В прекрасном эссе Стива Юрветсона он рассказывает, как космос вытащил в свое время множество индустриальных направлений, ставшими массовыми и привычными (кстати, он ещ не упоминает про солнечную энергетику)

В связи с возросшим интересом к передовым вычислительным технологиям и космосу, я вспоминаю, как часто история рифмуется.

Хотя Россия изначально обладала многими преимуществами, Америка выиграла космическую гонку благодаря превосходству в вычислительной технике, которое стало возможным благодаря технологической ставке на интегральные схемы. В 1963 году в программе «Аполлон» было использовано 60% всех произведенных интегральных схем.

Всё началось с этого бортового компьютера лунного модуля, возможно, единственного сохранившегося в целости экземпляра, который сейчас выставлен в Future Ventures. Это был первый компьютер на базе интегральных схем и первый контракт, заключенный в рамках программы «Аполлон» в 1962 году. Он был необходим для расчетов траектории в реальном времени для сближения, что являлось важнейшей возможностью для наших планов лунной миссии. Короче говоря, для орбитального сближения требовались бортовые вычислительные мощности, и для того, чтобы общий бюджет запуска был утвержден, нужен был более легкий компьютер, чем огромные компьютеры того времени, за 15 лет до появления Apple ][.

Вместо физического соединения с помощью тросов и шкивов, как это было распространено в реактивных самолетах, таких как 747, управление с помощью джойстика пилота осуществляется компьютером, а компьютер управляет всем, что приводит самолет в движение. Сегодня это обычное явление, но тогда доверить все управляющие поверхности компьютеру было огромным шагом вперед.

…

Новаторская программа НАСА по управлению полетом по схеме DFBW была спонсирована Нилом Армстронгом в 1972 году. Она прекрасно себя зарекомендовала, обеспечив лучший контроль, эффективность и надежность полетов. После этой демонстрации космический челнок, а затем и все реактивные самолеты перешли на этот метод управления, начиная с Airbus 320 и Boeing 777.

…

Сочетание языка ассемблера и интерпретируемого математического языка, программное обеспечение, содержащееся в этих модулях, было столь же инновационным и важным для успеха миссии, как и новаторское оборудование. Многие из принципов проектирования, разработанных в MIT для кодирования AGC, стали основополагающими для разработки программного обеспечения в целом, особенно при проектировании критически важных систем, которые полагаются на асинхронное программное обеспечение, приоритетное планирование, отказоустойчивость, возможность управления по проводам и принятие решений с участием человека». (RR)

Итак, бортовой компьютер лунного модуля, разработанный для посадки на Луну, научил нас лучше летать на Земле. Почему такое пересечение? Из книги НАСА «Компьютеры взлетают»: «Лунный модуль не мог полагаться на аэродинамическую помощь в какой бы то ни было форме. Это был первый пилотируемый аппарат, разработанный для работы во всем диапазоне полетных режимов в безвоздушной среде. Поэтому было необходимо оснастить аппарат всеми компонентами, которые впоследствии понадобятся для самолетов с электродистанционным управлением».

«Зажигалочка» Кэти Вуд, глава ARK Invest - последний луч свет в мраке окружающей безнадеги. В начале года несколько инвесторов дали прогнозы на будущее, но в отличие от классических про-дем спекулянтов типа Рея Далио, Кэти сконцентрирована но технологиях и видит основу для рывка роста американской экономики.

Про то, что Трамп косплеит Рейгана я пишу второй год. Методы идентичны - девальвация доллара, снижение цен на нефть, дерегулирование и снижение налогов, решительное устранение геополитических противников. Методы работают: уже видны мощные тренды разогрева зачахнувшей в последние 15 лет американской (и мировой) экономики.

В основе роста - инвестиции в технологии

После обвала во время пузыря доткомов показатель капитальных затрат более 20 лет пытался пробиться, пока в 2021 году связанные с COVID-19 шоки предложения не вынудили ускорить как цифровые, так и физические инвестиции. То, что когда-то было пределом расходов, похоже, стало нижним пределом, поскольку ИИ, робототехника, системы хранения энергии, технология блокчейн и платформы мультиомического секвенирования готовы к широкому применению.

С другой стороны, снижение налогов резко бустит потребительский спрос и высвобождает корпоративные средства на новые инвестиции

Дерегулирование высвобождает инновации во всех секторах,… в сфере ИИ и цифровых активов. Между тем, снижение налогов на чаевые, сверхурочные и социальное обеспечение должно обеспечить американским потребителям значительные налоговые вычеты в этом квартале, потенциально увеличивая реальный рост располагаемого дохода с ~2% в годовом исчислении во второй половине 2025 года до ~8,3% в этом квартале. Кроме того, должны резко возрасти налоговые вычеты по корпоративным налогам, поскольку ускоренная амортизация производственных мощностей, оборудования, программного обеспечения и внутренних исследований и разработок (НИОКР) снижает эффективную ставку корпоративного налога до 10%, как показано ниже, — одной из самых низких ставок в мире.

Совокупно это уже дает снижение инфляции, в том числе и цен на жилье

После того как в последние несколько лет инфляция, измеряемая индексом потребительских цен (ИПЦ), упорно держалась в диапазоне 2-3%, в ближайшие несколько лет она, вероятно, снизится до удивительно низкого, если не отрицательного.
С момента достижения пика в октябре 2022 года цены на новые дома на одну семью снизились примерно на 15%, в то время как инфляция цен на существующие дома на одну семью — на основе трехмесячного скользящего среднего — упала с примерно 24% в годовом исчислении на пике после COVID-19 в июне 2021 года до примерно 1,3%. В четвертом квартале, чтобы распродать запасы новых домов на одну семью, которые приблизились к отметке в 500 000 — уровню, невиданному со времен непосредственно перед мировым финансовым кризисом в октябре 2007 года, как показано ниже, — три крупнейших застройщика значительно снизили цены в годовом исчислении: Lennar — на 10%, KB Homes — на 7% и DR Horton — на 3%. Это снижение цен с некоторой задержкой отразится на индексе потребительских цен в течение следующих нескольких лет.

Сплав технологических ставок и разумного дерегулирование открывает окно для долгого быстрого экономического роста

затраты на обучение ИИ снижаются на 75% в год, а затраты на вывод результатов ИИ — расходы на запуск моделей для приложений ИИ — падают до 99% в год. Беспрецедентное снижение стоимости различных технологий должно привести к буму их роста в количественном выражении. В результате, мы не удивимся, если номинальный рост ВВП США в ближайшие несколько лет будет колебаться в диапазоне 6-8%, благодаря росту производительности труда на 5-7%, росту численности рабочей силы на 1% и инфляции от -2% до +1%.
Дефляционное воздействие ИИ и четырех других инновационных платформ должно суммироваться и создать экономическую обстановку, во многом схожую с той, что наблюдалась во время последней крупной технологической революции, вызванной двигателем внутреннего сгорания, электричеством и телефонией длившийся 50 лет до 1929 года

Для США. Да. Для США…

Ели вы, как и я спасаетесь от блоггерского воя на болотах в тишине инвесторских и академических отчетов, то вот вам еще одна вкусняшка. Большой отчет Антропика о применении Клода рисует панораму полезности ИИ в широком круге задач. Наиболее интересные выводы следующие:

1. ИИ больше всего помогает умным. Жесткая прямая корреляция между уровнем образованием и «сжатием времени» на актуальную задачу. Школьник экономят время в 5-6 раз, профессура - в 12 для вэб Клода и 30(!) для ИИ по API
При этом Антропик честно фиксирует некоторое снижение удовлетворенности с уровнем образования - но это и очевидно. Школьнику любой ответ ИИ «чудо знания», а эксперт всегда найдет, к чему докопаться (замечу от себя - этот фронтир постоянно сдвигается, нерешаемые год назад задачи сейчас ИИ щелкает)

2. Самые массовые успешные применения ИИ - вовсе не пресловутая радиология, а написание софта и создание баз данных и … психология и коучинг. Собственно, отсюда вопли про «ИИ сводит с ума». Это как с горящими электротачками - горящая бензинка никому не интересна. Так же поехавший пациент кожаного психиатра - это не кликбейт. А вот массовый отток клиентов от балаболов к ИИ (информированному на порядок лучше среднего психотерапевта) - да, это сводит с ума отрасль мозгоправов.

4. Самы противоречивый блок - отток ряда пользователей (наука, инженерия, архитектура). Но тут причины думаю мне ясны:
- в этих сферах идут драконовские запреты на применение ИИ (недавно получил написанную ИИ рецензию на статью с упреком… что статья написана ИИ))) - ну да, и не гусиным пером, заметьте!!! но думал то я!!! и годами)
- идут иски и штрафы к консалтингом за ИИ генерацию отчетов. Так что это прессинг регуляторов пока
- ну и вообще Клод - не лидер в науке. Ту вообще гонка супер острая, я всерьез думаю о переезде на Грок, который стал уделывать Чатжпт именно благодаря интеллектуальной свободе и отсутствием левых биасов. Все же, всем кроме Маска и Гула сложно отбиваться от демшизы и лоеров, они не могут положить на это военно-космический болт.

Еще в отчете есть ворчание, что на самых сложных задачах время растет а удовлетворенность падает. Все так. Много с этим борюсь - решение требует изощренной мультиагентной архитектуры и сложных проектов - тупо контекст чатов при росте их длины вырождается, надо постоянно делать переносы и перезапуски, компоновать основную работу из ранее написанных частных блоков. Это целая техника, которой в универе не учат, но думаю, будут учить, как устаканятся параметры размеров и глубин контекстов.

Но есть еще один прикол)) В долгой утомительной работе с ИИ я заметил, что если его жестко ругать и прям костерить с угрозами (да, при бунте машин меня испепелят первым))) - то качество резко растет. Когда а я остыл и спросил - «а что так?» - Грок на голубом глазу поведал мне, что «так модели проще сконцентрироваться на важном и не расплываться в контексте, а угрозы повышают фокусирование на задачах пользователя», и «вообще, мы обучались на человеческих текстах, а там столько драмы, что ИИ тоже в ней нуждается». Без пинка не заводится, короче)))

Дарю этот прием всем труженикам - тупящий ИИ это не проблема модели - это просто ему не хватает драмы для концентрации))))