ИИ в России тренды и перспективы.pdf
16 MB
Новое исследование ИИ в России - "Ключевой запрос
пользователей — прикладная полезность: важнее, чтобы нейросети
помогали в повседневных задачах и были встроены в привычные
сервисы, чем демонстрировали успехи на абстрактных
бенчмарках. Именно продуктовая интеграция ИИ в существующие
пользовательские сценарии является драйвером развития рынка."
пользователей — прикладная полезность: важнее, чтобы нейросети
помогали в повседневных задачах и были встроены в привычные
сервисы, чем демонстрировали успехи на абстрактных
бенчмарках. Именно продуктовая интеграция ИИ в существующие
пользовательские сценарии является драйвером развития рынка."
Немного субботнего юмора, но не удивлюсь если сейчас многие компании проходят через это и именно так и измеряют эффективность…
Forwarded from iFastFood
В прошлом квартале я внедрил Microsoft Copilot для 4000 сотрудников.
30 долларов за рабочее место в месяц.
1,4 миллиона долларов в год.
Я назвал это «цифровой трансформацией».
Совету директоров понравилась эта фраза.
Они одобрили ее за одиннадцать минут.
Никто не спросил, что она на самом деле будет делать.
В том числе и я.
Я сказал всем, что это «увеличит производительность в 10 раз».
Это не реальная цифра.
Но звучит как реальная.
Отдел кадров спросил, как мы будем измерять это 10-кратное увеличение.
Я ответил, что будем «использовать аналитические панели».
Они перестали задавать вопросы.
Через три месяца я проверил отчеты об использовании.
47 человек открыли его.
12 использовали их более одного раза.
Один из них был я.
Я использовал их, чтобы обобщить электронное письмо, которое я мог прочитать за 30 секунд.
На это ушло 45 секунд.
Плюс время, которое понадобилось, чтобы исправить галлюцинации.
Но я назвал это «успехом пилотного проекта».
Успех означает, что пилотный проект не потерпел явного провала.
Финансовый директор спросил о рентабельности инвестиций.
Я показал ему график.
График шел вверх и вправо.
Он измерял «возможности ИИ».
Я придумал этот показатель.
Он одобрительно кивнул.
Теперь мы «имеем возможности ИИ».
Я не знаю, что это значит.
Но это есть в нашей презентации для инвесторов.
Старший разработчик спросил, почему мы не используем Claude или ChatGPT.
Я ответил, что нам нужна «безопасность корпоративного уровня».
Он спросил, что это значит.
Я ответил: «соответствие требованиям».
Он спросил, каким требованиям.
Я ответил: «всем».
Он выглядел скептически.
Я назначил ему «беседу о карьерном росте».
Он перестал задавать вопросы.
Microsoft прислала команду для изучения кейса.
Они хотели представить нас как историю успеха.
Я сказал им, что мы «сэкономили 40 000 часов».
Я рассчитал это число, умножив количество сотрудников на число, которое я придумал.
Они не проверяли его.
Они никогда не проверяют.
Теперь мы на сайте Microsoft.
«Глобальная компания достигает 40 000 часов прироста производительности с Copilot».
Генеральный директор поделился этим на LinkedIn.
Он получил 3000 лайков.
Он никогда не пользовался Copilot.
Ни один из руководителей не пользовался.
У нас есть исключение.
«Стратегическая направленность требует минимального отвлечения внимания на цифровые технологии».
Я написал эту политику.
Лицензии продлеваются в следующем месяце.
Я прошу о расширении.
Еще 5000 мест.
Мы не использовали первые 4000.
Но на этот раз мы «будем стимулировать внедрение».
Внедрение означает обязательное обучение.
Обучение означает 45-минутный вебинар, который никто не смотрит.
Но его завершение будет отслеживаться.
Завершение — это показатель.
Показатели попадают в дашборды.
Дашборды попадают в презентации для совета директоров.
Презентации для совета директоров помогают мне получить повышение.
К третьему кварталу я буду старшим вице-президентом.
Я до сих пор не знаю, что делает Copilot.
Но я знаю, для чего он нужен.
Он нужен, чтобы показать, что мы «инвестируем в ИИ».
Инвестиции означают расходы.
Расходы означают обязательства.
Обязательства означают, что мы серьезно относимся к будущему.
Будущее — это то, что я говорю.
До тех пор, пока график идет вверх и вправо.
30 долларов за рабочее место в месяц.
1,4 миллиона долларов в год.
Я назвал это «цифровой трансформацией».
Совету директоров понравилась эта фраза.
Они одобрили ее за одиннадцать минут.
Никто не спросил, что она на самом деле будет делать.
В том числе и я.
Я сказал всем, что это «увеличит производительность в 10 раз».
Это не реальная цифра.
Но звучит как реальная.
Отдел кадров спросил, как мы будем измерять это 10-кратное увеличение.
Я ответил, что будем «использовать аналитические панели».
Они перестали задавать вопросы.
Через три месяца я проверил отчеты об использовании.
47 человек открыли его.
12 использовали их более одного раза.
Один из них был я.
Я использовал их, чтобы обобщить электронное письмо, которое я мог прочитать за 30 секунд.
На это ушло 45 секунд.
Плюс время, которое понадобилось, чтобы исправить галлюцинации.
Но я назвал это «успехом пилотного проекта».
Успех означает, что пилотный проект не потерпел явного провала.
Финансовый директор спросил о рентабельности инвестиций.
Я показал ему график.
График шел вверх и вправо.
Он измерял «возможности ИИ».
Я придумал этот показатель.
Он одобрительно кивнул.
Теперь мы «имеем возможности ИИ».
Я не знаю, что это значит.
Но это есть в нашей презентации для инвесторов.
Старший разработчик спросил, почему мы не используем Claude или ChatGPT.
Я ответил, что нам нужна «безопасность корпоративного уровня».
Он спросил, что это значит.
Я ответил: «соответствие требованиям».
Он спросил, каким требованиям.
Я ответил: «всем».
Он выглядел скептически.
Я назначил ему «беседу о карьерном росте».
Он перестал задавать вопросы.
Microsoft прислала команду для изучения кейса.
Они хотели представить нас как историю успеха.
Я сказал им, что мы «сэкономили 40 000 часов».
Я рассчитал это число, умножив количество сотрудников на число, которое я придумал.
Они не проверяли его.
Они никогда не проверяют.
Теперь мы на сайте Microsoft.
«Глобальная компания достигает 40 000 часов прироста производительности с Copilot».
Генеральный директор поделился этим на LinkedIn.
Он получил 3000 лайков.
Он никогда не пользовался Copilot.
Ни один из руководителей не пользовался.
У нас есть исключение.
«Стратегическая направленность требует минимального отвлечения внимания на цифровые технологии».
Я написал эту политику.
Лицензии продлеваются в следующем месяце.
Я прошу о расширении.
Еще 5000 мест.
Мы не использовали первые 4000.
Но на этот раз мы «будем стимулировать внедрение».
Внедрение означает обязательное обучение.
Обучение означает 45-минутный вебинар, который никто не смотрит.
Но его завершение будет отслеживаться.
Завершение — это показатель.
Показатели попадают в дашборды.
Дашборды попадают в презентации для совета директоров.
Презентации для совета директоров помогают мне получить повышение.
К третьему кварталу я буду старшим вице-президентом.
Я до сих пор не знаю, что делает Copilot.
Но я знаю, для чего он нужен.
Он нужен, чтобы показать, что мы «инвестируем в ИИ».
Инвестиции означают расходы.
Расходы означают обязательства.
Обязательства означают, что мы серьезно относимся к будущему.
Будущее — это то, что я говорю.
До тех пор, пока график идет вверх и вправо.
Надеюсь это не просто научный проект но и имеющий практическую пользу, такой проект доказывает что наша наука может быть очень полезной и востребованной.
👍1
Forwarded from Data Secrets
Бывший Head of Deep Learning Engineering в DeepMind Дэвид Бадден внезапно заявил, что он решит проблему Навье-Стокса до конца года
Напоминаем, что это одна из проблем тысячелетия и, кстати, именно та задача, над которой Google совместно с ведущими математиками мира и ИИ бьются уже несколько лет (подробнее о сути задачи и о подвижках гугла писали тут).
Так вот: вчера Бадден выложил черновик доказательства в Lean и скрин документа, подтверждающего его спор с Маркусом Хаттером на то, что в течение оставшегося 2025 он выложит на архив полноценное доказательство проблемы.
Поспорили, ни много ни мало, на 10 тысяч долларов. Кстати, если Дэвид все-таки выиграет (???), он получит за решение еще и миллион долларов от Clay Mathematics Institute.
На Manifold, кстати, люди уже активно ставят ставки на этот спор. Пока 97% депают против Дэвида😔
Напоминаем, что это одна из проблем тысячелетия и, кстати, именно та задача, над которой Google совместно с ведущими математиками мира и ИИ бьются уже несколько лет (подробнее о сути задачи и о подвижках гугла писали тут).
Так вот: вчера Бадден выложил черновик доказательства в Lean и скрин документа, подтверждающего его спор с Маркусом Хаттером на то, что в течение оставшегося 2025 он выложит на архив полноценное доказательство проблемы.
Поспорили, ни много ни мало, на 10 тысяч долларов. Кстати, если Дэвид все-таки выиграет (???), он получит за решение еще и миллион долларов от Clay Mathematics Institute.
На Manifold, кстати, люди уже активно ставят ставки на этот спор. Пока 97% депают против Дэвида
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Forwarded from Data Secrets
Nvidia купила Groq – тот самый стартап бывших инженеров Google, в котором разрабатывали чипы специально для LLM
Интересно, что еще полтора года назад стартап оценивался только в 2.8 миллиардов долларов, а сегодня Nvidia покупает его за 20 миллиардов.
Причем сделка представлена даже не как полноценная покупка, а как неисключительное лицензирование технологий и активов.
То есть Nvidia приобретает активы Groq, включая права на использование тех самых процессоров LPU (Language Processing Unit), но, например, облачный сервис GroqCloud остается независимым и продолжит работать под руководством нового CEO.
Предыдущий директор Groq Джонатан Росс (он же основатель, который раньше работал над TPU в Google), а также многие другие сотрудники, включая почти всю верхушку, переходят в Nvidia.
Это, кстати, крупнейшая сделка в истории Nvidia. Их предыдущим максимумом были приобретения вроде Mellanox за $7 млрд в 2019 году.
Интересно, что еще полтора года назад стартап оценивался только в 2.8 миллиардов долларов, а сегодня Nvidia покупает его за 20 миллиардов.
Причем сделка представлена даже не как полноценная покупка, а как неисключительное лицензирование технологий и активов.
То есть Nvidia приобретает активы Groq, включая права на использование тех самых процессоров LPU (Language Processing Unit), но, например, облачный сервис GroqCloud остается независимым и продолжит работать под руководством нового CEO.
Предыдущий директор Groq Джонатан Росс (он же основатель, который раньше работал над TPU в Google), а также многие другие сотрудники, включая почти всю верхушку, переходят в Nvidia.
Это, кстати, крупнейшая сделка в истории Nvidia. Их предыдущим максимумом были приобретения вроде Mellanox за $7 млрд в 2019 году.
Forwarded from Дорога Единорога - стартап события: все в одном месте.
продолжение
👗 Fashion
Тема: устойчивая и технологичная мода.
Материалы нового поколения, цифровые инструменты анализа трендов, экологичные ткани и подходы к производству одежды.
🍽 Food & Drink
Тема: переизобретение еды.
Новые способы производства, хранения и персонализации питания, альтернативные ингредиенты и подходы к устойчивому фуд‑бизнесу.
⚡️ Green Energy
Тема: энергетика без угольной зависимости.
От волновых электростанций и домашних систем хранения энергии до промышленных решений для декарбонизации.
🌍 Green Tech
Тема: экотех для реальных экосистем.
Восстановление кораллов, мониторинг пожаров, интеллектуальные системы управления энергопотреблением и охлаждением инфраструктуры.
🩺 Health & Wellness
Тема: здоровье как продуктовый сегмент, а не только медицина.
Носимые устройства, решения для сна, когнитивного состояния, опорно‑двигательного аппарата и персонализированного благополучия.
🏠 Household
Тема: умный дом без футуризма на слайдах.
Роботы‑уборщики, умные системы климат‑контроля, бытовые фильтры и решения для воды, воздуха и базовой домашней инфраструктуры.
🕶 Immersive Technology
Тема: AR/VR‑опыт нового поколения.
Шлемы, очки и платформы, которые переносят привычные сценарии (работа, обучение, развлечения) в иммерсивную среду.
🚚 Logistics
Тема: логистика как ключ к марже.
Системы автоматизации складов, трекинга, оптимизации маршрутов и последней мили.
🏭 Manufacturing & Materials
Тема: как будут производить вещи.
Новые материалы, аддитивное производство, гибкие фабрики и решения, снижающие себестоимость и экологический след одновременно.
🧬 Medical & Healthcare
Тема: прямая атака на тяжёлые диагнозы.
Диагностические платформы, устройства для мониторинга, терапии для нейродегенеративных заболеваний, ИИ для клинических решений и персонализированной медицины.
🏕 Outdoors
Тема: технологии на открытом воздухе.
Энергонезависимые холодильники, туристическое снаряжение, умные замки и решения для комфорта вне города.
👶 Parenting
Тема: технологии для родителей и детей.
Системы безопасности, умные автокресла, девайсы для ухода за младенцами и организации семейного быта.
🔐 Privacy & Security
Тема: защита данных и идентичности.
Инструменты кибербезопасности, приватности и контроля доступа в цифровом мире.
🗂 Productivity
Тема: повышение эффективности работы.
Инструменты организации времени, автоматизации рутины и работы с документами и коммуникацией.
🔁 Reuse & Recycle
Тема: экономика замкнутого цикла.
Технологии переработки, повторного использования и снижения отходов во всех звеньях цепочки.
🌐 Social Impact
Тема: технологии с социальным эффектом.
Решения для здравоохранения, образования, доступа к ресурсам и поддержки уязвимых групп.
🏋️ Sports & Fitness
Тема: спорт как поле для high‑tech.
Умный инвентарь, системы мониторинга нагрузки и восстановления, девайсы для тренировок и реабилитации.
🌱 Sustainability
Тема: устойчивость как стандарт, а не опция.
Инфраструктурные проекты, дома нового типа, энергоэффективные решения, адаптация городов и бизнеса к климатической повестке.
🧸 Toys & Play
Тема: игры как ранний вход в технологии.
Конструкторы, AR‑игрушки, обучающие платформы и гибриды игр и творчества для детей.
🚗 Transportation
Тема: новая мобильность.
Электротранспорт, карго‑байки, автономные системы и инфраструктура для устойчивых перевозок.
✈️ Travel
Тема: как мы будем перемещаться и жить в поездках.
Гаджеты, сервисы и транспортные решения для более умных и экологичных путешествий.
⌚️ Wearable Technology
Тема: носимая электроника как новый слой интерфейса.
Очки, браслеты, умная одежда и девайсы с биометрией, которые постоянно собирают и возвращают данные пользователю.
🔗 Оригинал: time.com/collections/best-inventions-2025/
#инновации #технологии #AI #стартапы
👗 Fashion
Тема: устойчивая и технологичная мода.
Материалы нового поколения, цифровые инструменты анализа трендов, экологичные ткани и подходы к производству одежды.
🍽 Food & Drink
Тема: переизобретение еды.
Новые способы производства, хранения и персонализации питания, альтернативные ингредиенты и подходы к устойчивому фуд‑бизнесу.
⚡️ Green Energy
Тема: энергетика без угольной зависимости.
От волновых электростанций и домашних систем хранения энергии до промышленных решений для декарбонизации.
🌍 Green Tech
Тема: экотех для реальных экосистем.
Восстановление кораллов, мониторинг пожаров, интеллектуальные системы управления энергопотреблением и охлаждением инфраструктуры.
🩺 Health & Wellness
Тема: здоровье как продуктовый сегмент, а не только медицина.
Носимые устройства, решения для сна, когнитивного состояния, опорно‑двигательного аппарата и персонализированного благополучия.
🏠 Household
Тема: умный дом без футуризма на слайдах.
Роботы‑уборщики, умные системы климат‑контроля, бытовые фильтры и решения для воды, воздуха и базовой домашней инфраструктуры.
🕶 Immersive Technology
Тема: AR/VR‑опыт нового поколения.
Шлемы, очки и платформы, которые переносят привычные сценарии (работа, обучение, развлечения) в иммерсивную среду.
🚚 Logistics
Тема: логистика как ключ к марже.
Системы автоматизации складов, трекинга, оптимизации маршрутов и последней мили.
🏭 Manufacturing & Materials
Тема: как будут производить вещи.
Новые материалы, аддитивное производство, гибкие фабрики и решения, снижающие себестоимость и экологический след одновременно.
🧬 Medical & Healthcare
Тема: прямая атака на тяжёлые диагнозы.
Диагностические платформы, устройства для мониторинга, терапии для нейродегенеративных заболеваний, ИИ для клинических решений и персонализированной медицины.
🏕 Outdoors
Тема: технологии на открытом воздухе.
Энергонезависимые холодильники, туристическое снаряжение, умные замки и решения для комфорта вне города.
👶 Parenting
Тема: технологии для родителей и детей.
Системы безопасности, умные автокресла, девайсы для ухода за младенцами и организации семейного быта.
🔐 Privacy & Security
Тема: защита данных и идентичности.
Инструменты кибербезопасности, приватности и контроля доступа в цифровом мире.
🗂 Productivity
Тема: повышение эффективности работы.
Инструменты организации времени, автоматизации рутины и работы с документами и коммуникацией.
🔁 Reuse & Recycle
Тема: экономика замкнутого цикла.
Технологии переработки, повторного использования и снижения отходов во всех звеньях цепочки.
🌐 Social Impact
Тема: технологии с социальным эффектом.
Решения для здравоохранения, образования, доступа к ресурсам и поддержки уязвимых групп.
🏋️ Sports & Fitness
Тема: спорт как поле для high‑tech.
Умный инвентарь, системы мониторинга нагрузки и восстановления, девайсы для тренировок и реабилитации.
🌱 Sustainability
Тема: устойчивость как стандарт, а не опция.
Инфраструктурные проекты, дома нового типа, энергоэффективные решения, адаптация городов и бизнеса к климатической повестке.
🧸 Toys & Play
Тема: игры как ранний вход в технологии.
Конструкторы, AR‑игрушки, обучающие платформы и гибриды игр и творчества для детей.
🚗 Transportation
Тема: новая мобильность.
Электротранспорт, карго‑байки, автономные системы и инфраструктура для устойчивых перевозок.
✈️ Travel
Тема: как мы будем перемещаться и жить в поездках.
Гаджеты, сервисы и транспортные решения для более умных и экологичных путешествий.
⌚️ Wearable Technology
Тема: носимая электроника как новый слой интерфейса.
Очки, браслеты, умная одежда и девайсы с биометрией, которые постоянно собирают и возвращают данные пользователю.
TIME фактически сделал за продуктовые команды большую часть аналитики: разложил поле инноваций на чёткие кластеры и показал, где уже идёт борьба за рынок, а где ещё пусто.
Если вы строите продукт, стартап или стратегию на 2025+ — этот список стоит хотя бы пролистать, прежде чем рисовать очередной «уникальный» roadmap.
🔗 Оригинал: time.com/collections/best-inventions-2025/
#инновации #технологии #AI #стартапы
TIME
The Best Inventions of 2025
Here are the 2025 best inventions making the world better, smarter, and more fun.
Тот самый случай когда не про сокращение, а про повышение производительности
Forwarded from Machine learning Interview
🚀 Крупный IT-стартап на 1200 сотрудников сегодня выглядит так: стойка из десятков Mac mini, на которых круглосуточно крутится тот самый хайповый Clawdbot, про который уже отлично писали коллеги 😊
И это не шутка.
В Кремниевой долине сейчас настоящий мини-бум: разработчики, стартапы и даже целые команды массово скупают Mac mini, чтобы поднимать на них этого «опенсорсного Джарвиса».
Доходит до абсурда — в ряде магазинов «миники» начали уходить в дефицит именно из-за AI-инфраструктуры под локальные агенты.
Почему так происходит?
Потому что это уже не просто бот.
Clawdbot — это по сути цифровой сотрудник:
- пишет код
- помогает с инфраструктурой
- отвечает в рабочих чатах
- автоматизирует рутину
- подключён к инструментам
И всё это - self-hosted, под полным контролем команды.
Так что теперь наш штат выглядит примерно так:
Слева направо:
Clawdbot, Clawdbot и ещё немного Clawdbot.
Людей меньше не стало.
Просто теперь каждый человек работает в паре с агентом, а производительность команды умножается, а не складывается.
Это уже не «AI как инструмент».
Это AI как часть команды.
Код Clawdbot в опенсорсе: https://github.com/clawdbot/clawdbot
@machinelearning_interview
И это не шутка.
В Кремниевой долине сейчас настоящий мини-бум: разработчики, стартапы и даже целые команды массово скупают Mac mini, чтобы поднимать на них этого «опенсорсного Джарвиса».
Доходит до абсурда — в ряде магазинов «миники» начали уходить в дефицит именно из-за AI-инфраструктуры под локальные агенты.
Почему так происходит?
Потому что это уже не просто бот.
Clawdbot — это по сути цифровой сотрудник:
- пишет код
- помогает с инфраструктурой
- отвечает в рабочих чатах
- автоматизирует рутину
- подключён к инструментам
И всё это - self-hosted, под полным контролем команды.
Так что теперь наш штат выглядит примерно так:
Слева направо:
Clawdbot, Clawdbot и ещё немного Clawdbot.
Людей меньше не стало.
Просто теперь каждый человек работает в паре с агентом, а производительность команды умножается, а не складывается.
Это уже не «AI как инструмент».
Это AI как часть команды.
Код Clawdbot в опенсорсе: https://github.com/clawdbot/clawdbot
@machinelearning_interview
Все ближе и ближе похоже на то как видит человек изображение
Forwarded from Machinelearning
🐋 DeepSeek выпустили DeepSeek-OCR 2 - новое поколение OCR с SOTA качеством
DeepSeek представили DeepSeek-OCR 2 - 3B модель для продвинутого понимания изображений, документов и OCR, которая выходит на уровень SOTA.
Ключевая новинка - DeepEncoder V2.
В отличие от классических vision LLM, которые «читают» картинку как сетку (слева-направо, сверху-вниз), DeepEncoder V2 работает ближе к тому, как читает человек:
- Сначала формируется глобальное понимание изображения
- Затем модель определяет логический порядок чтения — что важно первым, что дальше
Что это даёт на практике
📄 Лучше работает со сложными макетами документов
📊 Корректно читает таблицы
🧾 Связывает подписи и значения
📰 Понимает колонки и структурированный текст
🔀 Надёжнее обрабатывает смесь текста и визуальной структуры
По качеству
- Обходит Gemini 3 Pro на ряде бенчмарков
- Даёт >4% прироста по сравнению с прошлой версией DeepSeek-OCR
И это при размере модели всего 3B параметров.
Можно запускать и дообучать
Теперь DeepSeek-OCR 2 можно удобно запускать и fine-tune через Unsloth по готовому гайду.
🔗 Guide: https://unsloth.ai/docs/models/deepseek-ocr-2
🔗 Model: https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-OCR-2
🔗 Github: https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-OCR-2/tree/main
🔗 Paper: https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-OCR-2/blob/main/DeepSeek_OCR2_paper.pdf
@ai_machinelearning_big_data
#DeepSeek #ocr #opensource
DeepSeek представили DeepSeek-OCR 2 - 3B модель для продвинутого понимания изображений, документов и OCR, которая выходит на уровень SOTA.
Ключевая новинка - DeepEncoder V2.
В отличие от классических vision LLM, которые «читают» картинку как сетку (слева-направо, сверху-вниз), DeepEncoder V2 работает ближе к тому, как читает человек:
- Сначала формируется глобальное понимание изображения
- Затем модель определяет логический порядок чтения — что важно первым, что дальше
Что это даёт на практике
📄 Лучше работает со сложными макетами документов
📊 Корректно читает таблицы
🧾 Связывает подписи и значения
📰 Понимает колонки и структурированный текст
🔀 Надёжнее обрабатывает смесь текста и визуальной структуры
По качеству
- Обходит Gemini 3 Pro на ряде бенчмарков
- Даёт >4% прироста по сравнению с прошлой версией DeepSeek-OCR
И это при размере модели всего 3B параметров.
Можно запускать и дообучать
Теперь DeepSeek-OCR 2 можно удобно запускать и fine-tune через Unsloth по готовому гайду.
🔗 Guide: https://unsloth.ai/docs/models/deepseek-ocr-2
🔗 Model: https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-OCR-2
🔗 Github: https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-OCR-2/tree/main
🔗 Paper: https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-OCR-2/blob/main/DeepSeek_OCR2_paper.pdf
@ai_machinelearning_big_data
#DeepSeek #ocr #opensource
Обратная сторона ИИ - огромные инвестиции в инфраструктуру и проблема с окупаемостью, вырулят или пузырь схлопнется с огромной скоростью? Из-за этих сделок рынок железа сошел с ума, дефицит памяти и огромные чеки. Кто падет первым вот в чем вопрос. Понятно что есть пространство для дисрапта алгоритмов, но в реальности пока заливают инфраструктурой.
Forwarded from Малек Дудаков
Oracle на грани коллапса. Проблемный технологический гигант США формально начал 2026 год на позитивной ноте. Он получил долю в 15% в американских активах TikTok, которые выделили в отдельную структуру. Однако финансовое состояние Oracle продолжает быстро ухудшаться.
Корпорация прожигает деньги на строительстве бесчисленных дата-центров в США. Долги Oracle превышают 110 миллиардов долларов. Уже в этом году она может остаться без свободных средств на руках. Приходится резко корректировать свою стратегию - обсуждается сокращение 20-30 тысяч сотрудников и сворачивание планов по закупке 3 миллионов видеокарт Nvidia.
Oracle поставил всё на своё партнёрство с OpenAI в рамках заключённой сделки на 300 миллиардов долларов. Однако таких денег у OpenAI нет - ИИ-стартап убыточен, он теряет миллиарды долларов ежеквартально. А без поддержки со стороны Oracle OpenAI может и вовсе посыпаться, спровоцировав схлопывание пузыря ИИ размером в триллионы долларов.
Теперь владельцы Oracle задумали занимать на рынке ещё 50 миллиардов, лишь бы избежать банкротства. Однако это приведёт к дальнейшему падению акций, которые и так обвалились наполовину с осени 2025 года. Банки на Уолл-Стрит сокращают вложения в дата-центры, ведь те не окупаются.
Рынок замер на перепутье - пузырь ИИ пока ещё не сдувается, но уже и не растёт. Вопрос лишь в том, кто посыплется первым. Oracle один из главных кандидатов. Причём ИИ - единственный драйвер роста экономики США на текущий момент. Без него придётся тяжело, а любые финансовые потрясения ближе к ноябрьским выборам дестабилизируют обстановку в Америке.
Корпорация прожигает деньги на строительстве бесчисленных дата-центров в США. Долги Oracle превышают 110 миллиардов долларов. Уже в этом году она может остаться без свободных средств на руках. Приходится резко корректировать свою стратегию - обсуждается сокращение 20-30 тысяч сотрудников и сворачивание планов по закупке 3 миллионов видеокарт Nvidia.
Oracle поставил всё на своё партнёрство с OpenAI в рамках заключённой сделки на 300 миллиардов долларов. Однако таких денег у OpenAI нет - ИИ-стартап убыточен, он теряет миллиарды долларов ежеквартально. А без поддержки со стороны Oracle OpenAI может и вовсе посыпаться, спровоцировав схлопывание пузыря ИИ размером в триллионы долларов.
Теперь владельцы Oracle задумали занимать на рынке ещё 50 миллиардов, лишь бы избежать банкротства. Однако это приведёт к дальнейшему падению акций, которые и так обвалились наполовину с осени 2025 года. Банки на Уолл-Стрит сокращают вложения в дата-центры, ведь те не окупаются.
Рынок замер на перепутье - пузырь ИИ пока ещё не сдувается, но уже и не растёт. Вопрос лишь в том, кто посыплется первым. Oracle один из главных кандидатов. Причём ИИ - единственный драйвер роста экономики США на текущий момент. Без него придётся тяжело, а любые финансовые потрясения ближе к ноябрьским выборам дестабилизируют обстановку в Америке.
ZeroHedge
A Panicking Oracle Plans To Raise Up To $50 Billion, As Its Stock And Bonds Crater
Suddenly the unthinkable is becoming all too possible...
Со многим согласен, но имхо есть тренд наоборот миграции из крупных городов, малозаметный но есть