Telegram Web Link
Хочу попросить поддержать нас и оставить отзыв на Trustpilot - это нам сильно поможет для увеличения видимости в интернете и brand awareness! Заранее благодарю за поддержку)
​​📉 Доля OpenAI в качестве модели для API упала в 2 раза за2.5 года!

Если вам казалось, что большинство coding tools используют Claude, то вам не казалось. Любопытный график показал Menlo Ventures в недавнем апдейте по рынку LLM от середины 2025 года.

1/ Итак, как менялась доля ключевых вендоров за последние несколько лет для подключений по API?
▪️Anthropic: 12% (2023) => 🟢 24% (2024) => 🟢 32% (mid 2025);
▪️OpenAI: 50% (2023) => 🔴 34% (2024) => 🔴 25% (mid 2025);
▪️Google: 7% (2023) => 🟢 12% (2024) => 🟢 20% (mid 2025);
▪️Meta (признана в России экстремисткой организацией и запрещена): 16% (2023) => ⚪️ 16% (2024) => 🔴 9% (mid 2025).

2/ Это не напрямую показывает долю с coding tools, но график по coding представлен отдельно. И там такая картина:
▪️Anthropic: 42%;
▪️OpenAI: 21%;
▪️Google: 16%;
▪️Meta: 10%;
▫️Прочее: 11%.
🔹Получается, что доля в кодинге у Anthropic еще и выше, чем в общем доля запросов по API. Получается, что enterprise клиенты выбирают Claude, а для кодинга еще чаще.

3/ Отдельно хочется отметить, что компании за 1П 2025 года потратили $8.4B на API моделей, что уже более чем в 2 раза больше, чем $3.5B, потраченные за весь 2024 год.

👉 Другие темы, как то развитие опенсорсных моделей, frontier моделей и причины смены моделей, изучайте сами в статье: https://menlovc.com/perspective/2025-mid-year-llm-market-update/

@proVenture

#ai #research
У нас сегодня - сейчас лонч на Product Hunt

https://www.producthunt.com/products/ai-library

Нужна ваша поддержка, пожалуйста, поддержите нас на сайте - нам это поможет стать еще более видимыми на мировой арене и привлечь больше пользователей, которые ценят ИИ канвас!

Целый день идет голосование - давайте возьмём Product of the Day
🔥2
Forwarded from PHYGITAL+CREATIVE
🎁 Как обещали: второй подарок к запуску Phygital+ на Product Hunt!

Мы подготовили «ИИ-практикум: советы, инструменты, опыт экспертов» — гайд по ИИ от наших амбассадоров и коллег из индустрии. Внутри — реальные истории о том, как ИИ помогает расти в карьере, любимые промты и практические советы 😍

Читайте, вдохновляйтесь и пробуйте ИИ сами! Ловите гайд в комментариях 🙌

И не забудьте поддержать нас на Product Hunt — это очень помогает 💜

➡️ https://www.producthunt.com/products/ai-library?launch=phygital-2
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Forwarded from Data Secrets
Внезапно: OpenAI в будущем планирует стать платформой для аренды мощностей типа AWS

Об этом рассказала финансовый директор стартапа. Что это теоретически может означать:

1. Что OpenAI в перспективе планируют переключиться с огромных затрат на обучение на оптимизацию и поддержку в первую очередь инференса. Это чуть не единственный их шанс начать получать прибыль, кстати.

2. И, возможно, для инференса они будут использовать не Nvidia, а какое-то железо подешевле, – а Nvidia как раз сдавать. У Хуанга монополия на чипы для обучения, но под инференс можно попытаться оптимизировать и что-нибудь другое.

3. Ну и RIP огромные бюджеты ресурсов на рисерч, видимо…

Все странноватее и странноватее
Forwarded from Data Secrets
Разбираем статью подписчика: дискретный подход к машинному обучению

Авторы (один из них – @x7CFE) предлагают перейти от привычных нейросетей и методов их обучения к работе с дискретными элементами – разреженными битовыми векторами.

Идея основана на том, как кодирует и обрабатывает информацию мозг живого существа. В частности, прототипом послужило строение неокортекса, гиппокампа и других его определяющих частей. По части теории исследователи опирались на гипотезу многообразия и лемму Йонеды, а на практике работает все примерно так:

1. Исходные данные кодируются в так называемые стимулы – как раз те самые битовые векторы. Кодирование происходит по набору правил, то есть это не привычные эмбеддинги. Но полезные свойства сохраняются: стимулы похожих понятий похожи друг на друга.

2. Полученные векторы наносятся на плоскость и происходит кластеризация, выявление паттернов и структур. Для каждого кластера формируется детектор, из которого мы получаем дискретные структурные эмбеддинги.

3. Эти эмбеддинги показывают, какие кластеры активируются, когда модель видит новое поступающее на вход слово. Далее процесс повторяется на следующем уровне иерархии.

То есть обучение превращается в изучение четких ассоциаций, а инференс – в поиск соответствий в памяти. И получается, что:

– Модель более устойчива к галлюцинациям
Память можно редактировать в любое время, добавлять в нее что-то или удалять (привет элаймент и machine unlearning!)
– Это не черный ящик: все шаги модели интерпретируемы и понятны

Модель тестировали на нескольких задачах, в том числе на медицинских изображениях (да, это работает для разных модальностей). Показано, что она способна понимать и интерпретировать незнакомые данные, улавливать их структуру и четко воспринимать семантику.

В статье приведено еще несколько экспериментов и аргументов, почему это удачный сетап, и чем он лучше современного подхода. Так что советуем почитать полностью, реально интересно ⬇️

- Статья на архив
- Лендинг с версией на русском языке, данными и кодом
- Сообщение автора из нашего чата с кратким разбором результатов

В комментариях приглашаем задавать вопросы лично автору (ну и, конечно, поздравлять его с крутой публикацией!)
Сэм Альтман внезапно заговорил о пузыре ИИ. Похоже, бум ИИ, который он сам помог запустить с помощью ChatGPT в конце 2022 года, начал беспокоить даже его.

Стартапы, у которых практически нет ничего, кроме презентации, привлекают сотни миллионов. Оценки стоимости вышли из-под контроля и стали "безумными". Всё это признаки пузыря ИИ, который Альман сравнил с пузырём доткомов — крахом фондового рынка, вызванным массовым энтузиазмом инвесторов, безудержно вкладывавшихся в интернет-компании. "Находимся ли мы в той фазе, когда инвесторы в целом чрезмерно воодушевлены ИИ? Моё мнение — да", — сказал он на недавнем ужине с журналистами. И повторил слово "пузырь" трижды за 15 секунд.

Альман стал первым из крупных разработчиков ИИ, заговоривших на эту тему . Однако с аналогичными предостережениями уже выступили соучредитель Alibaba Джо Цай, Рэй Далио из Bridgewater Associates и главный экономист Apollo Global Management Торстен Слок.

Месяц назад Слок заявил , что, по его мнению, сегодняшний пузырь ИИ на самом деле больше, чем пузырь доткомов, а 10 крупнейших компаний индекса S&P 500 переоценены сильнее, чем в 1990-х годах. Тогда в результате того, что пузырь лопнул индекс Nasdaq c марта 2000 года по октябрь 2002 года потерял почти 80% своей стоимости из-за того, что многие из этих компаний не смогли получить выручку или прибыль.

Нынешний крах может быть куда круче. @sevseal


Вполне может быть и обвал на рынке, который может быть спровоцирован раздутыми с финансовой точки зрения проектами ИИ — очень похоже на кризис доткомов начала 2000-х. И особенно компания OpenAI - в первую очередь такой лютый пузырь. Но не стоит забывать, что после кризиса доткомов интернет и интернет-компании никуда не исчезли, а буквально захватили мир и преобразовали его.
Forwarded from Банкста
Китайские бизнесмены отказывается от блогеров-инфлюенсеров, заменяя их ботами-продавцами. За 6 часов они продают товаров на $8 млн.

В отличие от человека, нейросетевой персонаж может работать 24/7 без потери энергии. Экономия на инфлюенсерах доходит до 80%, а рынок виртуальных людей может вырасти до $40 млрд к 2030 году.

ИИ-продавцы уже работают на Taobao и других платформах. За одним из таких стримов следят 13 млн человек. @banksta
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
HBO запустил иммерсивный Хогвартс для Vision Pro. Обладатели гарнитуры могут пройтись по легендарному Большому залу с парящими свечами и прямо в нём посмотреть кино с помощью виртуального экрана.

Обнаружена переговорка мечты 🫡
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Forwarded from Банкста
Потребление энергии американскими дата-центрами стремительно растет из-за искусственного интеллекта. Они потребляют огромное количество электричества.

По оценкам экспертов, ChatGPT-5 может потреблять до 20 раз больше энергии, чем ChatGPT-1. Это увеличивает стоимость электричества для всех потребителей, но если дата-центры и ИИ-компании получают прибыль, то граждане просто платят все больше и больше. @banksta
Forwarded from Банкста
Крипта, золото и акции резко выросли после намека главы ФРС на снижение ставки и разгон инфляции доллара.

Рынок акций США вновь обновил исторический максимум. @banksta
Forwarded from BRIEF🌐мир
Искусственный интеллект не приносит прибыли бизнесу, несмотря на колоссальные расходы. О новом исследовании, вызвавшем переполох среди инвесторов в сфере технологий, сообщает Semafor.
Исследование Массачусетского технологического института показало, что из более чем 300 проанализированных организаций 95% не получили никакой финансовой отдачи от своих усилий в области ИИ, и даже те, кто активно использовал эту технологию, не увидели серьезных изменений.

Исследование вызвано растущей обеспокоенностью трейдеров и инвесторов по поводу «пузыря» вокруг расходов на ИИ.
Тем не менее, некоторые аналитики сохраняют оптимизм в отношении конечного воздействия этой технологии: Morgan Stanley недавно оценил, что внедрение ИИ может принести до 16 триллионов долларов в долгосрочной перспективе.

@brieflyru
@rusbri
Forwarded from Data Secrets
О, Google впервые раскрыли подробную статистику того, сколько энергии потребляют их модели

Итак, один текстовый запрос к Gemini в среднем ест:
– 0.24 ватта энергии (это примерно 9 секунд просмотра ТВ)
– 0.26 мл воды (около 5 капель)
– плюс выбрасывает 0,03г эквивалента CO2

Это, к слову, несколько меньше, чем часто пишут в открытых источниках. Даже при том, что посчитано все ну очень въедливо: учитывается не только GPU, но и работа CPU и RAM, и энергия, расходуемая на холостом ходу, и вся-вся-вся инфраструктура дата-центра (охлаждение, системы поддержки и тд).

Но самое впечатляющее, что год назад эти числа были в десятки раз пессимистичнее. Например, с мая 2024 по май 2025 энергетический след Gemini Apps сократился в 33 раза, а углеродный след – в 44 раза. Говорят, что в основном сократили за счет оптимизации собственных чипов, возобновляемой энергии и специального дизайна датацентров. Респект.

Статья полностью тут (в соавторах Джефф Дин, кстати). Супер подробно расписано, как они и что считали, очень занятно поизучать.
Forwarded from Банкста
В 1972 году Римский клуб опубликовал доклад «Пределы роста» о неизбежности глобального краха при сохранении модели развития, нацеленной на беспрерывный экономический рост. Согласно обновлённым данным, этот прогноз начинает сбываться — уже в ближайшие годы может начаться спад промышленности и производства продовольствия, а к середине века — глобальное падение уровня благосостояния. Учёные предупреждают: это десятилетие станет решающим — либо человечеству все-таки удастся изменить цели развития, либо оно столкнётся с последствиями экологического и ресурсного «перерасхода».

Авторы исследований подчёркивают: сценарий деградации не является предопределённым. Он лишь демонстрирует, как работает система, если цели остаются прежними. Выход возможен только через смену парадигмы — от гонки за ростом к построению устойчивой экономики, в которой важнее качество жизни, социальные институты и экологическая стабильность.

Ключевая мысль доклада — технологии сами по себе не спасут: они могут отсрочить пики и повысить эффективность, но если их использовать ради прежних целей, то «высокие вершины сменятся более крутым падением». Напротив, если направить инновации на снижение ресурсоёмкости, борьбу с загрязнением и развитие человеческого капитала, система способна перейти на траекторию стабилизации. @banksta
🔥2
2025/10/26 08:36:51
Back to Top
HTML Embed Code: