TwinMaster — мультиагентная платформа, которая создает цифровой двойник проекта на основе данных из BIM-моделей (Revit, Rhino, SketchUp и др.) через API или облако. И с цифровым двойником можно общаться просто промтами

В основе — несколько специализированных ИИ-агентов, каждый из которых обрабатывает свою часть модели (освещённость, энергоэффективность, стоимость, нормативы, конструктивность и другие).

Платформа TwinMaster интерпретирует геометрию, параметры и материалы, проводит симуляции и формирует отчёты по стоимости проекта.

Путин в автосалоне— нейросети могут и такое

Забавно 😁

ИИ — пузырь, как доткомы в 1999 году

Вопрос не в «если», а в «когда» он лопнет — об этом заявляет Билл Смид, основатель инвестиционного фонда Smead Capital Management.

Он считает рынок ИИ перегретым: акции Nvidia с чипами выросли в 12 раз, Palantir с бигдатой — в 28, а CoreWeave с арендой графических процессоров для ИИ оценивается в $60 млрд при доходе всего в $1,2 млрд в квартал. Эти компании обслуживают ажиотажный спрос на ИИ от внешних потребителей.

Про круговое финансирование и обслуживание замкнутого спроса
Эксперта тревожит поток взаимных инвестиций крупных игроков. В классической цепочке создания ценности капитал течёт от инвесторов к производителям, а затем — к конечным пользователям. Сейчас эта цепочка свернулась в петлю: деньги возвращаются тем же поставщикам, создавая самоподдерживающуюся систему.

Средства не выходят за рамки узкого круга игроков. Каждая сделка увеличивает капитализацию участников, но реальные деньги конечного потребителя остаются за кадром.

Пример:
• Nvidia планирует вложить $100 млрд в OpenAI
• OpenAI тратит $1 трлн на вычислительные мощности, включая чипы Nvidia и AMD

Возникает вопрос — кто в итоге платит за всё это извне?
Ответ — в следующем посте.

Архитекторы [программисты, инженеры, нужное подставить], вы? 😁

Голосование ниже

Круговое финансирование в ИИ создало замкнутую систему, где деньги циркулируют между одними и теми же игроками, а реальный спрос отстаёт от инвестиций. Инфографика наглядно показывает эти финансовые потоки

Проблема в реальном спросе
Конструкция держится на ожидании, что бизнес и пользователи массово заплатят за ИИ. Однако данные Банка Англии со ссылкой на MIT показывают: 95% компаний не получают отдачи от инвестиций в генеративный ИИ.

Об этом я уже писала:
«Новое исследование MIT показало, что корпоративные проекты по внедрению генеративного ИИ буксуют — только у 5% компаний, которые разрабатывают свои корпоративные ИИ-инструменты, получается интегрировать их в рабочие процессы и масштабировать».

Пока гиганты перекачивают миллиарды, внешний рынок не успевает за ажиотажем. Стоит потребителю сократить спрос — и пузырь лопнет.

Это напоминает ситуацию с доткомами в конце 1990-х, где взаимные инвестиции раздули пузырь и усугубили крах. Билл Смид, основатель инвестиционного фонда Smead Capital Management, предупреждает: «когда ИИ-система выйдет из строя», обвал акций может создать эффект домино по всему американскому фондовому рынку [а значит, и по мировому].

Инвестируете в ИИ? Будьте готовы к сильной коррекции, диверсифицируйте портфель, не увлекайтесь гонкой за хайпом и ориентируйтесь на правило «не больше 10% портфеля в высокорисковые активы».

Коллеги из бюро SA lab x daily показали, что получается на связке Nano Banana и их инструмента для создания параметрических 3D-моделей Spellshape (я писала про него тут)

Пока инструмент доступен только для теста — записаться можно тут.