Синергия в рамках сингулярности, Ч1, Ч2 ранее
С точки зрения развития ИИ у меня нет сомнений, что впереди много инноваций, которые изменят информационный и технологический ландшафт.
Вся моя «критика» на протяжении 2024 года в контексте ИИ касалась не прогресса ИИ, а переоцененной капитализации основных провайдеров ИИ и потенциального экономического эффекта, которые не так однозначен на макроуровне.
ИИ способен вызвать большую поляризацию и неравномерное использование ресурсов, чем любая другая технология, поэтому ИИ скорее приведет к росту неравенства с гипер-концентрации ресурсов, технологий и капитализации у отдельных участников, кому в наибольшей степени удастся внедрить технологии (пример Nvidia).
Что касается долгосрочных перспектив развития проекта Spydell_finance, здесь есть полная определённость – все будет идти по пути наивысшего повышения автоматизации и эффективности, где внедрение ИИ в комплексе и ГИИ, в частности, является первоочередной задачей.
Несмотря на то, что первая фаза внедрения ГИИ оказалась неудачной (прикладной эффект близок к нулю, скорее даже отрицательный эффект), в долгосрочную перспективу данной технологии я верю и убежден, что за этим будущее, поэтому по мере зрелости технологии будут очередные фазы внедрения.
У меня нет точной дорожной карты развития проекта Spydell_finance, т.к. все зависит от скорости инновации ГИИ и успешности внедрения разработок в собственный контур научно-исследовательских проектов.
За последние два года я понял, что нет ни малейшего смысла развивать собственные нейросети. Порог входа настолько высокий, а стоимости внедрения так высока, что приблизиться к лидерам нет возможности даже теоретически (OpenAI, Microsoft, Google, Meta, Amazon, Anthropic, xAI, Mistral и другие). Требуются инвестиции в десятки миллиардов долларов.
Придется использовать комбинации открытых и проприетарных систем, так и комбинации между ними, чтобы выстроить наилучший баланс между системами.
Что даст внедрение ИИ? Высочайший уровень автоматизации процессов сбора, систематизации, кластеризации, визуализации и интеграции информации с последующим анализом и аналитикой.
ИИ в комплексе и ГИИ в частности - это про методы работы с информацией: сбор, обработка и анализ. Прежде всего в рамках неструктурированных массивов данных.
Плюс к этому ГИИ создает пространство возможностей для решения научных задач в рамках адаптации и внедрения информационно-аналитических комплексов. Так что впереди новые этапы внедрения.
Я не могу сказать, к чему все это приведет также, как и Сэм Альтман из OpenAI или Хуанг из Nvidia не могут сказать, к чему приведет развитие ГИИ (перспективны огромны, но система находится на начальном этапе развития и до динамического равновесия еще далеко).
Текущий формат проекта Spydell_finance имеет ряд ограничений – прежде всего невозможность вывода текущего формата проекта на «аутсорсинг», т.к. для этого потребуется не менее 500 млн руб в год для сохранения сопоставимого качества и охвата научно-исследовательских направлений.
Второе – ограничения по монетизации. Почти все рекламные доходы реинвестируются в R&D и при высочайшей эффективности исследовательских проектов, - лишь удается сводить все в ноль при одном человеке (я сам) в «центре управлении полетами». Добавление дополнительных людей (даже на уровне уборщика) моментальное выводит проект в убыток.
Телеграм – это не про прибыль (рекламный формат). Несмотря на то, что в продвижение канала не было проинвестировано ни рубля, а размер канала свыше 120 тыс аудитории, лишь когда «все в одного» удается выходить в ноль.
Очевидно, масштабы у меня несопоставимы с OpenAI, но, как и с OpenAI, амбициозные проекты требуют полного реинвеста в развитие, при этом про прибыль речи не идет.
Любое масштабирование потребует привлечения дополнительных ресурсов, поэтому прямая монетизация (вероятно, вне контура ТГ) в будущем неизбежна, но формат пока не определен.
Во-первых, пока в приоритете социальные обязательства перед 120 тыс аудиторией, а во-вторых, все еще слежу за зрелостью ГИИ технологий.
