Талант и капитальные затраты — это две самые важные тенденции, на которые стоит обратить внимание в области ИИ. 1/ Кто в компании отвечает за создание моделей ИИ. 2/ Сколько денег у компании есть для обучения моделей следующего поколения. У меня был свободный день, чтобы поиграть с 03 Pro, поэтому делюсь несколькими визуализациями и таблицами по этим темам 🧵

Потоки талантов с начала года Из 100 лучших людей в области ИИ, @meta привлекла больше всего (+11), за ней следуют @thinkymachines (+5), @xai (+4), @Microsoft (+3) и @AnthropicAI (+2) @OpenAI имела наибольшую утечку талантов (-19) Microsoft приобрела таланты Inflection, Google для characterAI и OpenAI в основном для Meta и SSI/TM Цукерберг убеждает.

Прогнозируемые капитальные расходы до 2030 года Большинство считает, что мы достигнем AGI к 2030 году, поэтому это кажется уместным. Массированное распределение по закону мощности с Microsoft, Google, OpenAI и Meta, которые тратят больше всего (76% от общего объема расходов!) Этот график окажется очень неверным, когда компании выйдут на IPO, увеличат повторяющиеся доходы, привлекут капитал и потратят его на тренировочные запуски. Действительно сложно выделить капитальные расходы, поэтому я бы предположил, что это неверно, но в целом правильно.

Я разговаривал с OpenAI o3 Pro весь день, так что каковы его мысли о нашем разговоре? - Расходы все еще покупают лидерство, но каждая дополнительная единица производительности теперь стоит экспоненциально больше, так что мы находимся в режиме явного убывающего дохода. - Поставка GPU стала конечным барьером. Кто бы ни заблокировал мощности Nvidia Blackwell или MI300 до 2027 года, тот сохраняет структурное преимущество. - Элитные исследовательские таланты рассеиваются по меньшим венчурным лабораториям и китайским конкурентам, что размывает историческую монополию DeepMind/ OpenAI и увеличивает риски выполнения для действующих игроков. - Глубина баланса определяет выносливость: Meta, Google, Microsoft и Amazon могут самостоятельно финансировать многомиллиардные кластеры, в то время как OpenAI, Anthropic и xAI должны продолжать привлекать внешние средства с все более высокими ставками. - Прорывы в алгоритмической эффективности, такие как большой MoE от DeepSeek и дорожная карта открытого кода Llama от Meta, могут изменить гонку, сократив стоимость за балл на порядок.

Время вывода Я, вероятно, потратил 3-4 часа на глубокое исследование с o3 Pro. Делайте с этим что хотите. Все это далеко от супер точного, учитывая проблемы с прозрачностью, проблемы с разбивкой капитальных затрат и тому подобное. Вы можете узнать ОЧЕНЬ МНОГО с 03 Pro целый день. Пора на ужин!

Если вы основатель стартапа в области ИИ на ранней стадии и ищете капитал, пожалуйста, свяжитесь со мной, мне было бы интересно поговорить!

Отправьте свой документ или презентацию @VenturesRobot, моему ИИ, и я посмотрю на это или напишите в личные сообщения!