За пределами центра обработки данных: Полевая поездка Goldman’s в Силиконовую долину показывает, что ИИ переходит от чипов к рабочим процессам

dailyblitz.de 4 недели назад

Аналитики Goldman во главе с Джорджем Тонгом вернулись в Силиконовую долину для своей второй поездки по искусственному интеллекту, встретившись со стартапами ИИ, публичными компаниями, венчурными капиталистами и профессорами из Стэнфорда, UCSF и UC Berkeley, чтобы оценить, действительно ли корпоративная Америка охватывает генеративный ИИ. Посещение происходит по мере того, как рекордный AI capex подпитывает рекордные гипермасштабные сборки центров обработки данных по всей стране, в то время как инвесторы ищут подсказки о том, осуществится ли этап принятия: переход за пределы инфраструктуры в прикладной уровень.

""Инсайты показывают, что лаборатории ИИ расширяются от уровня инфраструктуры до уровня приложений, а затраты на LLM резко снижаются, хотя капекс может продолжать расти по мере роста использования и внедрения ИИ в генах.- написал Тонг в записке к клиентам в пятницу.

Он продолжил:Академические исследования технологий LLM могут еще больше снизить затраты. В то время как затраты на разработку программного обеспечения снижаются и увеличивают конкурентные и ценовые риски, рвы в компаниях, использующих ИИ и SaaS, включают более широкое распространение пользователей, взаимодействие с мощными пользователями для стимулирования обучения с помощью циклов обратной связи, интеграцию в рабочие процессы и использование запатентованных данных.""

Дискуссии Тонга с деловыми и академическими лидерами Силиконовой долины указывают на то, что ускорение внедрения генеративного ИИ, начиная с 2026 года.

Вот краткое изложение результатов:

Переход от инфраструктуры к приложениямИнновации ИИ выходят за рамки чипов и облаков (Nvidia, графические процессоры и т. д.) в сторону реальных приложений конечных пользователей и вертикальных программных решений.
Стоимость LLM снижаетсяОбучение и использование больших языковых моделей становится все дешевле, хотя капекс все равно будет расти по мере расширения использования. Академия помогает сократить расходы: исследования в университете могут ускорить повышение эффективности моделей ИИ.
Разработка программного обеспечения дефляцияСоздание с помощью ИИ дешевле и быстрее, но это означает более высокую конкуренцию и ценовое давление для компаний-разработчиков программного обеспечения.

Тонг сказал: Разговоры в Силиконовой долине указывают на «позитивные последствия» для S&P Global, Moody’s, Iron Mountain, Verisk Analytics и Thomson Reuters.. Он отметил, что его команда имеет Макгроу-Хилл с песней «Buy» 12-месячная целевая цена в размере 27 долларов США, основанная на «цифровой трансформации» в сфере образования.

Аналитик предложил клиентам «...График неделиЭто показало, как McGraw-Hill использует ИИ для повышения эффективности продукта и стимулирования роста.