Досмотрел интервью + прочитал материал SemiAnalysis. Думаю, один из главных вывод здесь в том, что Satya не особо верит в появление AGI в течение ближайших десяти лет. Он скорее ожидает мощные, но всё ещё узкоспециализированные ИИ-инструменты, с несколькими конкурирующими компаниями, у каждой из которых будет своё собственное конкурентное преимущество. Это объясняет многие решения Microsoft. Однако даже не веря в скорое появление AGI, Satya, видимо, считает, что инвестиции на сотни миллиардов долларов смогут окупиться. Многие из вас слышали, что в начале года (или в конце прошлого) Microsoft вышли из нескольких сделок по аренде датацентров и мощностей в разных странах. Тогда в новостях и в комментариях тут в канале писали, что ВСЁ, МАСШТАБИРОВАНИЕ ЗАКОНЧИЛОСЬ — но, очевидно, нет — Microsoft уже сами осознали ошибку, и теперь вынуждены использовать худший из вариантов: арендовать GPU у Neoclouds и перепродавать их третьим лицам. Почему так вышло? Во-первых, Microsoft договорились о СЛИШКОМ большом количестве мощностей, и даже после отмены сделок они с отрывом были топ-1 (до анонса Stargate). Во-вторых, в тот момент стало ясно, что Microsoft не успевает за темпом, задаваемым OpenAI, и они потеряли контракт на полтриллиона долларов, который ушёл Oracle. Учитывая типичную длительность контракта в 5 лет, ежегодная валовая прибыль в $30 млрд (150 — маржа от контракта) увеличила бы ежегодную валовую прибыль всей Microsoft (за 2025 финансовый год составившую $194 млрд) более чем на 18%. 18% для топ-2 компании по капитализации — это огромнейшие деньги. В-третьих, Microsoft недооценили остальных игроков, и не ожидали роста Google / Meta / Amazon и такого количества анонсированных ДЦ. === Microsoft отстаёт от всех и в разработке своих чипов. Их заказы ничтожны по сравнению с собственными чипами Meta / Amazon / Google / OpenAI. Вероятно, последние их спасут, и Microsoft будет покупать чипы OpenAI чтобы запускать на них модели OpenAI чтобы продавать токены в разных приложениях. Почему все хотят свои чипы? Да потому что у Nvidia как у монополиста охреневшая маржинальность — 75%, то есть GPU идут с наценкой в 3 раза. === Новая сеть, объединяющая датацентры по всем США (Атланта, Висконсин, Финиксе, Айова и Техас), рассчитана на подключение 500 тысяч видеокарт, так, что можно запускать распределённое обучение крайне эффективно.
Досмотрел интервью + прочитал материал SemiAnalysis. Думаю, один из главных…
Из этого канала
- #3078Satya конечно отлично умеет отвечать на вопросы, как и положено CEO триллионных…
Satya конечно отлично умеет отвечать на вопросы, как и положено CEO триллионных компаний, говорил по делу и даже с деталями, но всё равно на своём языке «вот…
- #3080Очень важная картинка из поста SemiAnalysis, которая отвечает на вопрос, зачем…
Очень важная картинка из поста SemiAnalysis, которая отвечает на вопрос, зачем нужна вертикальная интеграция — когда все части от чипа до продукта разработаны…
- #3081В прошлом году Google DeepMind представили SIMA (Scalable Instructable…
В прошлом году Google DeepMind представили SIMA (Scalable Instructable Multiworld Agent) — универсального ИИ-агента, который мог выполнять простые инструкции в…
- #3076Нодам - 40 лет. Сейчас все сервисы переходят на нодовые интерфейсы и подают это…
Нодам - 40 лет. Сейчас все сервисы переходят на нодовые интерфейсы и подают это как новую фичу. В реальности нодам (в графике) около сорока лет.
- #3075Пока все (нет, правда, все) пишут про ничем в целом не примечательный релиз…
Пока все (нет, правда, все) пишут про ничем в целом не примечательный релиз GPT-5.1, Anthropic рассказали о Project Fetch — однодневном эксперименте, в котором…