a16z: Наступит ли с AI конец занятости?

marsbitОпубликовано 2026-05-08Обновлено 2026-05-08

Введение

В статье a16z оспаривается распространённый страх, что искусственный интеллект (ИИ) вызовет массовую безработицу. Авторы называют эту идею «заблуждением о фиксированном объёме труда» — ошибочным мнением, что количество работы в обществе ограничено, и если ИИ выполняет больше задач, то людям остаётся меньше. История показывает обратное: технологические прорывы, такие как механизация сельского хозяйства, электрификация и электронные таблицы, действительно устраняли некоторые профессии, но в итоге создавали ещё больше новых отраслей и рабочих мест, расширяя экономику. Авторы утверждают, что ИИ, снижая стоимость когнитивного труда, действует скорее как инструмент повышения производительности, чем как «убийца профессий». Он может заменить некоторые рутинные задачи, но одновременно усилит и сделает более ценными такие роли, как инженеры-программисты, менеджеры по продукту и системные архитекторы. Данные указывают, что компании чаще рассматривают ИИ как средство «усиления» сотрудников, а не их «замены», и это уже ведёт к росту зарплат в соответствующих областях. Ключевой вывод: ИИ не остановит экономику, а перенаправит трудовые ресурсы. Вместо того чтобы фокусироваться на исчезающих профессиях, стоит ожидать появления совершенно новых видов деятельности и отраслей, которые сегодня трудно представить, — как это всегда происходило в ходе технологических революций.

Редакторская заметка: Останется ли множество людей без работы из-за ИИ — это одна из самых распространённых технологических тревог современности.

В данной статье утверждается, что эта «теория апокалипсиса занятости из-за ИИ» не нова. По своей сути она всё ещё следует старой логике «фиксированного объёма работы», считая, что в обществе существует лишь определённое количество рабочих мест, и чем больше делает ИИ, тем меньше остаётся людям.

Автор возражает, говоря, что история развивалась не так. Тракторы сократили число фермеров, но привели к появлению обрабатывающей промышленности, сферы услуг и софтверной индустрии; электричество заменило старые источники энергии, но реорганизовало фабрики и промышленность товаров народного потребления; Excel не уничтожил бухгалтерскую работу, а, наоборот, породил больше вакансий финансовых аналитиков. Технологии действительно устраняют некоторые задачи и рабочие места, но более значительным результатом часто становится создание новых потребностей и новых рабочих мест.

Применительно к ИИ, реальный вопрос — не «будет ли человек полностью заменён», а «какие рабочие места будут переопределены ИИ». ИИ сократит часть рутинного труда, но также сделает такие позиции, как разработчик ПО, продакт-менеджер, проектировщик систем, более эффективными и важными. Другими словами, ИИ скорее похож на инструмент повышения производительности, чем на простого убийцу рабочих мест.

Ключевой вывод статьи: ИИ не остановит экономику, а лишь заставит рынок труда перераспределиться. Сторонники апокалипсиса видят только исчезающие рабочие места, игнорируя тот факт, что технологические революции всегда создавали новые отрасли, новые профессии и новое пространство для роста.

Далее следует оригинальный текст:

Панические заявления пессимистов об ИИ относительно «постоянного низшего класса» не являются убедительным нарративом. Это даже не новая история. Это просто переодетая версия «заблуждения о фиксированном объёме труда».

«Заблуждение о фиксированном объёме труда» — это точка зрения, согласно которой общее количество работы, которую необходимо выполнить в обществе, является фиксированным. Оно предполагает, что между существующими работниками и любыми субъектами, которые могли бы выполнять аналогичную работу, существует конкуренция с нулевой суммой — будь то другие работники, машины или, на этот раз, ИИ. Если общий объём полезной работы фиксирован, то чем больше делает ИИ, тем меньше обязательно остаётся людям.

Проблема этой предпосылки в том, что она противоречит нашему базовому пониманию людей, рынков и экономики. Желания и потребности человека никогда не были фиксированными. Кейнс около века назад известным образом предсказывал, что автоматизация приведёт к 15-часовой рабочей неделе, но история показала, что он ошибался. Он был прав в одном: автоматизация действительно создала «избыток рабочей силы»; но мы не стали лежать и наслаждаться досугом, а постоянно находили новые, разные производительные занятия, чтобы заполнить своё время.

Конечно, ИИ уничтожит некоторые задачи и сократит некоторые роли — и уже есть некоторые свидетельства того, что такие изменения, возможно, уже происходят. Форма рынка труда изменится, как это происходило каждый раз при выходе трансформационной технологии. Но утверждать, что ИИ вызовет повсеместную, постоянную безработицу в масштабах всей экономики, — это и бесполезный маркетинговый ход, и плохой экономический анализ, и неверное прочтение истории. Напротив, рост производительности должен увеличить спрос на труд, потому что сам труд станет более ценным.

Вот наше обоснование.

Человечеству шах и мат?

Мы согласны с оценкой сторонников апокалипсиса — откровенно говоря, это видит любой, кто открывает глаза, — стоимость когнитивных функций рушится. ИИ становится всё лучше в обработке тех вещей, которые до недавнего времени считались исключительной прерогативой человеческого мозга.

Логика апокалиптиков такова: «Если ИИ может думать за нас, то «защитный ров» человека исчезнет, а наша конечная стоимость обратится в ноль». Шах и мат, человечество. Как будто мы уже выполнили всё необходимое и желаемое мышление; и теперь, раз ИИ возьмёт на себя всё большую часть когнитивной нагрузки, человеку останется лишь скатиться к устареванию и бесполезности.

Но проблема в том, что как исторические прецеденты, так и интуиция говорят нам, что когда стоимость мощного вводимого ресурса снижается, экономика не остаётся вежливо на месте. Снижение издержек, повышение качества, ускорение темпа делают возможными новые продукты, кривая спроса сдвигается вправо. Здесь по-прежнему работает Парадокс Джевонса. Когда ископаемое топливо сделало энергию дешёвой и обильной, мы не просто оставили без работы китобоев и лесорубов; мы изобрели пластик.

Вопреки апокалиптикам, у нас есть все основания ожидать, что ИИ произведёт аналогичный эффект. Поскольку ИИ возьмёт на себя всё большую часть когнитивной нагрузки, люди смогут высвободить руки, чтобы исследовать более амбициозные рубежи, чем когда-либо прежде.

Если исторический опыт ещё имеет какую-то ценность, то мы можем ожидать, что технологические изменения сделают весь экономический пирог больше.

Каждый доминирующий когда-либо экономический сектор в конечном итоге уступал место преемнику большего масштаба; а тот, в свою очередь, ещё больше увеличивал общую экономику.

Сегодня технологическая отрасль по масштабу превзошла размеры, которых когда-то достигали финансы, железные дороги или промышленный сектор, но её доля в общей экономике или на всём рынке всё ещё меньше. Рост производительности — это отнюдь не игра с отрицательной суммой, а чрезвычайно усиленная положительная сила. После того как мы передали так много труда машинам, конечным результатом стало не сокращение экономики и рынка труда, а их увеличение, диверсификация и усложнение.

Сторонники апокалипсиса хотят, чтобы вы проигнорировали историю инноваций, сосредоточились лишь на одном кадре — «когнитивные издержки рушатся» — и представили его как весь фильм. Они видят замену задач и на этом останавливаются.

«Наша когнитивная производительность вырастет в 10 раз, но мы не станем думать о большем количестве вещей, а похлопаем по животу и пойдём обедать пораньше; и все остальные тоже». Эта мысль не только демонстрирует колоссальное отсутствие воображения, но и показывает провал в наблюдении за базовой реальностью. Апокалиптики называют это «реализмом», но это совершенно не то, что происходило в истории — никогда.

Провал луддизма

Давайте посмотрим, что на самом деле происходит, когда великий скачок производительности охватывает экономику.

Сельское хозяйство

В начале XX века, до широкого распространения механизации сельского хозяйства, около трети занятого населения США работало в аграрном секторе. К 2017 году эта доля упала примерно до 2%.

Если автоматизация ведёт к постоянной безработице, то тракторы должны были бы давно разрушить рынок труда. Но происходит прямо противоположное: сельскохозяйственное производство выросло почти втрое, обеспечив масштабный рост населения; а те работники, которые покинули фермы, не остались постоянно безработными, а перешли в ранее немыслимые новые отрасли — фабрики, магазины, офисы, больницы, лаборатории, а в итоге и в сферу услуг и софтверную индустрию.

Так что, конечно, можно сказать, что технология действительно разрушила карьерные перспективы обычного сельскохозяйственного рабочего; но именно в этом процессе она высвободила глобальный избыток рабочей силы и ресурсов и открыла новую экономическую систему.

Электрификация

История электрификации похожа.

Электрификация — это не просто замена одного источника энергии другим. Оно заменило трансмиссионные валы и ремни независимыми электродвигателями, заставило фабрики реорганизоваться вокруг совершенно новых рабочих процессов и создало совершенно новые категории потребительских и промышленных товаров.

Это типичная черта, которую технологические революции демонстрируют на разных этапах. Карлота Перес в своей книге «Технологические революции и финансовый капитал» документирует этот процесс: на начальном этапе происходит огромное инвестирование и проявляется высокий интерес финансового капитала, стоимость товаров длительного пользования резко падает, за чем следует цикл роста производителей таких товаров продолжительностью в целое поколение.

Электричеству тоже потребовалось довольно много времени, чтобы по-настоящему раскрыть свою производительную магию. На рубеже XX века только 5% американских фабрик использовали электричество для привода машин, а в домах с электричеством жило менее 10% населения.

К 1930 году электричество обеспечивало почти 80% энергии в американской обрабатывающей промышленности, и темпы роста производительности труда в последующие десятилетия удвоились.

Оно не уничтожило спрос на рабочую силу. Как раз наоборот, более высокая производительность означала больше производственной активности, больше продавцов, больше кредитования и больше деловой активности. Не говоря уже о вторичных эффектах от трудосберегающих устройств, таких как стиральные машины и автомобили, — все они позволили большему количеству людей высвободиться из изначально низкоэффективного труда и включиться в деятельность с более высокой добавленной стоимостью, в которой раньше они не могли участвовать.

По мере снижения цен на автомобили произошёл взрывной рост как их производства, так и числа занятых в этой отрасли. Это именно то, что происходит с по-настоящему универсальной технологией широкого назначения: она реорганизует экономику и расширяет границы «полезной работы».

Мы видим это снова и снова. VisiCalc и Excel положили конец бухгалтерам? Очевидно, нет. Вычислительные технологии, резко повысившие эффективность, напротив, привели к расширению бухгалтерских должностей и созданию целой индустрии FP&A (финансового планирования и анализа).

Мы потеряли около 1 миллиона должностей «бухгалтеров», но добавили около 1.5 миллионов должностей «финансовых аналитиков».

Те новые рабочие места в сфере услуг

Конечно, замена задач не всегда приводит к росту занятости в смежных областях экономики. Иногда высвобождаемый благодаря росту производительности избыток проявляется в виде совершенно нового роста занятости в абсолютно не связанной отрасли.

Но что, если ИИ означает, что некоторые люди станут невероятно богатыми, а другие останутся позади?

По меньшей мере, эти невероятно богатые люди должны где-то тратить свои деньги, создавая тем самым совершенно новые сферы услуг с нуля. Именно так это происходило и раньше:

Массовый рост производительности и последующее создание богатства породили множество совершенно новых типов работы. Без роста доходов и повышения доступности рабочей силы эти работы, возможно, никогда бы не появились — даже если технически они были возможны ещё до 1990-х годов. Независимо от того, как люди относятся к сфере услуг для богатых, конечный результат — всем стало лучше: более высокий спрос подтолкнул к значительному росту медианной заработной платы и, следовательно, создал больше «богатых».

Экономист из Stripe Эрни Тедески приводит очень интересный «синтетический пример»: как технология ударила по профессии, преобразовала её и переопределила — профессия турагента.

Снизила ли технология спрос на турагентов? Да, конечно:

Сегодня в туристических агентствах работает примерно вдвое меньше сотрудников, чем в начале века, и это почти наверняка связано с технологиями.

Значит ли это, что технология — убийца рабочих мест? Ответ снова отрицательный. Потому что турагенты не остались постоянно безработными. Они нашли работу в других секторах экономики; в целом, с поправкой на возраст, доля занятого населения сегодня примерно такая же, как в 2000 году.

Между тем, для тех, кто остался в этой теперь уже технологически усиленной отрасли, рост производительности означает, что их заработная плата теперь выше, чем раньше:

«В золотую эру 2000 года средняя недельная зарплата турагента составляла 87% от общей средней недельной зарплаты. К 2025 году эта доля достигла 99%, что означает, что за этот период зарплаты турагентов росли быстрее, чем в частном секторе в целом».

Таким образом, даже в этом примере, где технология действительно сильно ударила по численности занятости турагентов, в целом занятость трудоспособного населения остаётся такой же стабильной, как и раньше, а оставшиеся турагенты живут лучше, чем когда-либо.

Усиление > Замена, и те рабочие места, которых ещё нет

Этот последний момент очень важен и снова показывает, что сторонники апокалипсиса рассказывают лишь малую часть всей истории.

Для некоторых работ ИИ действительно представляет угрозу существованию. Это правда. Но для других работ ИИ является усилителем, который сделает эти позиции более ценными. Рядом с каждой должностью, которой угрожает замена ИИ, существуют другие должности, которые могут получить выгоду от ИИ:

Эффект «замены ИИ», оценённый Goldman Sachs, уже компенсируется эффектом «усиления ИИ», причём последний даже более выражен. Похоже, менеджмент также больше сосредоточен на «усилении», а не на «замене» — это тоже стоит отметить:

На сегодняшний день в отчётных звонках компаний упоминания об «ИИ как об инструменте усиления» встречаются примерно в 8 раз чаще, чем об «ИИ как об инструменте замены».

Хотя Goldman Sachs даже не включил разработчиков ПО в свой список «усиления», они, вероятно, являются лучшим примером должностей, усиленных ИИ. ИИ — это усилитель для написания кода. Не только количество коммитов в Git взлетело, но и число новых приложений и компаний растёт, а спрос на разработчиков ПО, кажется, находится на восходящем тренде:

Как по количеству вакансий, так и по их доле на общем рынке труда, позиции в разработке ПО увеличиваются с начала 2025 года.

Связано ли это с ИИ? Честно говоря, возможно, ещё слишком рано делать окончательные выводы. Но ИИ, без сомнения, усиливает способности в разработке ПО, не говоря уже о том, что ИИ стал одной из самых волнующих тем для каждой компании и каждого руководителя.

Когда все пытаются понять, как интегрировать ИИ в свой бизнес, у компаний, естественно, есть основания для массового найма, чтобы достичь этой цели. Это сделает некоторых сотрудников более ценными, а не менее:

Должности с высокой подверженностью влиянию ИИ, по-видимому, способствуют росту заработной платы выше средних тенденций; это особенно заметно на позициях по проектированию систем.

Эти выгоды пока могут быть относительно сконцентрированы, но всё ещё очень и очень рано. По мере распространения профессиональных компетенций, будут распространяться и возможности. В любом случае, это не те данные, которые хотели бы видеть сторонники апокалипсиса.

Тем временем, по данным Ленни Рачицкого — автора Lenny's Newsletter и одного из важных внутренних сообществ технологической индустрии, — открытые вакансии продакт-менеджеров продолжают расти, восстановившись после обвала, вызванного процентными ставками, и достигли самого высокого уровня с 2022 года:

Совместный рост найма разработчиков ПО и продакт-менеджеров — это краткий пример того, почему «заблуждение о фиксированном объёме труда» ошибочно. Если бы ИИ заменял мышление в пропорции 1:1, то вы могли бы разумно ожидать: «продакт-менеджерам нужно меньше инженеров» или, наоборот, «инженерам нужно меньше продакт-менеджеров». Но это не та реальность, которую мы наблюдаем. Мы видим, что спрос на обе категории вакансий продолжает восстанавливаться, потому что важно то, что люди могут выполнить больше работы.

Вот почему провал сторонников апокалипсиса по своей сути является провалом воображения. Они сосредотачиваются только на задачах, которые автоматизируются, игнорируя новый рубеж спроса, который создаст рабочие места, о которых мы даже не можем пока представить:

Большинство новых рабочих мест, созданных с 1940 года, даже не существовали в 1940 году. К 2000 году было легко представить, что множество турагентов останутся без работы, но тогда было трудно представить появление среднерыночного технологического сервисного сектора, построенного вокруг «миграции в облако», — ведь до реального расцвета облачных вычислений оставалось более десяти лет.

Трендовые криптовалюты

Связанные с этим вопросы

QВ чем заключается «ошибка фиксированного объема труда» и почему автор считает, что она не применима к AI?

A«Ошибка фиксированного объема труда» — это ошибочное убеждение, что общий объем полезной работы в обществе постоянен и представляет собой игру с нулевой суммой: если ИИ выполняет больше работы, то людям остается меньше. Автор опровергает это, указывая, что история показывает обратное: технологии (например, тракторы, электричество, Excel) устраняли одни задачи, но создавали новые отрасли, продукты и рабочие места, расширяя экономику и увеличивая спрос на труд в новых сферах.

QКак автор использует исторические примеры, такие как механизация сельского хозяйства и электрификация, для аргументации своей позиции?

AАвтор приводит примеры: механизация сельского хозяйства (тракторы) сократила долю занятых в нем с ~33% до ~2%, но высвободившиеся работники перешли в промышленность, сферу услуг и ПО, что привело к экономическому росту. Электрификация не просто заменила старые двигатели, но реорганизовала производство, создала новые товары и рабочие места. Эти примеры показывают, что технологические скачки увеличивают экономический «пирог», а не сокращают общую занятость.

QКакие аргументы приводит автор в пользу того, что ИИ скорее усилит (augment) рабочие места, чем заменит их?

AАвтор приводит несколько аргументов: 1) Данные Goldman Sachs показывают, что эффект «усиления» рабочих мест ИИ перевешивает эффект «замещения». 2) В корпоративных отчетах упоминание ИИ как инструмента усиления встречается в 8 раз чаще, чем как инструмента замены. 3) Примеры: спрос на разработчиков ПО и продуктовых менеджеров растет, так как ИИ повышает их производительность, позволяя выполнять больше работы и создавать новые приложения. 4) Рост зарплат в профессиях, тесно связанных с ИИ (например, проектировщики систем).

QКак, по мнению автора, изменится рынок труда под воздействием ИИ, согласно историческим аналогиям?

AПо мнению автора, рынок труда не остановится и не сократится, а перераспределится. ИИ, как и предыдущие прорывные технологии, устранит некоторые конкретные задачи и должности (особенно рутинные), но одновременно создаст новые отрасли, профессии и виды «полезной работы», которые сегодня сложно представить. Рабочая сила будет перемещаться в эти новые сферы, а производительность труда в целом возрастет, что приведет к экономическому росту и, в конечном итоге, к увеличению спроса на труд.

QПочему автор считает пессимистичный сценарий «конца работы» из-за ИИ ошибочным и неисторичным?

AАвтор считает этот сценарий ошибочным, потому что он основан на «ошибке фиксированного объема труда» и игнорирует исторические прецеденты. Каждый технологический скачок (сельхозтехника, электричество, компьютеры) порождал панику о массовой безработице, но в итоге создавал больше рабочих мест и более крупную, сложную экономику. Пессимисты фокусируются только на кадре «замещения» задач, игнорируя последующие кадры «создания» новых возможностей, отраслей и профессий, что автор называет «провалом воображения».

Похожее

После токенизации казначейских облигаций США токенизация акций становится новой ареной битвы в сфере RWA

**Токенизированные акции: новая арена RWA** В то время как рынок токенизированных гособлигаций США замедлил рост, сегмент токенизированных акций демонстрирует быстрое расширение, достигнув примерно $1,9 млрд. SEC выделяет четыре основные модели токенизации ценных бумаг: спонсируемые эмитентом, кастодиальные, синтетические привязанные ценные бумаги и свопы на ценные бумаги. Ключевые игроки применяют разные стратегии: * **Securitize** использует модель прямого токенизации от эмитента, обеспечивая полные права акционера, но с более строгими требованиями соответствия. * **Ondo и xStocks** выпускают токенизированные долговые ценные бумаги, обеспеченные акциями, что обеспечивает большую гибкость и доступность в экосистеме DeFi, но может приводить к фрагментации ликвидности. * **Robinhood** перешёл от структуры свопа к модели, аналогичной Ondo, и запустил собственную блокчейн-сеть Robinhood Chain. * **Традиционная инфраструктура** (DTCC, NYSE, Nasdaq) активно тестирует и внедряет решения для токенизации с целью повышения эффективности и ликвидности. * **Coinbase** анонсировала скорый запуск токенизированных акций, обещая права акционеров и использование в блокчейне, но, вероятно, с ограничениями для клиентов США. Различные игроки, от Web3-нативных платформ до традиционных финансовых институтов, конкурируют на этом новом поле, стремясь к цели — сделать торговлю любыми активами более доступной и эффективной. Ключевыми факторами будущего роста станут развитие регуляторных рамок и способность токенизированных акций стать следующим катализатором для всего сектора RWA.

marsbit7 мин. назад

После токенизации казначейских облигаций США токенизация акций становится новой ареной битвы в сфере RWA

marsbit7 мин. назад

Что учуяли частные фонды, коллективно сокращая позиции в NVIDIA?

Во втором квартале несколько крупных хедж-фондов, включая GaoYi Capital, синхронно сократили свои позиции в акциях NVIDIA. GaoYi уменьшила долю более чем на 70%, а Jinglin Capital полностью распродала свои активы. Вместо этого фонды увеличили инвестиции в компании, занимающиеся полупроводниковым производством и производством памяти. GaoYi Capital сделала тайваньскую компанию TSMC своим крупнейшим активом, увеличив долю до 24% от общего портфеля. Фонд также значительно нарастил позиции в Micron и SanDisk. Аналогичные операции с акциями компаний памяти провел и фонд Orient Harbor. Аналитики указывают, что это не означает отрицания тренда развития ИИ, а отражает смену инвестиционной логики: от движимой ожиданиями к движимой фактическими результатами. Рынок теперь больше фокусируется на реальных заказах, выпуске продукции и денежных потоках компаний. TSMC рассматривается как ключевое «узкое место» в цепочке поставок ИИ благодаря своему доминированию в передовом производственном процессе и мощностях передовой упаковки CoWoS. Компания занимает уникальное положение, так как практически все ведущие ИИ-чипы производятся на ее мощностях. Сектор памяти, в частности HBM (высокоскоростная память), стал вторым ключевым «узким местом» из-за взрывного роста спроса со стороны ИИ. Это придает ему двойные характеристики: циклические и связанные с ростом. Сокращение позиций в NVIDIA объясняется сужением ожиданий и высокой оценкой, которая уже учитывает много оптимистичных прогнозов. Инвесторы перераспределяют капитал в сторону активов с более привлекательным соотношением риск/доходность, таких как TSMC и компании памяти, где потенциальная доходность считается выше. Таким образом, основная логика перестановок заключается в миграции прибыли внутри ИИ-индустрии: от этапа проектирования чипов к этапам производства и поставок критических компонентов, где существуют физические ограничения по мощности.

marsbit40 мин. назад

Что учуяли частные фонды, коллективно сокращая позиции в NVIDIA?

marsbit40 мин. назад

Обратный тест Тьюринга: этот «большая языковая модель, созданная вручную», свел пользователей сети с ума

Обратный тест Тьюринга: «Большая языковая модель ручной работы», которая довела пользователей до истощения. Недавно в Сан-Франциско появился рекламный щит, продвигающий «новую большую языковую модель» ChatTJB. Однако оказалось, что это не ИИ, а «искусственный интеллект вручную», созданный реальным человеком по имени Такер. Он лично читает вопросы, обдумывает ответы и отвечает каждому пользователю, имитируя работу ИИ. Проект, изначально задуманный как художественная сатира, быстро набрал популярность, и Такер стал получать тысячи сообщений ежедневно. Из-за нагрузки доступ для новых пользователей временно приостановлен. ChatTJB высмеивает современные тенденции в области ИИ, используя такие термины, как «человеческий слой рассуждений» и «детерминированная кривая задержки». Также была добавлена шуточная опция Pro-подписки для «помощи в оплате рекламного щита». Интересно, что многие пользователи, начавшие общение ради шутки, постепенно стали делиться с Такером личными переживаниями, ценя живое человеческое внимание. Аналогичный проект — Your AI Slop Bores Me — позволяет пользователям либо отправлять запросы, либо выступать в роли «ИИ», отвечая другим. Все ответы и рисунки создаются людьми, что часто приводит к забавным и неожиданным результатам. Оба проекта напоминают о ценности человеческого взаимодействия в эпоху автоматизации.

marsbit44 мин. назад

Обратный тест Тьюринга: этот «большая языковая модель, созданная вручную», свел пользователей сети с ума

marsbit44 мин. назад

За одну ночь GPT-5.6 Sol от OpenAI был ускорен в 14 раз

OpenAI совместно с производителем AI-чипов Cerebras представили предварительную версию нового сервисного уровня «Ultrafast Mode» для своей флагманской модели GPT-5.6 Sol. В этом режиме скорость вывода модели достигает 750 токенов/с, что в 14 раз быстрее стандартного режима (53 токенов/с), без потери качества. По сравнению с конкурентами, ускоренная версия GPT-5.6 Sol оказалась в 11 раз быстрее Fable 5 и в 5 раз быстрее Opus 4.8 в быстром режиме. В ходе тестирования на сложном наборе задач «Humanity's Last Exam» (HLE), состоящем из 2500 вопросов уровня докторантуры, GPT-5.6 Sol в Ultrafast Mode справилась со всеми вопросами за 11 часов 11 минут, в то время как Claude Fable 5 потребовалось более 78 часов. Прорыв в скорости стал возможен благодаря уникальной архитектуре Cerebras на основе целых кремниевых пластин (Wafer-Scale Engine, WSE-3). Чип содержит 4 триллиона транзисторов, 125 петафлопс вычислительной мощности и 44 ГБ сверхбыстрой SRAM-памяти на кристалле. Это позволяет хранить параметры модели непосредственно на чипе, избегая задержек на загрузку из внешней памяти, характерных для традиционных GPU-кластеров. Новый режим открывает возможности для применения в сценариях, требующих мгновенной реакции: анализ сбоев в реальном времени, финансовая аналитика, сложная поддержка клиентов, интерактивные исследования и ускорение рабочих процессов агентов ИИ.

marsbit47 мин. назад

За одну ночь GPT-5.6 Sol от OpenAI был ускорен в 14 раз

marsbit47 мин. назад

Только что DeepSeek Harness произвел фурор с открытым исходным кодом: Всё — плагин

Только что DeepSeek представил открытый фреймворк DeepSeek Harness (предварительная версия для разработчиков). Это не просто новый клиент API, а полноценный SDK и фреймворк для создания, запуска и расширения агентов ИИ. Ключевой принцип — «всё является плагином», включая сам цикл работы агента. Фреймворк построен на базе микроконцепции Cordis и отличается модульной архитектурой, состоящей из более чем 230 пакетов. Это позволяет гибко собирать агента с нужными возможностями (работа с файлами, терминалом, веб-поиском, подпроцессами, языковыми серверами и т.д.) через конфигурационный файл `cordis.yml`. DeepSeek Harness обеспечивает детальное управление жизненным циклом агента, включая вызов инструментов, параллельное выполнение, обработку прерываний и внедрение новых инструкций пользователя. Все события (запросы модели, результаты работы инструментов) фиксируются в «Журнале сессии» (Session Log), который является единым источником истины для восстановления состояния, отладки и аудита. Фреймворк поддерживает многозадачность через создание дочерних агентов и рабочих процессов (workflow). Пользователям доступны несколько интерфейсов: Web UI с разными пресетами (Стандартный, PTC, Минималистичный, Творческий), TUI для терминала и headless-режим для автоматизации. Особенность «Творческого режима» — возможность для агента исследовать и модифицировать собственную среду выполнения через плагины. Безопасность является системным приоритетом. По умолчанию действует политика ограничения доступа к рабочей области (workspace-write), а операции за её пределами требуют явного разрешения пользователя. Все решения о безопасности регистрируются в журнале. Таким образом, DeepSeek Harness позиционируется не как очередной «помощник по программированию», а как фундаментальная, расширяемая и безопасная инфраструктура для сборки агентов, где модель ИИ является лишь одним из подключаемых компонентов.

marsbit51 мин. назад

Только что DeepSeek Harness произвел фурор с открытым исходным кодом: Всё — плагин

marsbit51 мин. назад

Торговля

Спот

Популярные статьи

Неделя обучения по популярным токенам (2): 2026 может стать годом приложений реального времени, сектор AI продолжает оставаться в тренде

2025 год — год институциональных инвесторов, в будущем он будет доминировать в приложениях реального времени.

2.0k просмотров всегоОпубликовано 2025.12.16Обновлено 2025.12.16

Неделя обучения по популярным токенам (2): 2026 может стать годом приложений реального времени, сектор AI продолжает оставаться в тренде

Обсуждения

Добро пожаловать в Сообщество HTX. Здесь вы сможете быть в курсе последних новостей о развитии платформы и получить доступ к профессиональной аналитической информации о рынке. Мнения пользователей о цене на AI (AI) представлены ниже.

活动图片