# Сопутствующие статьи по теме ИИ

Новостной центр HTX предлагает последние статьи и углубленный анализ по "ИИ", охватывающие рыночные тренды, новости проектов, развитие технологий и политику регулирования в криптоиндустрии.

Философия инвестирования Гэвина Бейкера, раннего инвестора Nvidia: Длинные позиции по узким местам AI-инфраструктуры, короткие — по рискам всего рынка

В статье излагается инвестиционная философия Гэвина Бейкера, основателя Atreides Management и раннего инвестора в Nvidia. Его ключевой тезис: ИИ — это не пузырь, а суперцикл, движимый тремя фундаментальными ограничениями: электроэнергией, полупроводниковыми пластинами и вычислительными мощностями. Наибольшую прибыль принесут не компании, создающие модели ИИ (как OpenAI), а поставщики критической инфраструктуры — «продавцы лопат», решающие проблемы с соединениями GPU, памятью, чипами для вывода решений, передовыми техпроцессами и энергоснабжением. Бейкер применяет стратегию «лонг/шорт»: концентрированно инвестирует в компании, которые являются «узкими местами» инфраструктуры ИИ (например, Astera Labs, Micron, Nvidia, Cerebras), одновременно хеджируя общие рыночные риски с помощью опционов put на индекс QQQ. Он утверждает, что нынешний бум отличается от пузыря доткомов, так как крупнейшие технологические компании финансируют свои расходы на ИИ за счет собственных денежных потоков, а не заемных средств, а физические ограничения в цепочке поставок (производство чипов TSMC, оборудование ASML, электросети) не позволяют предложению быстро обогнать спрос и создать неустойчивую ситуацию. Будущие возможности он видит в вертикальных и локальных моделях ИИ, инфраструктуре суверенного развертывания, а также в комбинации энергетики и космических технологий.

marsbit05/30 03:26

Философия инвестирования Гэвина Бейкера, раннего инвестора Nvidia: Длинные позиции по узким местам AI-инфраструктуры, короткие — по рискам всего рынка

marsbit05/30 03:26

Apple заново изобретает сжатие изображений с помощью ИИ: такое же качество, но файл в три раза меньше

В феврале 2025 года группа JPEG утвердила новый международный стандарт JPEG AI — первый полностью обучаемый кодек для сжатия изображений. Однако даже он не решает ключевую проблему — оптимизацию под человеческое восприятие (перцептивное сжатие), а фокусируется на математических метриках, таких как PSNR. Компания Apple представила ответ на этот вызов — кодек PICO (Perceptual Image Codec). Его цель — не улучшение численных показателей, а прямое улучшение визуального качества для человеческого глаза. Команда решила три основные проблемы: 1. **Скорость энтропийного кодирования:** Вместо медленного авторегрессивного подхода PICO использует «одношаговую контекстную модель» для параллельных вычислений, сохраняя точность без потери скорости. 2. **Артефакты и «галлюцинации» ИИ:** При перцептивном обучении с использованием GAN часто искажаются критически важные детали, например, текст. PICO вводит специальную функцию потерь TextFidelityLoss, которая строго сохраняет точность в текстовых областях, снижая ошибки наполовину. 3. **Границы между фрагментами изображения (тайлами):** Для работы на мобильных чипах изображение обрабатывается частями. PICO применяет TilingArtifactLoss, чтобы устранить видимые цветовые различия на стыках этих фрагментов. Результаты масштабного слепого тестирования (74 925 сравнений) показали, что при одинаковом визуальном качестве PICO создаёт файлы в 2–3 раза меньше (на 30–43%), чем современные стандарты (AV1, VVC, JPEG AI). На iPhone 17 Pro Max кодирование 12-мегапиксельного фото занимает 230 мс, декодирование — 150 мс. При этом PICO намеренно жертвует высокими баллами в PSNR, что подтверждает его ориентацию на восприятие, а не на математику. Хотя для синтетических изображений (мультфильмы, схемы) традиционные кодеки остаются эффективнее, PICO знаменует поворотный момент — первое системное решение для перцептивного сжатия, реализуемое на мобильном устройстве в реальном времени.

marsbit05/30 02:48

Apple заново изобретает сжатие изображений с помощью ИИ: такое же качество, но файл в три раза меньше

marsbit05/30 02:48

Ведущий игрок в области больших языковых моделей в Шанхае начал процесс листинга на A-акции

Компания MiniMax, ведущий китайский разработчик больших языковых моделей в Шанхае, 29 мая подала заявку на прохождение процедуры листинга на бирже A-акций в Шанхайское бюро Комиссии по ценным бумагам Китая (CSRC). Это означает, что MiniMax вместе с компанией Zhipu AI станет одной из первых компаний в сфере ИИ, вышедших на рынок A-акций. MiniMax была основана в январе 2022 года и в январе этого года провела IPO на Гонконгской фондовой бирже. С тех пор ее акции выросли на 409,09%, а рыночная капитализация достигла около 227,5 млрд юаней. Начиная с 8 июня компания будет включена в индекс Hang Seng Tech. Быстрый рост акций поддерживается фундаментальными показателями. За последние два месяца годовой регулярный доход (ARR) компании вырос более чем на 100%, превысив $300 млн. Количество корпоративных клиентов и разработчиков по всему миру превысило 1 миллион, а общее число пользователей составляет около 300 миллионов. По итогам 2025 года выручка MiniMax составила $79,04 млн (около 535 млн юаней), при этом валовая прибыль увеличилась до 25,4%, а чистый убыток сократился. В этом году компания выпустила несколько новых флагманских моделей, включая MiniMax-M2.5, M2.6 и M2.7, а также анонсировала предстоящий релиз модели M3. Новая модель M3, согласно заявлению компании, использует механизм разреженного внимания (Sparse Attention), что значительно повышает скорость обработки данных. Кроме того, MiniMax обновила свой продукт для создания агентов, переименовав его в Mavis. Выход на рынок A-акций является частью общей тенденции среди ведущих китайских компаний, разрабатывающих большие языковые модели, таких как Zhipu AI, Moonshot AI, Stepfun и 01.AI, которые активно стремятся к IPO для привлечения финансирования на покрытие высоких затрат на вычислительные мощности и развитие коммерциализации своих технологий.

marsbit05/30 02:46

Ведущий игрок в области больших языковых моделей в Шанхае начал процесс листинга на A-акции

marsbit05/30 02:46

Акции Snowflake взлетели на 33%, ИИ-инфраструктура переходит с чипов на уровень данных

Акции Snowflake выросли на 33% на фоне роста годовых прогнозов по выручке и заключения пятилетнего соглашения с AWS на 6 млрд долларов. Сделка предусматривает поставки процессоров AWS Graviton и более глубокую интеграцию платформы Snowflake с AI-нагрузками в облаке Amazon. Это указывает на смещение нарратива AI-инфраструктуры от чипов и моделей к уровню данных. Snowflake позиционируется как ключевое звено для развертывания корпоративных AI-приложений, позволяя компаниям управлять, анализировать данные и внедрять модели машинного обучения. Рынок переоценивает роль платформ данных в цикле AI-развертывания, что подтверждается повышением целевых цен как минимум 30 аналитиками. Соглашение также укрепляет экосистему собственных чипов Amazon, вовлекая таких клиентов, как Anthropic, OpenAI, Meta и Uber.

marsbit05/29 19:10

Акции Snowflake взлетели на 33%, ИИ-инфраструктура переходит с чипов на уровень данных

marsbit05/29 19:10

Биология меняется: новая открытая модель Цукерберга окончательно свергла трон Google AlphaFold

Биологию ждут перемены: новая открытая модель Мета от Марка Цукербера бросила вызов гегемонии AlphaFold от Google. Исследователи из Biohub, учреждения, основанного Марком Цукербергом, представили базу данных ESM Atlas, содержащую предсказанные структуры для 1,1 миллиарда белков — на 800 миллионов больше, чем в базе AlphaFold. Модель ESMFold2, лежащая в основе этой базы, по заявлениям разработчиков, превосходит по производительности AlphaFold3. Ключевое отличие — полная открытость модели и данных для коммерческого и научного использования. Это контрастирует с ограниченной доступностью AlphaFold3 и полностью закрытыми коммерческими моделями, такими как от Isomorphic Labs (DeepMind). ESMFold2 использует другой подход, основанный на языковых моделях, обрабатывающих белковые последовательности как текст, что позволило обучить её на обширных данных, включая белки микроорганизмов из окружающей среды. Эксперты признают потенциал ESM Atlas как важного ресурса, но призывают к независимой проверке предсказаний, особенно для новых, нетипичных белковых структур. Некоторые учёные отмечают, что разрыв в производительности между современными моделями может быть не столь велик. Это событие ускоряет конкуренцию в области ИИ для биологии, приближая возможность точного предсказания и дизайна белков, что может фундаментально изменить медицину и биотехнологии.

marsbit05/29 12:33

Биология меняется: новая открытая модель Цукерберга окончательно свергла трон Google AlphaFold

marsbit05/29 12:33

VVV за год вырос более чем в 10 раз: станет ли экосистема Base последней надеждой для крипто-ИИ?

Искусственный интеллект продолжает набирать популярность в криптопространстве, и экосистема Base становится ключевым центром для связанных с ИИ проектов. Ключевые проекты включают: * **VVV (Venice AI)**: Лидер с ростом более чем на 1000% с начала года. Проект предлагает модель с двумя токенами (VVV и DIEM) и фокусируется на «приватном ИИ», используя доход от реального бизнеса для выкупа и сжигания токенов. * **VIRTUAL**: Ведущая платформа для запуска токенов в экосистеме Base, позиционирующая себя как уровень совместного владения ИИ-агентами. Поддерживает создание токенов для автономных агентов. * **Clanker**: Платформа для запуска ИИ-агентов, первоначально созданная в экосистеме Farcaster. Позволяет выпускать токены через сообщения в социальных сетях. * **Другие проекты**: В статье также упоминаются FAI (эксперимент с автономным ИИ-агентом), ELSA (инфраструктурный уровень для выполнения действий ИИ-агентами в DeFi) и WARD (модульный L1/ОС для «интернета агентов»). В целом, благодаря развитию ИИ-агентов и связанных с ними платежных экосистем, Base стала одной из немногих активных площадок для крипто-ИИ. Однако вопрос о том, удастся ли реализовать заявленное «ончейн-мироустройство на основе ИИ», остается открытым.

marsbit05/29 11:11

VVV за год вырос более чем в 10 раз: станет ли экосистема Base последней надеждой для крипто-ИИ?

marsbit05/29 11:11

VVV вырос более чем в 10 раз за год. Стал ли Base Ecosystem последней надеждой крипто-AI?

Внутри криптоиндустрии, на фоне продолжающегося бума искусственного интеллекта (ИИ), экосистема Base выделяется как один из ключевых центров активности, связанной с ИИ. Лидером здесь является проект VVV (Venice.ai), чей токен вырос более чем на 1000% с начала года. Проект сочетает модель с двумя токенами (VVV и DIEM) и реальный бизнес в сфере приватного ИИ, что способствует выкупу и сжиганию токенов. Помимо VVV, в экосистеме Base активно развиваются и другие проекты, связанные с ИИ: - **VIRTUAL**: Ведущая платформа для запуска проектов и токенизации автономных AI-агентов. - **Clanker**: Платформа для запуска токенов AI-агентов, интегрированная с Farcaster. - **FAI (Freysa AI)**: Эксперимент по созданию "суверенного" автономного AI-агента. - **ELSA**: Инфраструктурный уровень для выполнения действий AI-агентами в DeFi по командам на естественном языке. - **WARD (Warden Protocol)**: Модульный блокчейн L1/операционная система для "интернета агентов". Также наблюдалась спекулятивная активность вокруг мем-токенов, связанных с ИИ, на Base, но их популярность часто недолговечна. В целом, благодаря развитию платежей для AI-агентов и инфраструктуры, экосистема Base остается одной из немногих активных криптоплатформ для ИИ. Однако вопрос о том, сможет ли она реализовать амбициозное видение "ончейн-мира ИИ", пока остается открытым.

Odaily星球日报05/29 11:10

VVV вырос более чем в 10 раз за год. Стал ли Base Ecosystem последней надеждой крипто-AI?

Odaily星球日报05/29 11:10

ИИ не копирует интернет, он копирует промышленную революцию

За последние двадцать лет самыми ценными активами интернета были время пользователей и рекламные места. Тот, кто мог удерживать внимание дольше, получал наибольшую выгоду. Однако сегодня наблюдается структурный сдвиг: коммерциализация ИИ смещается от обслуживания потребителей (C2C) к замене человеческого труда в бизнесе (B2B), что отражает более глубокую логику, похожую на промышленную революцию. Со стороны потребителей (C2C) наблюдается «заморозка»: рост подписок на ChatGPT замедлился, конверсия платных пользователей остаётся ниже 5%, а бесплатные альтернативы становятся всё более конкурентоспособными. Пользователи не видят достаточной ценности в оплате небольших улучшений, а миграция между сервисами почти не требует затрат. В секторе B2B, напротив, наблюдается «бум». Годовой доход Anthropic вырос с 90 до 450 миллиардов долларов всего за пять месяцев, в основном за счёт корпоративных API и развёртывания агентов, таких как Claude Code. Компании готовы платить, потому что ИИ предлагает чёткий возврат инвестиций (ROI): затраты в 3 доллара могут сэкономить 10 долларов на заработной плате, заменяя целые функциональные роли, а не просто повышая эффективность отдельных сотрудников. Этот разрыв возникает из-за фундаментального несоответствия бизнес-моделей. Логика интернета, основанная на трафике и времени пользователей, плохо применима к ИИ. Потребительские приложения ИИ, будучи инструментами повышения производительности, не могут конкурировать с развлекательным контентом за внимание, страдают от однородности и не создают сетевых эффектов. Напротив, бизнес-модель B2B идеально соответствует возможностям ИИ. Решения о покупке принимаются на основе ROI, интеграция ИИ в рабочие процессы создаёт высокие затраты на переход, а ценообразование основывается на создаваемой стоимости, а не на себестоимости. ИИ эволюционирует от цифрового инструмента до «цифровой рабочей силы», непосредственно выполняющей задачи. Таким образом, ИИ копирует не интернет, а промышленную революцию. Если интернет монетизировал внимание, то ИИ монетизирует труд. Глобальный фонд заработной платы исчисляется десятками триллионов долларов, что создаёт потенциальный рынок для ИИ, на порядок превышающий рынок интернет-рекламы и подписок. Успех B2B, как в случае с Anthropic, не противоречит долгосрочным целям создания искусственного общего интеллекта (AGI), а финансирует их, создавая устойчивый цикл: доходы от корпоративных реинвестируются в разработку моделей, что усиливает доверие рынка и поддерживает рост. Будущее ИИ заключается не в следующем Facebook, а в следующем паровом двигателе — новой производственной силе, переопределяющей стоимость и структуру труда.

marsbit05/29 10:25

ИИ не копирует интернет, он копирует промышленную революцию

marsbit05/29 10:25

Разбор инвестиционной философии раннего инвестора Nvidia Гэвина Бейкера: Делать ставку на узкие места AI-инфраструктуры и хеджировать риски общего рынка

Инвестор Гэвин Бейкер, один из первых инвесторов Nvidia, считает, что ИИ — это не пузырь, а суперцикл, движимый инфраструктурой. Его инвестиционная философия сосредоточена на «узких местах» инфраструктуры ИИ: электроснабжении, производстве полупроводников и вычислительной мощности. Он полагает, что наибольшая прибыль будет получена не от крупных языковых моделей, а от компаний, которые решают проблемы с соединением GPU, памятью, энергоэффективностью и производством чипов. Бейкер вкладывает средства в такие компании, как Astera Labs (соединение чипов), Cerebras и Positron (чипы для вывода), Micron (память), Nvidia (GPU) и Unity (моделирование мира). При этом он хеджирует общие рыночные риски, покупая опционы пут на индекс QQQ, что отражает его уверенность в конкретном секторе ИИ, но осторожность в отношении рынка в целом. Его ключевой аргумент против сравнения с пузырем доткомов заключается в том, что нынешние расходы на ИИ финансируются за счет денежных средств технологических гигантов, а не заемных средств, а физические ограничения (например, производственные мощности TSMC и ASML, поставки электроэнергии) не позволяют предложению стать избыточным. Пока спрос на вычислительные ресурсы и энергоэффективность растет быстрее, чем предложение, инфраструктура ИИ останется привлекательным направлением для долгосрочных инвестиций.

marsbit05/29 08:35

Разбор инвестиционной философии раннего инвестора Nvidia Гэвина Бейкера: Делать ставку на узкие места AI-инфраструктуры и хеджировать риски общего рынка

marsbit05/29 08:35

«Двойное возвращение» Dell: политический нарратив ИИ вокруг старого сервера

Делл, компания, которая еще несколько лет назад считалась «умирающим» гигантом, пережила впечатляющее десятикратное увеличение стоимости своих акций с 2022 года. Этот рост обусловлен двумя мощными факторами. Во-первых, **история, которую покупает Уолл-стрит**. Делл стал ключевым бенефициаром бума «частного ИИ», когда крупные корпорации, такие как Eli Lilly и Honeywell, начали массово размещать рабочие нагрузки генеративного ИИ на своих собственных серверах. Это огромный и прибыльный рынок, на котором Делл с его десятилетиями опыта в поставках корпоративных решений имеет явное преимущество перед облачными гигантами и конкурентами. Хотя маржинальность самих серверов ИИ невысока из-за доминирования дорогих GPU Nvidia, они служат «крючком» для продажи высокомаржинальных дополнительных продуктов и услуг. Во-вторых, **история, которую выращивает Белый дом**. Майкл Делл сделал беспрецедентное пожертвование в размере 62,5 миллиардов долларов на благотворительную программу президента Трампа. Вскоре после этого Трамп публично призвал покупать продукцию Dell, а Пентагон присудил компании контракт на 9,7 миллиардов долларов. Это создало новый тип «политического альфа-фактора», напрямую влияющего на оценку компании. Рыночная стоимость Dell сегодня отражает наложение обеих этих нарративов — технологического и политического. Аналитики считают акции переоцененными, если оценивать только бизнес, что указывает на существенную премию за политическую историю. Это знаменует сдвиг в США, где все больше компаний активно интегрируются с государственной властью, превращая политические связи в ключевой актив. Будущее оценки Dell зависит от того, насколько долго продержится каждая из этих двух историй.

marsbit05/29 08:14

«Двойное возвращение» Dell: политический нарратив ИИ вокруг старого сервера

marsbit05/29 08:14

活动图片

Популярные категорииright-arrow

Популярные тегиright-arrow