Најди сличен содржај

#Global#AI Наткнулся на заметки трейдера Goldman Sachs с TMT деска. В них он пытается развеять опасения клиентов относительно "пузыря ИИ". Аргументы трейдера: - Выручка, которую может приносить применение ИИ оценивается аналитиками Goldman Sachs на уровне $8 трлн. в год ближе к 2035-2040 гг. в базовом сценарии, а диапазон оценок составляет $5-19 трлн. То есть базовый сценарий скорее имеет риск превышения чем невыполнения - За последние 3 года с момента представления первой GPT от Open AI в 2022 г. капитализация "компаний-бенефециаров развития ИИ" выросла на $18 трлн., а оценка всех ИИ-стартапов и непубличных компаний легко сформирует еще $1 трлн. Итого капа выросла как раз на $19 трлн и кажется, что весь трейд уже отыгран - Но это не так, потому что текущий медианный мультипликатор P/S американских "компаний-бенефециаров развития ИИ" составляет в среднем 4х. А это означает, что сравнивать рост капитализации на $19 трлн нужно не с верхней границей прогноза выручки в 2035-2040 гг., а с базовым прогнозом GS ($8 trln) умноженным на мульт P/S 4х, то есть с $32 trln - Таким образом получается, что все еще есть апсайд и рост котировок "компаний-бенефециаров развития ИИ" должен продолжаться. На самом деле аргументы трейдера GS с TMT деска кажутся мне неубедительными. Есть контраргументы. - Полученная стоимость, это перемножение выручки 2035 года в лучше случае на текущий форвардный 1-летний мульт (скорее всего, они в заметке не уточнили). То есть нужно продисконтировать к текущему моменту чтобы сравнить с ростом капитализации, который уже произошел. При дисконтировании по ставке 16% (4% Rf + 6% ERP * 2 Beta) на 10 лет получаем, что на самом деле стоимость будет не $32 trln, а $7.2 trln = $32 trln * (1/(1+16%)^10) - Оценка выручки в $5-19 trln с базовым прогнозом $8 trln - это по большей части эффект от применения ИИ, который рассчитывался аналитиками McKinsey в этом репорте. Разница в оценках GS и McKinsey мне кажется заключается в том, что GS говорит только про выручку, а McKinsey говорит и про выручку и про cost-reduction, поэтому их прогноз существенно выше.В любом случае, эффекты от выручки и cost-reduction принадлежат компаниям, которые применяют ИИ, а не создают его. McKinsey в этом же репорте говорит, что именно выручка создателей LLM и ИИ-агентов может составлять 20% от экономического эффекта который они создают. Я на самом деле не уверен, что разработчики LLM и ИИ-агентов смогут в итоге получать только 20%, кажется что это должно быть больше, учитывая, что они еще должны будут платить за inference компаниям, предоставляющим вычислительные мощности либо тратить деньги на собственные вычислительные мощности. - То есть по логике, по которой GS пытается оправдать рост компаний, которые строят ИИ (NVDA, Micron, SK Hynix, MSFT, GOOG, NVDA, CRWV, META, AVGO, AMZN, а также электросетевые и электрогенерирующие компании), оценка на самом деле должна была расти у тех, кто вот этот экономический эффект в $5-19 трлн должны почувствовать на себе. ______________________________________ В любом случае, мне кажется, что в дискуссии о пузыре ИИ, нельзя говорить общими терминами и пытаться загнать все компании под одну гребенку. Гораздо более правильным подходом, будет разделить компании на несколько кластеров. И как раз таки последние 3 года росло в основном 3 кластера компаний: - электрогенерирующие и электросетевые компании - компании которые строят инфраструктуру для создания LLM - компании создающие LLM и компании создающие ИИ-агентов на базе своих или чужих LLM Как раз таки кластер тех компаний, которые смогут на своих финансовых показателях ощутить эффекты от внедрения LLM и ИИ-агентов в контур организации особо не росли либо вообще были под давлением и их котировки снижались.

#global#AI Посмотрел классный видос https://www.youtube.com/watch?v=cmUo4841KQw В нем аналитик по ТМТ сектору Gavin Baker (https://atreidesmgmt.com/team/gavin-baker/) рассказывает много интересных вещей про дата-центры, ИИ и конкуренцию в сфере создания и развития LLM Один важный момент который для себя подметил: Но сначала предисловие для контекста До выпуска новой версии LLM от Google - Gemini 3, росли опасения по поводу того, что LLM модели при текущих вычислительных мощностях достигли пика своего развития и дальнейшее их улучшение существенными темпами более невозможно. После выпуска настроения инвесторов улучшились, так как Gemini 3 показала результаты тестов существенно лучше чем последние модели конкурентов. Инженеры Google при формировании архитектуры модели не придумали особо ничего нового. Основными факторами, которые позволили Google улучшить показатели своей модели относительно конкурентов стали: 1) Использование большого количества собственных TPU (типа как GPU, только заточенные под конкретные задачи которые нужны для работы именно LLM, то есть в игры на них не поиграешь и биткоин не замайнишь грубо говоря), которые по характеристикам именно для задач развития LLM стали лучше, чем GB200 Nvidia, которые на данный момент являются предпоследней версией GPU Nvidia и сейчас в основном используются всеми остальными для развития LLM наравне с 2) Использование более новых чипов памяти RAM и HBM Важный момент Возможно сейчас снова у людей появляются сомнения что теперь уже точно лучше не будет. Но это тоже не так и об этом Gavin Baker говорит в видео. Суть в том, что появляются более новые чипы памяти RAM и HBM, что позволяет моделям использовать больше параметров, "удлинять" и усложнять действия, которые они могут выполнить и увеличивать объем выдаваемых ответов (да-да, именно поэтому сейчас цены на оперативную (DRAM) и флэш (SSD/NAND) память улетают в космос). И Google и конкуренты будут их использовать и улучшать перфоманс своих моделей Помимо этого, Nvidia в марте 2025 г. зарелизила свою последнюю версию GPU - GB300. Она мощнее чем GB200, которые сейчас в основном всеми LLM-создателями используются. В скрине прикрепил отличия GB300 от GB200. Там как раз используются новейшие технологии HBM, а также еще более оптимизирована топология транзисторов в вычислительных ядрах GPU, что позволяет существенно ускорять ряд вычислений LLM. GB300 лучше чем TPU от Google и позволит делать еще более продвинутые LLM И вот как раз самый важный момент в том, что GB300 был зарелизен в марте, а полномасштабные поставки разработчикам LLM моделей начались только в сентября 2025 г.То есть модели, которые будут натренированы и в дальнейшем будут работать на GB300, которые лучше чем TPU, на которых был разработан и действует Gemini 3, начнут появляться только в весной-летом 2026 г. Gavin Baker говорит что после релиза нового поколения GPU необходимо 6-9 месяцев для того, чтобы на них развернуть LLM. Как минимум необходимо купить, установить и связать друг с другом множество этих новых GPU в один единый кластер в ЦОДе, также software-инженерам LLM понять как лучше "взаимодействовать" с такой новой физической архитектурой. Но когда LLM на основе GB300 выйдут в свет, логично предположить, что они будут еще более продвинутыми чем Gemini 3. Gavin Baker говорит, что самой быстрой компанией по созданию крупных GPU-кластеров является xAI Илона Маска, поэтому и xAI создаст первую LLM, которая будет работать на GB300.

ᵁ'ᴿ ᴸᴵᴷᴱ ᴬ ᴾᴵᴱᶜᴱ ᴼᶠ ᴬ ᴾᵁᶻᶻᴸᴱ ᴮᵁᴰᴰᵞ ɴᴏ ᴏɴᴇ ᴄᴀɴ ʀᴇᴘʟᴀᴄᴇ ᴜ تو مثل پازلی رفیق نباشی هیشکی جاتو پر نمیکنـه♥️ #Bio#Pro

$50M USDC Burned at Treasury 🔥 50,000,000 #USDC (approx. 50M USD) burned at the USDC Treasury. Details available here. #USDC#Crypto#Finance#Ethereum#Blockchain

🔐 稳健生息？还是DeFi组合收益？ BTC屯币生息宝 × xBTC，随心选、搭配赚！ 让 #OKX 唤醒你沉睡的 #BTC⏰ 📍🌷欢迎关注欧意OKX中文公告频道：https://t.me/okxchinese

当 #BTC + #OKX ！ 📍🌷欢迎关注欧意OKX中文公告频道：https://t.me/okxchinese

#OKX 抄底宝策略，折扣价抄底 #BTC，灵活期限，轻松布局！ #BTC 突破 $100,000 📍🌷欢迎关注欧意OKX中文公告频道：https://t.me/okxchinese

如何通过 #OKX 双币赢 低买 #BTC？ 只需选择目标价并输入金额 👇 无论是否成功抄底，都能享受资金利息 🌷欢迎关注欧意OKX中文公告频道：https://t.me/okxchinese

#SOL and #ETH both on fire 🔥

A single near miss can trigger global reaction The question is: Did the market already price it in ? Trade probability before consensus EdgeMarket = AI verified prediction intelligence #EdgeMarket#PredictionMarkets#AI#BNB#CryptoMarkets#Geopolitics

#ai#汉服#古风 频道: @meizitu3

В этом году грядут большие изменения для Cardano и Ethereum #ETH Ethereum, наконец-то, совершает долгожданный рывок к масштабируемости. В апреле в сети было запущено обновление «Берлин», а на июль запланирован хардфорк «Лондон». #ADA В сети Cardano скоро пройдет хардфорк Alonzo. Cardano готовится добавить в свой блокчейн поддержку смарт-контрактов. Запуск тестовой сети планируется уже к концу этого месяца.