TGINSIGHT SIMILAR POSTS
Изворен канал @pythonotes · Post #397 · 12 ное.
Использование Pydantic сегодня стало нормой, и это правильно. Но иногда на ревью вижу, что используют его не всегда корректно. Например, метод BaseModel.model_dump() по умолчанию не преобразует стандартные типы, такие как datetime, UUID или Decimal, в простой сериализуемый для JSON вид. Тогда пишут кастмоный сериализатор для этих типов чтобы функция json.dump() не падала с ошибкой. import uuid from datetime import datetime from decimal import Decimal from uuid import UUID from pydantic import BaseModel class MyModel(BaseModel): id: UUID date: datetime value: Decimal obj = MyModel( id=uuid.uuid4(), date=datetime.now(), value='1.23' ) print(obj.model_dump()) # не подходит для json.dump # { # 'id': UUID('4f8c1bc4-25fd-40cd-9dbe-2c73639b0dc1'), # 'date': datetime.datetime(2025, 12, 12, 12, 12, 12, 111111), # 'value': Decimal('1.23') # } # добавляем свой кастомный сериализатор json.dumps(obj.model_dump(), cls=MySerializer) # { # 'id': '4f8c1bc4-25fd-40cd-9dbe-2c73639b0dc1', # 'date': '2025-12-12T12:12:12.111111', # 'value': '1.23' # } В данном случае класс MySerializer обрабатывает datetime, UUID и Decimal. Например так: class MySerializer(json.JSONEncoder): def default(self, o): if isinstance(o, Decimal): return str(o) elif isinstance(o, datetime): return o.isoformat() elif isinstance(o, UUID): return str(o) return super().default(o) Специально для тех, кто всё еще так делает - в этом нет необходимости! Pydantic может это сделать сам, просто нужно добавить параметр mode="json". json.dumps(obj.model_dump(mode="json")) # { # 'id': '4f8c1bc4-25fd-40cd-9dbe-2c73639b0dc1', # 'date': '2012-12-12T12:12:12.111111', # 'value': '1.23' # } #pydantic#libs
Пребарај: #capex
@ryu1moo2 · Post #4470 · 14.05.2026 г., 04:52
#AI#CapEx#메모리#BofA 1. 반도체 capex intensity 하락, CY28까지 공급 확장 제약**. 산업의 성격이 구조적으로 변화. 2. 하이퍼스케일러 누적 CAPEX $2.8Tn 중 RPO $2.1Tn 백로그로 뒷받침 + OpenAI 매출 및 Anthrophic ARR 급증 → 투자는 수요기반으로 설명 가능 3. DRAM/NAND sufficiency ratio 1Q26 64~65% 저점 → CY28까지 100% 하회 → 메모리 ASP 구조적 상승 불가피 공급은 capex로 묶이고 수요는 RPO로 락인 → MU 3.14x P/B는 과열이 아닌 re-rating 초입, 하이닉스(1.98x)·삼성전자(1.71x)
@EconRUDN · Post #8344 · 02.02.2026 г., 11:00
Инвестиции в ИИ: гипербола или историческая трансформация? ARK Invest представила диаграмму, фиксирующую исторические волны капитальных вложений (CapEx) как долю от глобального ВВП. За период 1852–2025 гг. лишь две отрасли достигли пиковых значений 3–5 % ВВП: железные дороги (XIX в.) и автомобилестроение (середина XX в.). Обе трансформировали физическую инфраструктуру, транспорт и социальную организацию. Современный эквивалент — программное обеспечение. Его CapEx достиг 2 % ВВП — уровень, сопоставимый с пиками железных дорог и автопрома. Это отражает глубокую цифровизацию: платформенная экономика, финтех, e-gov, логистика, автоматизация — всё это уже реализовано и масштабировано. ARK предполагает, что к 2030 г. инвестиции в искусственный интеллект достигнут 8 % ВВП, ещё 2 % — на строительство ЦОДов, и 1 % — на космическую инфраструктуру (связь, спутники). Итого: 11 % глобального ВВП — на ИИ-инфраструктуру. Критический анализ: 1️⃣ Масштабы несоразмерны историческим аналогам. 11 % ВВП — сопоставимо с мировыми военными расходами во время Второй мировой войны (около 10–12 % ВВП в 1944 г.). Ни одна мирная отрасль в истории не потребовала такого перераспределения ресурсов. 2️⃣ Физические ограничения. - Дефицит высококвалифицированных кадров (ML-инженеры, системные архитекторы). - Ограниченные мощности производства полупроводников (особенно 3 нм и ниже). - Энергетическая нагрузка: один крупный ЦОД потребляет до 100 МВт — эквивалент города из 100 тыс. человек. - Дефицит критических материалов: медь, литий, редкоземельные элементы, охлаждающие жидкости. 3️⃣ Отсутствие доноров. Для перераспределения 11 % ВВП необходимы «жертвующие» отрасли: традиционная промышленность, энергетика, транспорт. В США или Китае нет отраслей с достаточным «избыточным» капиталом, чтобы добровольно перекачать средства в ИИ. Принудительное перенаправление (как в СССР или Китае 1950-х) невозможно в условиях рыночной экономики без катастрофического снижения производительности в других секторах. 4️⃣ Цель? Текущие применения ИИ — генерация контента, оптимизация рекламы, автоматизация сервисов — не требуют 11 % ВВП. Нет доказательств, что ИИ-алгоритмы следующего поколения (AGI) будут иметь экономически обоснованную норму прибыли, оправдывающую такие вложения. #ИИ#Инвестиции#ЭкономикаТехнологий#ARKInvest#CapEx#ВВП#ТехнологическийПрорыв#Анализ#Гипербола 🌐@EconRUDN