TGINSIGHT SIMILAR POSTS
Изворен канал @pythonotes · Post #60 · 31 мар.
Вторая по частоте future-функция, которую я использовал, это абсолютный импорт from __future__ import absolute_import Что она делает? Изменения, которые вносит эта инъекция описаны в PEP328 Покажу простой пример. Допустим, есть такой пакет: /my_package /__init__.py /main.py /string.py Смотрим код в my_package/main.py # main.py import string Простой пример готов) Вопрос в том, какой модуль импортируется в данном случае? Есть два варианта: 1. модуль в моём пакете my_package.string 2. стандартный модуль string И вот тут вступает в дело приоритет импортов. В Python2 порядок следующий: помимо иных источников, раньше ищется модуль внутри текущего пакета, а потом в стандартных библиотеках. Таким образом мы импортнём my_package.string. Но в Python3 это поведение изменилось. Если мы указываем просто имя пакета, то ищется именно такой модуль, игнорируя имена в текущем пакете. Если мы хотим импортнуть именно подмодуль из нашего пакета то, мы должны теперь явно это указывать. from my_package import string или относительный импорт, но с указанием пути относительно текущего модуля main from . import string Еще одной неоднозначностью меньше 😎 Подробней про импорты здесь: https://docs.python.org/3/tutorial/modules.html #2to3#pep#basic
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