Machinelearning

Кризис DRAM меняет рынок и подход к обучению современного ИИ. ✔️ Рынок захлестнул дефицит оперативной памяти и других накопителей: ИИ-гиганты выкупили огромные объёмы DRAM, HBM и NAND. Nvidia, по слухам, прекращает поставлять дистрибьюторам видеопамять в комплекте с GPU — теперь её нужно закупать отдельно. На текущий момент цены на SSD и оперативную память выросли на 50-100% по сравнению с началом года. Производители ноутбуков и смартфонов фиксируют задержки поставок, а комплект DDR5 на 64 ГБ уже стоит дороже PS5. 🤯 ✔️ Мы спросили Гигачат, как кризис повлияет на развитие нейросетей и обучение моделей. ИИ-помощник формулирует так: "Дефицит памяти — это временный дисбаланс между взрывным ростом ИИ-индустрии и производственными мощностями, которые просто не успели масштабироваться под такой спрос. Высокая стоимость памяти заставляет компании переосмыслить подходы к обучению: вместо наращивания "железа напролом" фокус смещается на эффективные архитектуры и методы.". Подробнее — в видео. @ai_machinelearning_big_data #ai#llm#ml#ramcrisis#infrastructure

MWS Cloud включается в игру: запускает Data Lakehouse Пока все обсуждают, как внедрять LLM, в MWS Cloud сделали ход: вышли с собственной платформой для хранения и обработки больших данных — MWS Data Lakehouse. Это уже не просто база или витрина, это полноценный фундамент для обучения, инференса и аналитики. Ключевая особенность — универсальность. Платформа работает с любыми типами данных: структурированными, неструктурированными, векторными. Поддержка Apache Parquet, Iceberg, Greenplum, Postgres, запуск в Kubernetes, объектное S3-хранилище. Всё, что нужно, чтобы компания могла: обучать ML/LLM модели, строить BI-отчёты, прогнозировать, сегментировать, оптимизировать. И всё это без копирования данных между системами. Главное — цифры. Платформа ускоряет обработку данных в 23 раза. Хранилище используется на 40% экономичнее. В 2,5 раза выше эффективность ИТ-персонала. Витрины данных считаются в 2 раза быстрее. То есть платформа не просто "поддерживает ИИ" — она позволяет его внедрять в реальных бизнес-процессах, а не в пилотах и презентациях. Безопасность и масштабируемость. Встроенные инструменты шифрования, маскирования, аудита, контроль доступа. Централизованное управление, масштабирование без простоев. Можно запускать кластеры под разные команды и сценарии параллельно — без дублирования данных. Контекст: рынок меняется. Компании всё активнее вкладываются в инструменты, которые позволяют работать с ИИ на проде, а не просто тестировать гипотезы. Lakehouse — архитектура, к которой уже перешли десятки тысяч компаний на Западе. MWS Cloud предлагает такую же модель — внутри российской облачной экосистемы. И да: MWS Data Lakehouse — часть экосистемы MWS Data, включающей 25+ сервисов для хранения, аналитики и AI. Почему это важно. ИИ уже давно не хобби айтишников. Это трансформация всей ИТ-архитектуры компаний. А без таких платформ запуск ИИ-проектов становится дорогим, медленным и уязвимым. Именно поэтому сейчас выигрывают не те, у кого «есть данные», а те, у кого есть инфраструктура, чтобы эти данные реально использовать. @ai_machinelearning_big_data #data#ai#ml#infrastructure#mts