All Articles
2 min read
ResearchOctober 5, 2026

Epoch AI: чипов, отгруженных к 2027г., может оказаться больше, чем спроса на ИИ-агентов.

Epoch AI: чипов, отгруженных к 2027г., может оказаться больше, чем спроса на ИИ-агентов. Но окупить их можно, если за агент-часы начнут платить как за работу человека. Epoch AI в своем свежем исследовании обсуждают вопрос: а сколько ИИ-агентов может работать одновременно на том…

Все о блокчейн/мозге/space/WEB 3.0 в России и мире·Telegram — blockchainRF (блокчейн / мозг / space / WEB 3.0)
Original Source
Key Takeaways
  • 01.Epoch AI: чипов, отгруженных к 2027г., может оказаться больше, чем спроса на ИИ-агентов
  • 02.Но окупить их можно, если за агент-часы начнут платить как за работу человека
  • 03.Epoch AI в своем свежем исследовании обсуждают вопрос: а сколько ИИ-агентов может работать одновременно на том…

Epoch AI: чипов, отгруженных к 2027г., может оказаться больше, чем спроса на ИИ-агентов. Но окупить их можно, если за агент-часы начнут платить как за работу человека. Epoch AI в своем свежем исследовании обсуждают вопрос: а сколько ИИ-агентов может работать одновременно на том железе, которое сейчас строится? Их ответ: 33–171 млн агентов одновременно от фронтирных компаний на чипах, которые будут отгружены к 2027 году. А если взять открытые модели DeepSeek, то те же дата-центры потянут до 1,9 млрд агентов. Но есть проблема - спрос не успевает. Использование даже 20% этих мощностей потребует $2,6–5,3 трлн в год API-расходов. При этом вся выручка разработчиков моделей к концу 2027-го при нынешнем темпе роста составит ~ $1 трлн. Получается разрыв в 3–5 раз. Но надо учитывать, что дефицита вычислений для обычного ИИ, чат-ботов, поисковых запросов по-прежнему нет. Там спрос реальный и огромный. Разрыв возникает в другом месте, где индустрия строит под агентное будущее, когда компании массово покупают агентов вместо найма сотрудников. А это будущее пока не наступило в нужном масштабе, потому что корпоративный спрос растет медленно, люди ещё не научились делегировать свою работу агентам,даже когда инструмент уже готов.

Aggregated within AI Qazaqstan national intelligence stream with author attribution.

Related Intelligence

All stories →
Research1 мин

How Sullivan & Cromwell builds legal tools with Codex | OpenAI

At Sullivan & Cromwell LLP, John Savva uses Codex to build tools around the firm’s legal expertise. Agreement Analyzer brings together a draft agreement, selected precedents, and playbooks reflecting the firm’s and client’s positions. It identifies potential issues and returns a…

YouTube — OpenAI Official
Research1 мин

Hebbia on Astra: Better research, better presentations | OpenAI

“We see Astra actually show over double digit gains over any other model we've tested on two fronts.” Hebbia’s Kavita Anand names the two: selecting the right sources and generating PowerPoint presentations. For a banker or investor working through a data room with thousands of…

YouTube — OpenAI Official