Все публикации
2 мин чтения
Исследования5 октября 2026 г.

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)
Первоисточник
Ключевые инсайты
  • 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.

Материал агрегирован в рамках национального инфопотока AI Qazaqstan с сохранением ссылки на автора.

Связанные материалы

Все материалы →
Исследования1 мин

Как Салливан и Кромвель создают юридические инструменты с помощью Кодекса | ОпенАИ

В Sullivan & Cromwell LLP Джон Савва использует Кодекс для создания инструментов на основе юридического опыта фирмы. Анализатор соглашений объединяет проект соглашения, избранные прецеденты и руководства, отражающие позиции фирмы и клиента. Он выявляет потенциальные проблемы и возвращает…

YouTube — OpenAI Official
Исследования1 мин

Хеббиа об Астре: Лучше исследования, лучше презентации | ОпенАИ

«Мы видим, что Astra на самом деле демонстрирует двузначный прирост по сравнению с любой другой моделью, которую мы тестировали, по двум направлениям». Кавита Ананд из Hebbia называет два из них: выбор правильных источников и создание презентаций PowerPoint. Для банкира или инвестора, работающего через комнату данных с тысячами…

YouTube — OpenAI Official
Исследования1 мин

Anthropic открывает свои бухгалтерские балансы для Уолл-стрит, показывая рекордные доходы и растущие обязательства

Anthropic — первая крупная лаборатория искусственного интеллекта, подавшая заявку S-1 в SEC и планирующая разместить свою компанию на Nasdaq под тикером «ANT». Цифры впечатляют: квартальный доход составляет $11,6 млрд, первая в истории операционная прибыль, а существующие клиенты тратят в девять раз больше по сравнению с прошлым годом.…

The Decoder