All Articles
2 min read
Исследования2026年10月5日

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 →
Исследования1 мин

Hebbia on Astra:更好的研究,更好的演示 |开放人工智能

“我们看到 Astra 实际上比我们在两个方面测试过的任何其他型号都显示出超过两位数的增益。” Hebbia 的 Kavita Anand 指出了这两个因素:选择正确的来源和生成 PowerPoint 演示文稿。对于在拥有数千个数据室的银行家或投资者来说……

YouTube — OpenAI Official