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…
- 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.
Related Intelligence
All stories →GPT-6.1 Terra 将 OpenAI 的 API 价格减半,但仍比其更大的模型取得进展
OpenAI 发布了 GPT-6.1 Terra,这是一款中端模型,与前身相比,API 价格降低了一半。分析师表示,它为每美元的智能设定了新标准,特别是对于日常计算任务和人工智能驱动的计算机控制。文章 GPT-6.1 Terra...
Sullivan & Cromwell 如何利用 Codex 构建法律工具 |开放人工智能
在 Sullivan & Cromwell LLP,John Savva 使用 Codex 围绕公司的法律专业知识构建工具。协议分析器汇集了协议草案、选定的先例和反映公司和客户立场的行动手册。它识别潜在问题并返回...
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……