AI 2027: различия между версиями

В отместку за кражу Президент санкционирует кибератаки для саботажа DeepCent. Но к этому времени у Китая 40% его релевантных для ИИ вычислительных ресурсов<ref>Напомним, что с середины 2026 года Китай направлял 80% своих вновь приобретенных чипов ИИ в ЦЗР. Учитывая, что их вычислительные ресурсы удвоились с начала 2026 года (в соответствии с глобальным трендом производства (https://ai-2027.com/research/compute-forecast#section-1-compute-production)), это означает, что ЦЗР имеет 2 млн эквивалентов GPU 2024 года (H100) и потребляет 2 ГВт мощности. У OpenBrain все еще вдвое больше вычислительных ресурсов, чем у DeepCent, а у других американских компаний вместе взятых в 5 раз больше, чем у них. См. раздел распределения вычислительных ресурсов (https://ai-2027.com/supplements/compute-forecast#section-2-compute-distribution) в дополнении по вычислительным ресурсам для получения более подробной информации.</ref> находятся в ЦЗР, где они агрессивно усилили безопасность путем изоляции от сети (airgapping) (закрытия внешних соединений) и внутреннего разделения (siloing). Операции не наносят серьезного, немедленного ущерба. Напряженность возрастает, обе стороны демонстрируют серьезность намерений, передислоцируя военные активы вокруг Тайваня, а DeepCent спешит наладить эффективную работу Agent-2, чтобы начать ускорять свои исследования ИИ.<ref>Несмотря на продолжающуюся национальную централизацию, DeepCent все еще сталкивается с незначительным, но важным дефицитом вычислительных ресурсов. Помимо того, что у них примерно половина общей вычислительной мощности, Китаю приходится использовать большее общее количество чипов, которые (в среднем) ниже качеством, и гетерогенные GPU (которые не всегда легко эффективно соединить), что создает нагрузку на межчиповые сети. Существуют также различия в программном обеспечении (например, у GPU не от Nvidia нет CUDA) и различия в аппаратных спецификациях, что означает, что их код обучения более сложен, медленен и подвержен сбоям. Достижение высокой утилизации является последующей проблемой, поскольку алгоритмы загрузки данных, планирования, коллективной коммуникации и параллелизма отстают от американских компаний. Однако смягчение этих проблем — это в основном вопрос усилий и тестирования, что делает это отличной задачей для недавно украденного Agent-2, и в течение примерно месяца время безотказной работы китайского проекта и их средняя утилизация ресурсов при обучении и инференсе улучшаются до уровня, лишь незначительно отстающего от США.</ref>

Три огромных дата-центра, заполненных копиями Agent-2, работают днем и ночью, производя синтетические обучающие данные. Еще два используются для обновления весов. Agent-2 становится умнее с каждым днем.