Два свежих раунда TechCrunch показывают, куда уходит капитал в ИИ: 1 млрд долларов в потребительского агентного помощника Instinct и 150 млн долларов в SiMa.ai, которая делает чипы для роботов, дронов и камер вне облачных центров данных.
Две важные денежные истории вокруг AI-инфраструктуры: Google расширяет связку с Marvell и получает право купить её акции на сумму до 12,2 млрд долларов, а Nvidia уже переводит в производство стойки Groq после сделки на 20 млрд долларов. В обоих случаях видно одно и то же: борьба за вычисления и быстрый вывод моделей превращается в очень крупные капитальные решения.
Три свежих сигнала о деньгах в AI сходятся в одну картину: производители и поставщики инфраструктуры по-прежнему живут в режиме гигантских ставок. TSMC показала скачок выручки на 45%, Intel готовит размещение акций на $15 млрд, а Nvidia выстраивает вместе с управляющими активами с Уолл-стрит инфраструктурный рывок на $500 млрд.
В новой мировой подборке об ИИ — сразу несколько важных сигналов: открытые модели быстро приближаются к переднему краю, SpaceX зарабатывает на вычислительном буме, Anthropic закрепляет доступ к инфраструктуре многомиллиардными сделками и параллельно идет в собственную разработку чипов, а Джефф Дин уходит из Google ради нового научного стартапа.
Небольшая по размеру, но важная по смыслу сделка: Infinity привлекла $15 млн при оценке $100 млн от Touring Capital, Principal VC и отдельных исследователей OpenAI и Anthropic. Компания хочет упростить запуск моделей на чипах не от NVIDIA и продаёт не просто библиотеку, а обещание более дешёвой и удобной работы там, где рынок устал от зависимости от CUDA.
Новый материал MIT Technology Review смещает фокус с моделей на промышленную базу: будущее ИИ всё сильнее зависит от сверхдорогих литографических машин, без которых невозможно выпускать передовые чипы. Это важный взгляд на ИИ-экономику, где власть концентрируется не только у разработчиков моделей, но и у крайне узкого круга производителей оборудования.
В сегодняшней подборке от BBC — два сигнала о том, как ИИ меняет мировой рынок железа. С одной стороны, TSMC предупреждает, что издержки растут и цены на чипы могут пойти вверх; с другой — NVIDIA продвигает новый класс персональных компьютеров, где ИИ должен работать не только в дата-центре, но и прямо у пользователя.
Разбор более чем 1 600 вакансий в китайских ИИ-компаниях показывает не простую зависимость от западной инфраструктуры и не полный отказ от неё, а осознанную двойную стратегию. Лабы продолжают активно искать специалистов под NVIDIA и CUDA, но одновременно наращивают спрос на навыки работы с Ascend и Cambricon, готовясь к менее предсказуемому доступу к внешним технологиям.
OpenAI представила Jalapeño, первый собственный чип для вычислений при работе моделей. Ранняя проверка показала лучшую производительность на ватт, а значит борьба за удешевление ИИ всё сильнее смещается из моделей в собственное железо.
