Розробка Meta зчитує мозкові сигнали, ціни на Apple зростають через ШІ, OpenAI випускає чип

У регулярному дайджесті High Bar Journal запрошені експерти розповідають, що у їхній галузі варте уваги. Новинами зі світу ШІ ділиться Сергій Бриль, Head of Data Science and Analytics в LetyShops.

Разом із Сергієм розбираємо, чи призведе розробка Meta до революції у сфері нейроінтерфейсів, як трактувати зростання індустрії генеративного ШІ, й чого домагається OpenAI з чипом Jalapeño.

Meta представила Brain2Qwerty v2 — неінвазивну систему зчитування мозкових сигналів

Вона читає цілі слова та розпізнає їхній зміст — із точністю, що наближається до результатів хірургічних імплантів. Meta також відкрила вихідний код обох версій системи. Що це означає для індустрії? 

Meta дійсно показала вражаючу точність розпізнавання слів без вживлення імплантів у мозок. Проте система досягла таких результатів на MEG (магнітоенцефалографі) — нерухомому сканері вагою в тонни й вартістю в мільйони доларів, а не на носимому девайсі, як усім хотілося б.

Навіщо тоді відкривати код? Відповідь — у знахідці Meta: точність зростає лог-лінійно з обсягом даних. Тобто розрив із імплантами закривається не новим залізом і не більш просунутим алгоритмом, а даними, і саме їхня нестача — тепер вузьке місце.

Відкритий код і $5-мільйонний фонд Digital Brain Project на стимулювання відкритих датасетів дають Meta те, чого їй бракує: ресурс (дані) напрацьовує спільнота. Вже поверх цих даних Meta будує foundational-моделі мозку (Tribe, NeuralSet, NeuralBench — частини екосистеми Meta NeuroAI), на яких згодом працюватиме галузь нейроінтерфейсів.

Виграють лабораторії з доступом до MEG і сама Meta як інфраструктура. Це заявка на володіння стандартом нейро-ШІ ще до того, як ринок нейроінтерфейсів по-справжньому запрацював.

Дослідження Exponential View показує, що індустрія генеративного ШІ торік досягла $110 млрд доходів

Вона зростає втричі швидше, ніж будь-яка попередня революційна технологія. Про що це свідчить?

Індустрія з рекордною швидкістю набрала обертів — але поки лише щоб вийти в нуль за власним рахунком за «залізо».

Куди все хитнеться — залежатиме від еластичності попиту. Звіт оцінює: кожні −10% ціни дають +12–18% спожитих токенів, тож сукупні витрати все одно зростають. Поки ця залежність тримається, здешевлення розширює ринок швидше, ніж стискає маржу, і розбудова окупається.

Галузь дедалі більше переходить від конкуренції моделей до боротьби за собівартість токена: той, хто запропонує дешевші токени з видимим користувачу результатом і нарощуватиме частку.

Цей звіт — не про зростання, а про крихкість поточної стадії. Уся ставка на будівництво ШІ-інфраструктури тримається на припущенні, що попит залишиться еластичним (тобто здешевлення нарощуватиме сукупні витрати, а не зменшуватиме їх). Це ставка на мільярди доларів, і технологічні гіганти бояться програти, якщо перестануть вкладати.

OpenAI поділилася новими деталями про Jalapeño — перший власний чип, розроблений разом із компанією Broadcom

Jalapeño — це ASIC-чип для інференсу: він обслуговує вже навчені моделі для кінцевих користувачів, на відміну від чипів для тренування. Як ця розробка вплине на ринок?

OpenAI володіє єдиним шаром – архітектурою чипів під власні патерни інференсу (обчислень, які виконує навчена модель, коли відповідає на запит користувача — Ред.), а все капіталомістке: від виготовлення чипа (Broadcom, заводи) до його експлуатації (серверні системи Celestica, дата-центри Microsoft) орендує.

Тому реальний ризик — не надмірна інтеграція, а жорсткість ASIC (Application-specific integrated circuit, інтегральна схема для специфічного застосування — Ред.), адже це чип, спроєктований під конкретну задачу. Тобто OpenAI заморожує архітектуру в залізі в сфері, де форма моделей змінюється швидше за виготовлення чипа.

Кастомний чип хоче забрати у Nvidia інференс. Цим зайняті й інші технологічні гіганти: Google з чипом TPU, Amazon — з Trainium, а Meta — з MTIA. Однак це не загрожує ядру Nvidia – тренуванню моделей. 

Ідея OpenAI не в тому, щоб позбутися залежності від Nvidia, а в тому, щоб контролювати повторювану собівартість обслуговування 800 млн своїх користувачів і, відповідно, збільшити власну маржу.

Apple підвищує ціни на техніку

Чому причина криється у цінах на памʼять і до чого тут ШІ?

Сем Альтман обіцяв, що ШІ зробить речі «радикально дешевшими». Поки що виходить навпаки, і це б'є по найспоживаніших пристроях. Apple вперше за роки офіційно піднімає ціни: Кук назвав дефіцит «повінню раз на сто років», а зростання цін – неминучим.

Причина: контрактні ціни на пам'ять DRAM (Dynamic Random Access Memory, оперативну памʼять пристроїв — Ред.) зросли на 93–98% за рік, а пам'ять і сховище в топовому iPhone подорожчали для Apple приблизно вчетверо.

Пам'ять — це найдорожчий і взаємозамінний компонент майже в будь-якому пристрої, а дата-центри поглинають дедалі більшу її частку: з близько 32% світового споживання DRAM п'ять років тому до майже 50% торік. Найкапіталізованіші покупці — великі ШІ-компанії — просто перебивають ціну решти.

Рішення не видно. DRAM для західних бізнесів виробляють лише три компанії: Samsung, SK Hynix, Micron. Вони, обпікшись на збитках 2023 року, свідомо не нарощують потужності, тримаючи олігополію на ринку.

Швидко заповнити ринок може тільки Китай з CXMT — четвертим виробником DRAM у світі. Але тоді Захід опиняється перед вибором: тримати санкції і миритися з дефіцитом для власних споживачів, чи впустити китайську пам'ять і легітимізувати конкурента, якого водночас намагається стримати.

Виходить, що споживач платить дорожче за пристрої, фактично авансуючи будівництво дата-центрів найбагатших ШІ-компаній, а Захід обирає між власним дефіцитом і посиленням Китаю. Тоді як рахунок приходить нам, простим споживачам.