🎙 Провели второй созвон Lecture Club по Stanford MS&E 435: Economics of the AI Supercycle.
Лекция 2 — fireside chat с Brad Gerstner (Altimeter Capital) и Sunny Madra (Groq → Nvidia). Тема — экономика inference и compute как узкое горлышко AI. Waiting room и пароль на Zoom-е сработали — «незваных гостей» в этот раз не поймали.
Несколько мыслей из обсуждения:
• Никита (я) — Курс ведёт сотрудник Altimeter, гости — из портфельных компаний, поэтому всё «мы — гении» фильтруем. Главный практический сигнал — цена аренды H100: 5-летнему чипу до сих пор не хватает supply. И — модели, которыми мы пользуемся сегодня, обучены ещё на Hopper, не на Blackwell/Rubin. Самое интересное впереди.
• Джин (футуролог) — GDP как метрика изначально манипулятивна (придумана в 30-х, искажена военными расходами с WWII). График «удвоения GDP» из лекции — красивая картинка, не научный аргумент. И вообще риторика «нам срочно нужны новые железки» — отчасти лоббирование рынком самого себя.
• Александр — Положительная gross margin Anthropic = пузырь скорее не лопнет, а «сдуется» через отбрасывание слабых. Параллельный вывод для каждого из нас: либо станешь глубоким специалистом, либо AI обучится на твоих действиях и сам тебя заменит — как роботы заменили сортировщиков на китайских складах.
• Паша — Внутри Nvidia Jensen требует «×100, не меньше» от каждой итерации — это перенастраивает горизонт планирования. Параллель из истории: переход от собирательства к земледелию = переход от труда к услугам. IQ коммодитизируется, EQ становится новой редкостью.
• Артём — Прорыв в inference может прийти не со стороны железа, а со стороны архитектуры моделей: меньше токенов на запрос = тот же эффект, что новые чипы. Отдельно: упомянутый Madra «deterministic AI» — потенциально следующий quantum-like прорыв, потому что детерминированность критична для бизнес-процессов.
• Дмитрий — Скорость отклика становится ключевой UX-метрикой для AI-продуктов. Большие игроки начнут делать свои чипы — прецедент Apple M-серии. Европа рискует пропустить волну из-за медленной регуляции и превратиться в «туристическую экономику».
• Илина — Адвокат дьявола: технологии меняются быстрее, чем люди успевают перестроиться. Между «AI уже здесь» и «люди ещё не приспособились» — окно для кризиса масштаба COVID-локдауна. Энтузиазм есть, готовности — нет.
• Виктор — Параллель с 2000: те, кто инвестировал в S&P 500 на пике дотком-пузыря, выходили в ноль 14 лет. Главный анти-пузырный индикатор — размер реального спроса. И встречный вопрос: кто реально пользуется 5-летними H100 и для чего?
• Артём (вторая мысль) — Мы в развилке сценариев. Один из них — киберпанк: high-tech + low life, корпорации больше государств. Провокативная альтернатива: построить экономику на «рабстве агентов» — гуманно, и распределение богатства решено через зарплату владельцу агента.
• Андрей — Возможно, следующий скачок — аналоговые чипы под конкретные сети (как когда-то GPU отделились от CPU). И отдельно: в разговоре не хватает марксистской рамки — меняется не просто индустрия, меняется природа труда.
📺 Запись созвона:
https://youtu.be/YFR1e1bKheg
📆 Следующая встреча — понедельник 18 мая, 10am ET / 5pm MSK
📍 Регистрация на luma: https://luma.com/13cl7bnz
К просмотру — Lecture 3: Chase Lochmiller (CEO, Crusoe)
🎥 https://www.youtube.com/watch?v=4zk-hJ50vmU
Доп. материалы:
• A Primer on AI Data Centers — https://www.generativevalue.com/p/a-primer-on-ai-data-centers
• The AI Infrastructure of the Future (McKinsey podcast) — https://www.mckinsey.com/capabilities/tech-and-ai/our-insights/the-ai-infrastructure-of-the-future
