Если вы думаете, будто Китай – лишь производитель ширпотреба, и что у него на крючке лишь страны Африки - вы сильно ошибаетесь
Германия и ЕС на большущем и остром крючке у Китая. И освободиться от него куда сложнее, чем от энергозависимости.
Таково сенсационное заключение годового отчета консультативного совета по экономразвитию Германии за 2022/2023. Огромный (422 стр.), по-немецки тщательный и детальный (200+ диаграмм и таблиц) документ можно обобщить до 3х ключевых выводов.
1) В мировой экономике сформировалась новая реальность, в которой главными национальными приоритетами становится обеспечение устойчивости цепочек поставок и стратегической автономии.
2) Начавшийся энергетический кризис весомо ухудшит состояние экономики Германии (и ЕС в целом) в 2023, но уже понятно, как его преодолеть на практике - стратегически и логистически.
3) Главным вызовом для стратегической автономии Германии (и ЕС в целом) является сильнейшая зависимость от Китая по критическим для импорта продуктам. Как ответить на этот вызов пока непонятно. Ибо уж слишком широк ассортимент (208 из 278 критических продуктов) и слишком велика доля Китая (45,1%) в критическом импорте.
Критическая зависимости от импорта основана на сочетании трех показателей:
a) возможности диверсификации импорта, рассчитываемые по индексу Херфиндаля-Хиршмана;
b) доля импорта из стран, не входящих в ЕС, в общем внутреннем спросе;
c) возможности замещения импортируемого продукта отечественным.
Если все три показателя для продукта превышают определенные пороговые значения, продукт считается продуктом критическим для импорта.
Зависимость Германии и ЕС в целом от Китая (для ЕС она еще выше – 52%) – это вовсе не зависимость по ширпотребу (как ошибочно полагают многие не знакомые с реальным положением дел).
Например:
• три крупнейших группы товаров критического импорта для Германии – это компьютеры, детали авиационных двигателей и антибиотики;
• отсутствие даже небольших по объему групп товаров критического импорта способно остановить производство Германией тяговых электродвигателей, дронов, промышленных роботов, устройств 3D печати, топливных элементов, фотоэлектрических систем и др.;
• по состоянию на 2022, возможности Германии для замещения товаров критического импорта существуют только для продукции двух стран. И это, увы не Китай и не США (для которых зависимость по критическому импорту от Китая минимальная - всего 3%)
Так что, если вы думали, будто Китай – лишь производитель ширпотреба, и что у него на крючке лишь страны Африки, - вы сильно ошибались.
#Китай #Европа #Экономика
Германия и ЕС на большущем и остром крючке у Китая. И освободиться от него куда сложнее, чем от энергозависимости.
Таково сенсационное заключение годового отчета консультативного совета по экономразвитию Германии за 2022/2023. Огромный (422 стр.), по-немецки тщательный и детальный (200+ диаграмм и таблиц) документ можно обобщить до 3х ключевых выводов.
1) В мировой экономике сформировалась новая реальность, в которой главными национальными приоритетами становится обеспечение устойчивости цепочек поставок и стратегической автономии.
2) Начавшийся энергетический кризис весомо ухудшит состояние экономики Германии (и ЕС в целом) в 2023, но уже понятно, как его преодолеть на практике - стратегически и логистически.
3) Главным вызовом для стратегической автономии Германии (и ЕС в целом) является сильнейшая зависимость от Китая по критическим для импорта продуктам. Как ответить на этот вызов пока непонятно. Ибо уж слишком широк ассортимент (208 из 278 критических продуктов) и слишком велика доля Китая (45,1%) в критическом импорте.
Критическая зависимости от импорта основана на сочетании трех показателей:
a) возможности диверсификации импорта, рассчитываемые по индексу Херфиндаля-Хиршмана;
b) доля импорта из стран, не входящих в ЕС, в общем внутреннем спросе;
c) возможности замещения импортируемого продукта отечественным.
Если все три показателя для продукта превышают определенные пороговые значения, продукт считается продуктом критическим для импорта.
Зависимость Германии и ЕС в целом от Китая (для ЕС она еще выше – 52%) – это вовсе не зависимость по ширпотребу (как ошибочно полагают многие не знакомые с реальным положением дел).
Например:
• три крупнейших группы товаров критического импорта для Германии – это компьютеры, детали авиационных двигателей и антибиотики;
• отсутствие даже небольших по объему групп товаров критического импорта способно остановить производство Германией тяговых электродвигателей, дронов, промышленных роботов, устройств 3D печати, топливных элементов, фотоэлектрических систем и др.;
• по состоянию на 2022, возможности Германии для замещения товаров критического импорта существуют только для продукции двух стран. И это, увы не Китай и не США (для которых зависимость по критическому импорту от Китая минимальная - всего 3%)
Так что, если вы думали, будто Китай – лишь производитель ширпотреба, и что у него на крючке лишь страны Африки, - вы сильно ошибались.
#Китай #Европа #Экономика
3й этап цифровизации мира станет для Homo sapiens последним.
Финансовое обоснование замены людей на генеративный ИИ.
Бизнес прагматичен и жесток. И какие бы заманчивые перспективы ни сулил генеративный искусственный интеллект (ГенИИ), современный бизнес, как и 100 лет назад интересует лишь максимизация прибыли.
А поскольку эволюция сделала человеческие мозги и тела столь дешевы, и при этом в некоторых вещах люди непревзойденно хороши, - то это, казалось бы, должно сохранить людям конкурентоспособность, как бы быстро ни развивался ГенИИ.
Судите сами – убеждают сторонники такой точки зрения.
Человек – это аналоговая машина, потребляющая менее 150 ватт энергии в час и работающая на тарелке каши, неплохо справляясь с самым широким спектром деятельности. А поскольку эта аналоговая машина столь эффективна и дешева в эксплуатации, средняя мировая зарплата составляет примерно $5 долларов в час, а для некоторых задач в некоторых частях мира средняя зарплата составляет менее $1 в день.
И как с этим соревноваться даже сверх-умному ГенИИ?
А вот так!
Подобные оценки перестают действовать в оцифрованном информационном мире, в который наш материальный мир трансформируется со страшной скоростью.
В цифровом мире остаются лишь 3 фактора стоимости работы:
1. стоимость создания информации;
2. стоимость вычислений, необходимых для переработки информации;
3. стоимость распространения информации.
1й этап цифровизации мира ознаменовался появлением микрочипов, быстро снизивших стоимость вычислений на 3-4 порядка. Уже самый 1й программируемый компьютер общего назначения ENIAC был в 5000 раз быстрее, чем любая другая вычислительная машина того времени, и предположительно мог вычислить траекторию ракеты за 30 секунд по сравнению с 30 часами, рассчитанными вручную людьми.
2й этап цифровизации мира осуществил Интернет, кардинально изменивший подход к перемещению битов на большие расстояния. До появления Интернета любое перемещение битов стоило немалых денег. А с его появлением, стоимость отправки документов электронной почтой, потоковое видео или использования практически любого облачного сервиса делается мизерной . Уже в начале 21 века стоимость перемещения бита составляла около 2 умножить на 10 в минус 10й степени. Т.е. отправка, скажем, 1 килобайта уже стоила на порядки дешевле цены почтовой марки. Ну а сейчас, - сами представьте, насколько это дешево.
3й этап цифровизации мира начался в этом году с началом широкого распространения ГенИИ.
И если 1й этап цифровизации свел маржинальные издержки (предельные затраты) вычислений к нулю, 2й этап свел к нулю маржинальные издержки распространения информации, то 3й этап вполне способен свести к нулю маржинальные издержки создания информации.
И потому, как бы ни были дешевы человеческие мозги и тела, в цифровом информационном мире ГенИИ все равно будет дешевле.
Сомневающиеся в этом могут почитать подробности в аналитическом кейсе партнеров венчурной компании Andreessen Horowitz The Economic Case for Generative AI and Foundation Models
#LLM #Экономика #Бизнес
Финансовое обоснование замены людей на генеративный ИИ.
Бизнес прагматичен и жесток. И какие бы заманчивые перспективы ни сулил генеративный искусственный интеллект (ГенИИ), современный бизнес, как и 100 лет назад интересует лишь максимизация прибыли.
А поскольку эволюция сделала человеческие мозги и тела столь дешевы, и при этом в некоторых вещах люди непревзойденно хороши, - то это, казалось бы, должно сохранить людям конкурентоспособность, как бы быстро ни развивался ГенИИ.
Судите сами – убеждают сторонники такой точки зрения.
Человек – это аналоговая машина, потребляющая менее 150 ватт энергии в час и работающая на тарелке каши, неплохо справляясь с самым широким спектром деятельности. А поскольку эта аналоговая машина столь эффективна и дешева в эксплуатации, средняя мировая зарплата составляет примерно $5 долларов в час, а для некоторых задач в некоторых частях мира средняя зарплата составляет менее $1 в день.
И как с этим соревноваться даже сверх-умному ГенИИ?
А вот так!
Подобные оценки перестают действовать в оцифрованном информационном мире, в который наш материальный мир трансформируется со страшной скоростью.
В цифровом мире остаются лишь 3 фактора стоимости работы:
1. стоимость создания информации;
2. стоимость вычислений, необходимых для переработки информации;
3. стоимость распространения информации.
1й этап цифровизации мира ознаменовался появлением микрочипов, быстро снизивших стоимость вычислений на 3-4 порядка. Уже самый 1й программируемый компьютер общего назначения ENIAC был в 5000 раз быстрее, чем любая другая вычислительная машина того времени, и предположительно мог вычислить траекторию ракеты за 30 секунд по сравнению с 30 часами, рассчитанными вручную людьми.
2й этап цифровизации мира осуществил Интернет, кардинально изменивший подход к перемещению битов на большие расстояния. До появления Интернета любое перемещение битов стоило немалых денег. А с его появлением, стоимость отправки документов электронной почтой, потоковое видео или использования практически любого облачного сервиса делается мизерной . Уже в начале 21 века стоимость перемещения бита составляла около 2 умножить на 10 в минус 10й степени. Т.е. отправка, скажем, 1 килобайта уже стоила на порядки дешевле цены почтовой марки. Ну а сейчас, - сами представьте, насколько это дешево.
3й этап цифровизации мира начался в этом году с началом широкого распространения ГенИИ.
И если 1й этап цифровизации свел маржинальные издержки (предельные затраты) вычислений к нулю, 2й этап свел к нулю маржинальные издержки распространения информации, то 3й этап вполне способен свести к нулю маржинальные издержки создания информации.
И потому, как бы ни были дешевы человеческие мозги и тела, в цифровом информационном мире ГенИИ все равно будет дешевле.
Сомневающиеся в этом могут почитать подробности в аналитическом кейсе партнеров венчурной компании Andreessen Horowitz The Economic Case for Generative AI and Foundation Models
#LLM #Экономика #Бизнес
Andreessen Horowitz
The Economic Case for Generative AI and Foundation Models | Andreessen Horowitz
With generative AI, we’re already seeing use cases with orders-of-magnitude improvement in time, cost, and performance over previous AI waves.
В Китае считают, что лидерство США в ИИ может оказаться иллюзией.
Крупнейшей индустриальной системой Китая уже год управляет ИИ.
Уже 3 года назад Китай сделал США, как бог черепаху, в трех важнейших отраслях, основанных на критических технологиях: платежные платформы, технологии связи 5-гопоколения (5G) и высокоскоростные железные дороги [2].
Согласно опубликованной SCMP вчера информации, четвертой основанной на критических технологиях отраслью, в которой Китай превзошел США, стало … промышленное использование ИИ.
В публикации корреспондента SCMP в Пекине Стивена Чена [1] рассказывается о выводах экспертов Китайской академии железнодорожных наук (CARS), опубликованных в большом академическом рецензируемом журнале China Railway Science [3].
Эти выводы можно резюмировать так.
1) Китай вот уже год, как использует ИИ для предиктивного управления эксплуатацией своей сети высокоскоростных железных дорог. Это крупнейшая в мире высокотехнологичная инфраструктурная система протяженностью 45 000 км.
2) Центр ИИ-технологий в Пекине обрабатывает огромные объемы данных в режиме реального времени со всей страны и может с 95%-ной точностью предсказывать возникновение нештатных ситуациях и предупреждать о них бригады техобслуживания не позже, чем за 40 минут до их прогнозируемого возникновения.
3) В результате таких предсказаний, за 2023 ни на одной из действующих высокоскоростных железнодорожных линий Китая не случилось ни одного инцидента, потребовавшего снижения скорости составов из-за серьезных проблем с путями, а количество мелких неисправностей путей сократилось на 80 процентов по сравнению с предыдущим годом (до ИИ).
4) По мнению экспертов, ИИ не только может прогнозировать и выдавать предупреждения до того, как возникнут проблемы, но и обеспечивает точное и своевременное техобслуживание, что позволяет поддерживать инфраструктуру высокоскоростных железнодорожных линий в лучшем состоянии, чем при сдаче в эксплуатацию.
Этот мега=проект Китая демонстрирует разницу подходов к внедрению ИИ в США и Китае. Китайские эксперты формулируют эту разницу примерно так:
• в США ИИ-системы учат лишь хорошо говорить в онлайне,
• а в Китае – хорошо работать в реальном мире.
«Если США смогут превратить технологии типа ChatGPT и Sora в дающие ощутимую отдачу в реале, у них появится потенциал сохранить свою лидирующую позицию в мире. В противном случае лидерство окажется иллюзией» - добавил один из китайских экспертов.
Для справки
1) Для обучения этой ИИ-системы были использованы 400 терабайтов необработанных данных: включая значения динамических сигналов, зафиксированных датчиками колес, записи движений кузова поезда, вибрации рельсов и метеорологические записи, колебания амплитуд тока электросети и даже записи мониторинга электромагнитного спектра). До внедрения алгоритмы ИИ прошли тщательную проверку человеком, чтобы гарантировать их безопасность
2) Высокоскоростная железная дорога Китая является самой быстрой в мире, ее скорость составляет 350 км/ч, а в следующем году планируется увеличить ее до 400 км/ч. Ожидается, что сеть продолжит свое быстрое расширение, пока не соединит все города с населением более 500 тыс человек.
1 https://www.scmp.com/news/china/science/article/3255039/china-puts-trust-ai-maintain-largest-high-speed-rail-network-earth
2 https://yangx.top/theworldisnoteasy/1246
3 https://www.railjournal.com/tag/china-railway/
#Китай #США #Экономика #Технологии
Крупнейшей индустриальной системой Китая уже год управляет ИИ.
Уже 3 года назад Китай сделал США, как бог черепаху, в трех важнейших отраслях, основанных на критических технологиях: платежные платформы, технологии связи 5-гопоколения (5G) и высокоскоростные железные дороги [2].
Согласно опубликованной SCMP вчера информации, четвертой основанной на критических технологиях отраслью, в которой Китай превзошел США, стало … промышленное использование ИИ.
В публикации корреспондента SCMP в Пекине Стивена Чена [1] рассказывается о выводах экспертов Китайской академии железнодорожных наук (CARS), опубликованных в большом академическом рецензируемом журнале China Railway Science [3].
Эти выводы можно резюмировать так.
1) Китай вот уже год, как использует ИИ для предиктивного управления эксплуатацией своей сети высокоскоростных железных дорог. Это крупнейшая в мире высокотехнологичная инфраструктурная система протяженностью 45 000 км.
2) Центр ИИ-технологий в Пекине обрабатывает огромные объемы данных в режиме реального времени со всей страны и может с 95%-ной точностью предсказывать возникновение нештатных ситуациях и предупреждать о них бригады техобслуживания не позже, чем за 40 минут до их прогнозируемого возникновения.
3) В результате таких предсказаний, за 2023 ни на одной из действующих высокоскоростных железнодорожных линий Китая не случилось ни одного инцидента, потребовавшего снижения скорости составов из-за серьезных проблем с путями, а количество мелких неисправностей путей сократилось на 80 процентов по сравнению с предыдущим годом (до ИИ).
4) По мнению экспертов, ИИ не только может прогнозировать и выдавать предупреждения до того, как возникнут проблемы, но и обеспечивает точное и своевременное техобслуживание, что позволяет поддерживать инфраструктуру высокоскоростных железнодорожных линий в лучшем состоянии, чем при сдаче в эксплуатацию.
Этот мега=проект Китая демонстрирует разницу подходов к внедрению ИИ в США и Китае. Китайские эксперты формулируют эту разницу примерно так:
• в США ИИ-системы учат лишь хорошо говорить в онлайне,
• а в Китае – хорошо работать в реальном мире.
«Если США смогут превратить технологии типа ChatGPT и Sora в дающие ощутимую отдачу в реале, у них появится потенциал сохранить свою лидирующую позицию в мире. В противном случае лидерство окажется иллюзией» - добавил один из китайских экспертов.
Для справки
1) Для обучения этой ИИ-системы были использованы 400 терабайтов необработанных данных: включая значения динамических сигналов, зафиксированных датчиками колес, записи движений кузова поезда, вибрации рельсов и метеорологические записи, колебания амплитуд тока электросети и даже записи мониторинга электромагнитного спектра). До внедрения алгоритмы ИИ прошли тщательную проверку человеком, чтобы гарантировать их безопасность
2) Высокоскоростная железная дорога Китая является самой быстрой в мире, ее скорость составляет 350 км/ч, а в следующем году планируется увеличить ее до 400 км/ч. Ожидается, что сеть продолжит свое быстрое расширение, пока не соединит все города с населением более 500 тыс человек.
1 https://www.scmp.com/news/china/science/article/3255039/china-puts-trust-ai-maintain-largest-high-speed-rail-network-earth
2 https://yangx.top/theworldisnoteasy/1246
3 https://www.railjournal.com/tag/china-railway/
#Китай #США #Экономика #Технологии
South China Morning Post
China puts trust in AI to maintain largest high-speed rail network on Earth
The railway system is in better condition than when it was first built, according to peer-reviewed paper.
В Рунете вирусится анализ ТГ-канала Кримсон Дайджест о «Голдман Сакс и Искусственном Интеллекте (и немного про капитализацию Nvidia)».
Имхо, авторы анализа порхают по кликбейтным вершкам новости, не опускаясь до ее корешков. А корешок этот прост, понятен и полезен для понимания (как у морковки для здоровья)).
Новый отчет Голдман Сакс [3] (он 3-й по счету вышел) следует читать в паре с отчетом их главного конкурента ЖПМорган [2] (он вышел 2-м). И при этом, держа в памяти предыдущий отчет Голдман Сакс, вышедший всего на месяц раньше [1] (опубликован 1-м).
Согласно этим отчетам:
• Отчет #1 - перспективы ИИ для экономики и вообще «очень позитивны»
• Отчет #2 - перспективы ИИ для экономики и вообще «большие и сияющие»
• Отчет #3 - перспективы ИИ для экономики и вообще «совсем не блестящие и сильно переоценены»
По прочтению всех 3х отчетов становится очевидно, что к инвест аналитике они имеют лишь условное отношение. И это всего лишь замаскированные под аналитические отчеты способы влияния на рынок со стороны быков и медведей. И проблема лишь в том, что Голдман Сакс и ЖПМорган никак не определятся, кто из них будут медведем, а кто быком.
— 13 мая Голдман Сакс отчетом #1 решил застолбить за собой место главного быка на ИИ рынках
— 23 мая ЖПМорган отчетом #2 попросил Голдман Сакс подвинуться на этом хлебном месте
— но не желающий делиться местом главного животного, Голдман Сакс всего через месяц отчетом #3 решил превратиться в медведя
Так что делать хоть какие-то серьезные выводы о перспективах ИИ-рынков (HW, SW, Services) на основе наблюдения за подковерной битвой быков и медведей я бы никому не советовал.
Картинка https://telegra.ph/file/e70dc925fbc66b236b1a1.jpg
1 https://www.goldmansachs.com/intelligence/pages/gs-research/gen-ai-too-much-spend-too-little-benefit/report.pdf
2 https://www.jpmorgan.com/insights/investing/investment-trends/how-to-invest-in-ais-next-phase
3 https://www.goldmansachs.com/intelligence/pages/AI-is-showing-very-positive-signs-of-boosting-gdp.html?ref=wheresyoured.at
#ИИ #Экономика
Имхо, авторы анализа порхают по кликбейтным вершкам новости, не опускаясь до ее корешков. А корешок этот прост, понятен и полезен для понимания (как у морковки для здоровья)).
Новый отчет Голдман Сакс [3] (он 3-й по счету вышел) следует читать в паре с отчетом их главного конкурента ЖПМорган [2] (он вышел 2-м). И при этом, держа в памяти предыдущий отчет Голдман Сакс, вышедший всего на месяц раньше [1] (опубликован 1-м).
Согласно этим отчетам:
• Отчет #1 - перспективы ИИ для экономики и вообще «очень позитивны»
• Отчет #2 - перспективы ИИ для экономики и вообще «большие и сияющие»
• Отчет #3 - перспективы ИИ для экономики и вообще «совсем не блестящие и сильно переоценены»
По прочтению всех 3х отчетов становится очевидно, что к инвест аналитике они имеют лишь условное отношение. И это всего лишь замаскированные под аналитические отчеты способы влияния на рынок со стороны быков и медведей. И проблема лишь в том, что Голдман Сакс и ЖПМорган никак не определятся, кто из них будут медведем, а кто быком.
— 13 мая Голдман Сакс отчетом #1 решил застолбить за собой место главного быка на ИИ рынках
— 23 мая ЖПМорган отчетом #2 попросил Голдман Сакс подвинуться на этом хлебном месте
— но не желающий делиться местом главного животного, Голдман Сакс всего через месяц отчетом #3 решил превратиться в медведя
Так что делать хоть какие-то серьезные выводы о перспективах ИИ-рынков (HW, SW, Services) на основе наблюдения за подковерной битвой быков и медведей я бы никому не советовал.
Картинка https://telegra.ph/file/e70dc925fbc66b236b1a1.jpg
1 https://www.goldmansachs.com/intelligence/pages/gs-research/gen-ai-too-much-spend-too-little-benefit/report.pdf
2 https://www.jpmorgan.com/insights/investing/investment-trends/how-to-invest-in-ais-next-phase
3 https://www.goldmansachs.com/intelligence/pages/AI-is-showing-very-positive-signs-of-boosting-gdp.html?ref=wheresyoured.at
#ИИ #Экономика
Прав был Мостак – через 5 лет людей-программистов не будет.
ГенИИ-ассистент сэкономил компании Amazon 4500 лет разработки
Это удивительно и парадоксально, но все еще встречается немало ИИ-скептиков, продолжающих вопрошать – ну покажите, покажите мне хотя бы один по-настоящему революционный кейс применения ГенИИ, экономящий компании миллионы долларов!
И хотя известно, что фактами никого ни в чем убедить нельзя, я все же рекомендую ИИ—скептикам этот новый кейс. Ибо и компания круче некуда – Amazon, и ньюсмейкер серьезней некуда – Президент и гендир Энди Джасси.
В его вчерашнем посте Энди Джасси рассказал о результатах внедрения ГенИИ-ассистента Amazon-Q для решения задачи обновления корпоративных приложений до Java 17 (новая функциональная версия Java SE).
• Раньше программистам компании требовалось на обновление 1 (одного!) приложения порядка 50 человеко-дней работы.
Теперь это занимает несколько человеко-часов.
• С учетом огромного числа используемых компанией приложений, экономия составила 4500 человеко-лет (!) работы программистов.
• Качество работы ГенИИ-ассистента оказалось столь высоко, что в 79% кейсов ни малейших исправлений (ни одной строчки) со стороны людей не потребовалось.
• Проведенные обновления повысили безопасность и сократили затраты на инфраструктуру, обеспечив, по оценкам Джасси, 260 млн долларов годового прироста эффективности.
Получается, что Эмад Мостак (бывший генеральный директор Stability AI), вполне возможно, что был прав, говоря еще год назад– «через 5 лет людей-программистов не будет»
И хотя он имел в виду лишь-кодировщиков, а для высокоуровневых программистов ГенИИ будет не заменой, а ассистентом, экономия будет колоссальной.
Но если уж даже сторонников плоской Земли никакие факты не убеждают, то в чем могут убедить ИИ-скептиков кейсы типа вышеописанного?
Да не в чем.
Но слава богу, революции ГенИИ их скептицизм не мешает.
Картинка: https://telegra.ph/file/22f18daec6ac0a0bc91da.jpg
Пост Джасси https://www.linkedin.com/feed/update/urn:li:activity:7232374162185461760/
#ГенИИ #Экономика
ГенИИ-ассистент сэкономил компании Amazon 4500 лет разработки
Это удивительно и парадоксально, но все еще встречается немало ИИ-скептиков, продолжающих вопрошать – ну покажите, покажите мне хотя бы один по-настоящему революционный кейс применения ГенИИ, экономящий компании миллионы долларов!
И хотя известно, что фактами никого ни в чем убедить нельзя, я все же рекомендую ИИ—скептикам этот новый кейс. Ибо и компания круче некуда – Amazon, и ньюсмейкер серьезней некуда – Президент и гендир Энди Джасси.
В его вчерашнем посте Энди Джасси рассказал о результатах внедрения ГенИИ-ассистента Amazon-Q для решения задачи обновления корпоративных приложений до Java 17 (новая функциональная версия Java SE).
• Раньше программистам компании требовалось на обновление 1 (одного!) приложения порядка 50 человеко-дней работы.
Теперь это занимает несколько человеко-часов.
• С учетом огромного числа используемых компанией приложений, экономия составила 4500 человеко-лет (!) работы программистов.
• Качество работы ГенИИ-ассистента оказалось столь высоко, что в 79% кейсов ни малейших исправлений (ни одной строчки) со стороны людей не потребовалось.
• Проведенные обновления повысили безопасность и сократили затраты на инфраструктуру, обеспечив, по оценкам Джасси, 260 млн долларов годового прироста эффективности.
Получается, что Эмад Мостак (бывший генеральный директор Stability AI), вполне возможно, что был прав, говоря еще год назад– «через 5 лет людей-программистов не будет»
И хотя он имел в виду лишь-кодировщиков, а для высокоуровневых программистов ГенИИ будет не заменой, а ассистентом, экономия будет колоссальной.
Но если уж даже сторонников плоской Земли никакие факты не убеждают, то в чем могут убедить ИИ-скептиков кейсы типа вышеописанного?
Да не в чем.
Но слава богу, революции ГенИИ их скептицизм не мешает.
Картинка: https://telegra.ph/file/22f18daec6ac0a0bc91da.jpg
Пост Джасси https://www.linkedin.com/feed/update/urn:li:activity:7232374162185461760/
#ГенИИ #Экономика
