Останнім часом в AI-середовищі сталося досить цікаве явище — команда з Китаю представила модель Kimi K2 Thinking, яка за показниками продуктивності виявилася кращою за кілька основних великих моделей.

Навіть більш несподіваним є витратна частина: 4,6 мільйона доларів США було витрачено на навчання архітектури MoE з параметрами 1T. У порівнянні з тими провідними лабораторіями, які витрачають по кілька сотень мільйонів або десятків мільярдів доларів на навчання однієї моделі, ця цифра здається смішною. Одна з провідних AI компаній навіть публічно заявила, що в майбутньому їй знадобиться інвестиційний обсяг у 1,4 трильйона доларів.

Куди ж ці гроші насправді зникли? Інфраструктура? Закупівля потужностей? Чи це якісь інші витрати-чорні діри?

Не дивно, що останнім часом в США звучать заяви, що уряд не буде безмежно підтримувати індустрію ШІ — це дійсно схоже на бездонну яму. Різниця в ефективності технологічних шляхів іноді може краще пояснити проблему, ніж обсяги фінансування.