Продолжаем анализировать Artificial Intelligence Index Report 2025. Начало тут.
1️⃣ ИИ и НИОКР в 2025: кто задаёт темп?
ИИ-революция начинается с науки и разработок. Первая глава AI Index 2025 показывает, как стремительно меняется ландшафт исследований: публикации, конференции, патенты, создание крупных LLM и опенсорсных программных продуктов, развитие аппаратных средств.
Главные факты:
1. Бурный рост публикаций.
Количество публикаций по ИИ утроилось за 10 лет — с ~102 000 в 2013 году до более чем 242 000 в 2023-м. Сейчас ИИ — почти половина всех публикаций о компьютерных науках (41.76% в 2023 году). По регионам лидировали Восточная Азия и Тихоокеанский регион (34.5% от общего числа), за ними следовали США, Европа и другие страны. Подавляющее большинство работ посвящено машинному обучению #ML, которое, как мы отмечали, сейчас развивается особенно стремительно.
2. Наука vs индустрия.
Академический сектор (университеты и исследовательские центры) остается поставщиком основной массы исследований — 85% публикаций. В то же время более 90% значимых ИИ-моделей создаются сегодня индустрией (еще в начале 2010-х абсолютным лидером были научные структуры).
3. Китай — основной конкурент США.
Китайцы впереди всех по общему количеству публикаций, а США сохраняют лидерство по качеству: именно американские исследователи больше всего присутствуют в топ-100 самых цитируемых работ.
4. Патентная гонка.
Количество патентов на ИИ выросло почти в 30 раз за последние 13 лет. Почти 70% всех выданных патентов приходится на долю Китая.
5. Модели растут в масштабах и аппетитах.
Каждые 5 месяцев удваивается вычислительная мощность, необходимая для обучения топовых моделей (как и прогнозировалось). Размеры датасетов для обучения LLM удваиваются каждые 8 месяцев.
6. Данные для обучения заканчиваются.
ИИ уже «съел» большую часть открытых данных интернета. Исследования показывают, что высококачественные данные могут исчерпаться к концу десятилетия. Это создает давление на индустрию: придется искать новые методы обучения — например, генерировать синтетические данные или создавать специализированные приватные датасеты.
7. Стоимость инференса падает.
Цена запроса к модели уровня GPT-3.5 обрушилась более чем в 280 раз за 18 месяцев, сделав ИИ-инструменты гораздо доступнее для разработчиков и компаний. Тренд на удешевление инференса мы уже не раз отмечали. Другая важная тенденция — усиление позиций опенсорса по сравнению с прориетарными моделями (тыц, тыц).
8. Аппаратная часть ускоряется.
Производительность оборудования для ИИ (FP16 операций в секунду) растет на 43% в год. Цены на чипы падают на 30% ежегодно, а энергоэффективность увеличивается на 40% в год. (Наш комментарий: драйвером роста здесь является развитие альтернативных платформ, не только GPU. Индустрия активно работает с архитектурами ARM и RISC-V, а также с различными ускорителями).
9. Энергоэффективность против выбросов.
Несмотря на рост энергоэффективности (см.), обучение моделей сопровождается всё большими выбросами CO₂. Например, обучение Llama 3.1 потребовало выбросов в 8 930 тонн CO₂ — в 500 раз больше годового следа обычного человека в США. Добавим, что проблема энергетического обеспечения потребностей ИИ становится всё более актуальной.
Вывод:
ИИ быстро эволюционирует. Но за ростом моделей стоит не только увеличение вычислений и данных, но и вызовы — энергопотребление, дефицит данных и необходимость нового подхода к этике ИИ.
👉 Продолжение следует...
#AI #ниокр #bigdata #экология #инференс #тренды #аналитика #AI_index_report_2025
🚀 ©ТехноТренды
1️⃣ ИИ и НИОКР в 2025: кто задаёт темп?
ИИ-революция начинается с науки и разработок. Первая глава AI Index 2025 показывает, как стремительно меняется ландшафт исследований: публикации, конференции, патенты, создание крупных LLM и опенсорсных программных продуктов, развитие аппаратных средств.
Главные факты:
1. Бурный рост публикаций.
Количество публикаций по ИИ утроилось за 10 лет — с ~102 000 в 2013 году до более чем 242 000 в 2023-м. Сейчас ИИ — почти половина всех публикаций о компьютерных науках (41.76% в 2023 году). По регионам лидировали Восточная Азия и Тихоокеанский регион (34.5% от общего числа), за ними следовали США, Европа и другие страны. Подавляющее большинство работ посвящено машинному обучению #ML, которое, как мы отмечали, сейчас развивается особенно стремительно.
2. Наука vs индустрия.
Академический сектор (университеты и исследовательские центры) остается поставщиком основной массы исследований — 85% публикаций. В то же время более 90% значимых ИИ-моделей создаются сегодня индустрией (еще в начале 2010-х абсолютным лидером были научные структуры).
3. Китай — основной конкурент США.
Китайцы впереди всех по общему количеству публикаций, а США сохраняют лидерство по качеству: именно американские исследователи больше всего присутствуют в топ-100 самых цитируемых работ.
4. Патентная гонка.
Количество патентов на ИИ выросло почти в 30 раз за последние 13 лет. Почти 70% всех выданных патентов приходится на долю Китая.
5. Модели растут в масштабах и аппетитах.
Каждые 5 месяцев удваивается вычислительная мощность, необходимая для обучения топовых моделей (как и прогнозировалось). Размеры датасетов для обучения LLM удваиваются каждые 8 месяцев.
6. Данные для обучения заканчиваются.
ИИ уже «съел» большую часть открытых данных интернета. Исследования показывают, что высококачественные данные могут исчерпаться к концу десятилетия. Это создает давление на индустрию: придется искать новые методы обучения — например, генерировать синтетические данные или создавать специализированные приватные датасеты.
7. Стоимость инференса падает.
Цена запроса к модели уровня GPT-3.5 обрушилась более чем в 280 раз за 18 месяцев, сделав ИИ-инструменты гораздо доступнее для разработчиков и компаний. Тренд на удешевление инференса мы уже не раз отмечали. Другая важная тенденция — усиление позиций опенсорса по сравнению с прориетарными моделями (тыц, тыц).
8. Аппаратная часть ускоряется.
Производительность оборудования для ИИ (FP16 операций в секунду) растет на 43% в год. Цены на чипы падают на 30% ежегодно, а энергоэффективность увеличивается на 40% в год. (Наш комментарий: драйвером роста здесь является развитие альтернативных платформ, не только GPU. Индустрия активно работает с архитектурами ARM и RISC-V, а также с различными ускорителями).
9. Энергоэффективность против выбросов.
Несмотря на рост энергоэффективности (см.), обучение моделей сопровождается всё большими выбросами CO₂. Например, обучение Llama 3.1 потребовало выбросов в 8 930 тонн CO₂ — в 500 раз больше годового следа обычного человека в США. Добавим, что проблема энергетического обеспечения потребностей ИИ становится всё более актуальной.
Вывод:
ИИ быстро эволюционирует. Но за ростом моделей стоит не только увеличение вычислений и данных, но и вызовы — энергопотребление, дефицит данных и необходимость нового подхода к этике ИИ.
👉 Продолжение следует...
#AI #ниокр #bigdata #экология #инференс #тренды #аналитика #AI_index_report_2025
🚀 ©ТехноТренды
Продолжаем изучать стэнфордский отчет AI Index Report 2025 (начало тут и тут). Вторая глава «Technical Performance» посвящена эволюции технических возможностей ИИ-систем.
🔥 Контекст и ключевые тренды. В 2024 году модели сильно продвинулись в классических тестах, но при этом столкнулись с фундаментальными ограничениями в сложных задачах.
1️⃣ Прорывы в бенчмарках и специализированных задачах
▫️ Рекорды на новых тестах. В сложных комплексных бенчмарках (MMMU, GPQA, SWE-bench) ИИ за год показал впечатляющий прогресс. Например, на SWE-bench в 2023 году модели решали лишь 4.4% задач, а в 2024 — 71.7%. Кстати, и мы на канале фиксировали этот тренд.
▫️Преодоление «человеческого» барьера. Благодаря улучшению алгоритмов рассуждений и интеграции символьных методов модели вроде o1-preview и Claude 3.5 Sonnet достигли 97,9% точности на датасете MATH — выше человеческого уровня (90%).
2️⃣ Конвергенция технологий и сокращение разрывов
▫️Открытые vs. закрытые модели. Разрыв в производительности между топовыми открытыми и проприетарными моделями сократился с 8% до 1.7% (уровень статистической погрешности), что демократизирует доступ к передовым ИИ-технологиям.
👉 Добавим от себя пару комментариев:
• опенсорс заставляет даже завзятых проприетарщиков, таких как OpenAI, выпускать бесплатные версии своих моделей;
• но демократизация доступа к ИИ имеет обратную сторону — проблему безопасности данных.
▫️Малые модели vs. большие. Успехи таких проектов, как Mistral и Phi-3, доказали, что могут небольшие модели при правильном обучении. Phi-3-mini (3.8B параметров) сравнялась по эффективности с PaLM (540B) — 142-кратное сокращение размера при той же производительности. Качество работы модели больше не зависит линейно от масштаба, и мы об этом писали.
▫️Глобальное выравнивание. Китайские модели (напр., DeepSeek и Qwen) догнали по качеству американские. Разрыв на бенчмарках за год сократился с десятков до долей процента.
3️⃣ Новые парадигмы обучения
Индустрия освоила test-time compute (TTC) — метод оптимизации работы ИИ, при котором ресурсы выделяются динамически, а не фиксируются заранее. Это позволяет модели дольше «размышлять» над сложными задачами, улучшая качество ответов.
▫️Например, модель o1 от OpenAI решает 74.4% задач математической олимпиады против 9.3% у GPT-4o. Но требует в 6 раз больше вычислительной мощности и работает в 30 раз медленнее.
4️⃣ Революция в генерации видео
Видеогенерация в продвинутых моделях SORA и Veo 2 преодолела проблему контекстной согласованности — теперь возможно создание минутных роликов с физически точной динамикой и детализацией, которые были немыслимы еще год назад.
5️⃣ Ограничения и «стены» прогресса
Несмотря на успехи в математике, модели проваливаются в задачах, требующих многошаговой логики. Лучшие системы решают лишь 2% задач из FrontierMath и 8-12% на PlanBench и Humanity’s Last Exam, что указывает на фундаментальные ограничения текущих архитектур.
🎯 Выводы
👉 Главный тренд: ИИ становится быстрее и доступнее, но упирается в непреодолимые барьеры в сложных рассуждениях. Дальнейшее улучшение работы потребует смены парадигмы, а не оптимизации существующих подходов, резюмируют авторы.
👉 Перспективы: Активное развитие агентного ИИ (что совпадает и с нашей оценкой) и поиск альтернатив масштабированию (нейроморфные чипы, квантовые методы). ИИ-агенты уже используются для автоматизации программирования, анализа данных и управления ИТ-инфраструктурой. Отдельно подчеркивается их роль в науке и робототехнике.
👉 Продолжение следует...
#AI #ниокр #bigdata #инференс #тренды #аналитика #тесты #AI_index_report_2025
🚀 ©ТехноТренды
🔥 Контекст и ключевые тренды. В 2024 году модели сильно продвинулись в классических тестах, но при этом столкнулись с фундаментальными ограничениями в сложных задачах.
1️⃣ Прорывы в бенчмарках и специализированных задачах
▫️ Рекорды на новых тестах. В сложных комплексных бенчмарках (MMMU, GPQA, SWE-bench) ИИ за год показал впечатляющий прогресс. Например, на SWE-bench в 2023 году модели решали лишь 4.4% задач, а в 2024 — 71.7%. Кстати, и мы на канале фиксировали этот тренд.
▫️Преодоление «человеческого» барьера. Благодаря улучшению алгоритмов рассуждений и интеграции символьных методов модели вроде o1-preview и Claude 3.5 Sonnet достигли 97,9% точности на датасете MATH — выше человеческого уровня (90%).
2️⃣ Конвергенция технологий и сокращение разрывов
▫️Открытые vs. закрытые модели. Разрыв в производительности между топовыми открытыми и проприетарными моделями сократился с 8% до 1.7% (уровень статистической погрешности), что демократизирует доступ к передовым ИИ-технологиям.
👉 Добавим от себя пару комментариев:
• опенсорс заставляет даже завзятых проприетарщиков, таких как OpenAI, выпускать бесплатные версии своих моделей;
• но демократизация доступа к ИИ имеет обратную сторону — проблему безопасности данных.
▫️Малые модели vs. большие. Успехи таких проектов, как Mistral и Phi-3, доказали, что могут небольшие модели при правильном обучении. Phi-3-mini (3.8B параметров) сравнялась по эффективности с PaLM (540B) — 142-кратное сокращение размера при той же производительности. Качество работы модели больше не зависит линейно от масштаба, и мы об этом писали.
▫️Глобальное выравнивание. Китайские модели (напр., DeepSeek и Qwen) догнали по качеству американские. Разрыв на бенчмарках за год сократился с десятков до долей процента.
3️⃣ Новые парадигмы обучения
Индустрия освоила test-time compute (TTC) — метод оптимизации работы ИИ, при котором ресурсы выделяются динамически, а не фиксируются заранее. Это позволяет модели дольше «размышлять» над сложными задачами, улучшая качество ответов.
▫️Например, модель o1 от OpenAI решает 74.4% задач математической олимпиады против 9.3% у GPT-4o. Но требует в 6 раз больше вычислительной мощности и работает в 30 раз медленнее.
4️⃣ Революция в генерации видео
Видеогенерация в продвинутых моделях SORA и Veo 2 преодолела проблему контекстной согласованности — теперь возможно создание минутных роликов с физически точной динамикой и детализацией, которые были немыслимы еще год назад.
5️⃣ Ограничения и «стены» прогресса
Несмотря на успехи в математике, модели проваливаются в задачах, требующих многошаговой логики. Лучшие системы решают лишь 2% задач из FrontierMath и 8-12% на PlanBench и Humanity’s Last Exam, что указывает на фундаментальные ограничения текущих архитектур.
🎯 Выводы
👉 Главный тренд: ИИ становится быстрее и доступнее, но упирается в непреодолимые барьеры в сложных рассуждениях. Дальнейшее улучшение работы потребует смены парадигмы, а не оптимизации существующих подходов, резюмируют авторы.
👉 Перспективы: Активное развитие агентного ИИ (что совпадает и с нашей оценкой) и поиск альтернатив масштабированию (нейроморфные чипы, квантовые методы). ИИ-агенты уже используются для автоматизации программирования, анализа данных и управления ИТ-инфраструктурой. Отдельно подчеркивается их роль в науке и робототехнике.
👉 Продолжение следует...
#AI #ниокр #bigdata #инференс #тренды #аналитика #тесты #AI_index_report_2025
🚀 ©ТехноТренды
GIGO: проблема качества данных в эпоху цифровой трансформации
GIGO (Garbage In, Garbage Out, «мусор на входе, мусор на выходе») — формула, выведенная программистом IBM Джорджем Фюшелем еще в эпоху перфокарт: если на вход системы подаются некачественные данные, то и выходные результаты будут неточными, бесполезными и даже вредными.
В контексте обучения моделей ИИ и машинного обучения феномен GIGO проявляется особенно остро.
Откуда берется «мусор»?
Феномен GIGO — прямое отражение причинно-следственной связи в обработке информации. «Мусором» на входе могут быть данные:
• некорректно размеченные: если изображения кошек ошибочно помечены как собаки, или спам-письма как легитимные, модель будет учиться на этих ошибках;
• неконсистентные: различия в представлении одних и тех же сущностей (например, «Нью-Йорк», «Нью Йорк», «NYC») в обучающем наборе сбивают модель с толку;
• смещенные: если обучающий датасет содержит нерелевантные данные, модель будет воспроизводить и даже усиливать эти смещения;
• а также неполные, зашумленные, устаревшие, дублирующиеся и т.п.
Источниками «мусора» могут быть ошибки ввода, некорректная интеграция систем, сбои оборудования, устаревшие методы сбора данных, отсутствие валидации на этапе ввода или даже преднамеренное искажение информации. Особенно уязвимы в этом плане синтетические датасеты.
Почему GIGO особенно критичен для ИИ
В эпоху Big Data GIGO становится еще более коварным. Огромные объемы данных, поступающие из множества источников (IoT-устройства, социальные сети, транзакционные системы), часто не проходят должной проверки качества. Кумулятивному эффекту способствуют особенности ИИ:
• масштаб: модели обрабатывают огромные объемы данных, а значит, даже небольшие ошибки в данных могут быть многократно усилены;
• автоматизация: ИИ-системы часто принимают решения или выполняют действия без прямого участия человека. Если эти решения основаны на «мусоре», последствия могут быть серьезными и труднообратимыми;
• «черный ящик»: для сложных моделей глубокого обучения часто трудно понять, где причина ошибок вывода — в архитектуре модели, алгоритме или низком качестве данных.
👉 Согласно оценкам Gartner, средний финансовый ущерб, наносимый низким качеством данных организациям, составляет около $15 млн ежегодно. Это включает в себя затраты на очистку, стандартизацию, дедупликацию данных, а также на переработку проектов, которые были основаны на ошибочных данных. До 80% времени дата-сайентистов может уходить на очистку и подготовку данных, а не на их анализ и моделирование, что является колоссальной потерей продуктивности.
👉 По данным IBM, низкое качество данных обходится экономике США в $3.1 трлн ежегодно. Неточные данные приводят к ошибочным аналитическим выводам в маркетинговых стратегиях, управлении ресурсами, ценообразовании или прогнозах спроса.
🎯 Ссылки:
• Garbage in, garbage out (GIGO) | EBSCO Research Starters
• Garbage In, Garbage Out | Towards Data Science
• Gaining insights in datasets in the shade of “garbage in, garbage out” rationale: Feature space distribution fitting
• Avoiding GIGO: Learnings from data collection in innovation research - ScienceDirect
#BigData #данные #ML
🚀 ©ТехноТренды
GIGO (Garbage In, Garbage Out, «мусор на входе, мусор на выходе») — формула, выведенная программистом IBM Джорджем Фюшелем еще в эпоху перфокарт: если на вход системы подаются некачественные данные, то и выходные результаты будут неточными, бесполезными и даже вредными.
В контексте обучения моделей ИИ и машинного обучения феномен GIGO проявляется особенно остро.
Откуда берется «мусор»?
Феномен GIGO — прямое отражение причинно-следственной связи в обработке информации. «Мусором» на входе могут быть данные:
• некорректно размеченные: если изображения кошек ошибочно помечены как собаки, или спам-письма как легитимные, модель будет учиться на этих ошибках;
• неконсистентные: различия в представлении одних и тех же сущностей (например, «Нью-Йорк», «Нью Йорк», «NYC») в обучающем наборе сбивают модель с толку;
• смещенные: если обучающий датасет содержит нерелевантные данные, модель будет воспроизводить и даже усиливать эти смещения;
• а также неполные, зашумленные, устаревшие, дублирующиеся и т.п.
Источниками «мусора» могут быть ошибки ввода, некорректная интеграция систем, сбои оборудования, устаревшие методы сбора данных, отсутствие валидации на этапе ввода или даже преднамеренное искажение информации. Особенно уязвимы в этом плане синтетические датасеты.
Почему GIGO особенно критичен для ИИ
В эпоху Big Data GIGO становится еще более коварным. Огромные объемы данных, поступающие из множества источников (IoT-устройства, социальные сети, транзакционные системы), часто не проходят должной проверки качества. Кумулятивному эффекту способствуют особенности ИИ:
• масштаб: модели обрабатывают огромные объемы данных, а значит, даже небольшие ошибки в данных могут быть многократно усилены;
• автоматизация: ИИ-системы часто принимают решения или выполняют действия без прямого участия человека. Если эти решения основаны на «мусоре», последствия могут быть серьезными и труднообратимыми;
• «черный ящик»: для сложных моделей глубокого обучения часто трудно понять, где причина ошибок вывода — в архитектуре модели, алгоритме или низком качестве данных.
👉 Согласно оценкам Gartner, средний финансовый ущерб, наносимый низким качеством данных организациям, составляет около $15 млн ежегодно. Это включает в себя затраты на очистку, стандартизацию, дедупликацию данных, а также на переработку проектов, которые были основаны на ошибочных данных. До 80% времени дата-сайентистов может уходить на очистку и подготовку данных, а не на их анализ и моделирование, что является колоссальной потерей продуктивности.
👉 По данным IBM, низкое качество данных обходится экономике США в $3.1 трлн ежегодно. Неточные данные приводят к ошибочным аналитическим выводам в маркетинговых стратегиях, управлении ресурсами, ценообразовании или прогнозах спроса.
🎯 Ссылки:
• Garbage in, garbage out (GIGO) | EBSCO Research Starters
• Garbage In, Garbage Out | Towards Data Science
• Gaining insights in datasets in the shade of “garbage in, garbage out” rationale: Feature space distribution fitting
• Avoiding GIGO: Learnings from data collection in innovation research - ScienceDirect
#BigData #данные #ML
🚀 ©ТехноТренды
EBSCO Information Services, Inc. | www.ebsco.com
Garbage in, garbage out (GIGO) | EBSCO
"Garbage in, garbage out" (GIGO) is a principle in computer programming and mathematics emphasizing that the quality of output is directly linked to the quality of input. This concept asserts that if a system receives flawed or incomplete data, the results…
Сотни миллионов за мозги: Big Tech в погоне за AI-талантами
В новостях только и разговоров, что о переманивании AI-разработчиков. Ведущие профессионалы получают трансферы больше, чем футбольные суперзвезды. Что происходит — Цукерберги и Альтманы сошли с ума, или на планете реально возникла технологическая сверхэлита?
💰 Big Tech открывает кошельки настежь
На глобальном рынке труда — беспрецедентная конкуренция за специалистов по искусственному интеллекту. Например, Meta* при создании Superintelligence Labs предложила ведущим сотрудникам пакеты компенсаций до $300 млн за четыре года (свыше $100 млн — только за первый год). По данным Wired, как минимум 10 столь же головокружительных офферов получили сотрудники OpenAI.
Аналогичные пряники предлагают Google DeepMind, Anthropic и NVIDIA. Базовые зарплаты здесь превышают $300 тыс., к которым добавляются бонусы и опционы. Даже Netflix, Amazon и Tesla включились в гонку .
💵 Рекордные бюджеты на исследования и разработки
Зарплатный ажиотаж поддерживается рекордными бюджетами на R&D. В 2025 году четверка лидеров — Meta*, Google, Amazon и Microsoft — намерена потратить около $320 млрд на развитие AI-инфраструктуры (более чем вдвое выше уровня двухлетней давности). Эти средства направляются не только на оборудование, но и на закупку талантов через сложные компенсационные схемы, включающие в себя совокупность бонусов, акций, опционов и долгосрочных выплат. В Meta*, например, ведущие специалисты уровня E7 получают порядка $1,5 млн в год, большая часть которых приходится на доли в компании.
💸 Стартапы конкурируют с грандами
AI-стартапы становятся серьезными игроками на рынке талантов. Они не могут предложить таких же окладов, как лидеры рынка, но обещают значительную долю в бизнесе. Если проект выстрелит, эта доля может принести состояние. Примеры xAI и Mistral AI подтверждают, что новые компании могут стать «единорогами», т.е. выйти на $1 млрд капитализации всего за несколько месяцев. Такая скорость обогащения делает опционы от стартапов привлекательным вариантом даже для тех, кто получает восьмизначные офферы от мейджоров.
К тому же для амбициозных профессионалов важным фактором является возможность создать в стартапе нечто революционное, что вряд ли получится в стенах корпорации.
📈 Изменения на рынке труда
Рынок труда в сфере AI буквально перекраивается, и это выглядит даже подозрительно. Шестизначные зарплаты, ранее считавшиеся невероятным исключением, становятся нормой. В индустрии появились свои «суперзвезды»: за лучших специалистов борются лидеры рынка, а те имеют возможность выбирать между гарантированными миллионами в корпорациях и потенциальным джекпотом в стартапах. Для них открывается доступ к ресурсам, влиянию на ключевые проекты и карьерным высотам, сравнимый с топ-менеджментом крупных компаний. Но надолго ли такой праздник?
🎯 Последствия и перспективы
Хайп уже начал создавать проблемы. Университеты и исследовательские центры сталкиваются с «утечкой мозгов», поскольку не могут конкурировать с финансовыми возможностями Big Tech.
С другой стороны, AI-бум стимулирует образование и инвестиции в человеческий капитал. Узкие специалисты теперь ощущают свою ценность, что может привлечь в эту сферу еще больше талантов. Как мы и отмечали, ИИ не вытесняет специалистов, а трансформирует среду, создавая новые ниши. Потенциально в выигрыше все участники рынка, готовые развиваться и осваивать новые технологии.
В целом тренд выглядит так: AI-специалисты — новый сверхценный актив. Насколько это серьезно, свидетельствует дискуссия «Передовые технологии для новой геополитической эры» с участием Кондолизы Райс, прошедшая в феврале в Стэнфорде. Тот же Стэнфордский институт в своих отчетах фиксирует, что ИИ становится приоритетным направлением в мире, и спрос на AI-инженеров опережает предложение. Ажиотаж вокруг их найма отражает то, какую огромную ставку делает индустрия на искусственный интеллект. И пока эта ставка оправдывает себя, зарплаты будут только расти.
————————
* Признана экстремистской и запрещена на территории РФ.
#BigData #рынок_труда #ИИ
🚀 ©ТехноТренды
В новостях только и разговоров, что о переманивании AI-разработчиков. Ведущие профессионалы получают трансферы больше, чем футбольные суперзвезды. Что происходит — Цукерберги и Альтманы сошли с ума, или на планете реально возникла технологическая сверхэлита?
💰 Big Tech открывает кошельки настежь
На глобальном рынке труда — беспрецедентная конкуренция за специалистов по искусственному интеллекту. Например, Meta* при создании Superintelligence Labs предложила ведущим сотрудникам пакеты компенсаций до $300 млн за четыре года (свыше $100 млн — только за первый год). По данным Wired, как минимум 10 столь же головокружительных офферов получили сотрудники OpenAI.
Аналогичные пряники предлагают Google DeepMind, Anthropic и NVIDIA. Базовые зарплаты здесь превышают $300 тыс., к которым добавляются бонусы и опционы. Даже Netflix, Amazon и Tesla включились в гонку .
💵 Рекордные бюджеты на исследования и разработки
Зарплатный ажиотаж поддерживается рекордными бюджетами на R&D. В 2025 году четверка лидеров — Meta*, Google, Amazon и Microsoft — намерена потратить около $320 млрд на развитие AI-инфраструктуры (более чем вдвое выше уровня двухлетней давности). Эти средства направляются не только на оборудование, но и на закупку талантов через сложные компенсационные схемы, включающие в себя совокупность бонусов, акций, опционов и долгосрочных выплат. В Meta*, например, ведущие специалисты уровня E7 получают порядка $1,5 млн в год, большая часть которых приходится на доли в компании.
💸 Стартапы конкурируют с грандами
AI-стартапы становятся серьезными игроками на рынке талантов. Они не могут предложить таких же окладов, как лидеры рынка, но обещают значительную долю в бизнесе. Если проект выстрелит, эта доля может принести состояние. Примеры xAI и Mistral AI подтверждают, что новые компании могут стать «единорогами», т.е. выйти на $1 млрд капитализации всего за несколько месяцев. Такая скорость обогащения делает опционы от стартапов привлекательным вариантом даже для тех, кто получает восьмизначные офферы от мейджоров.
К тому же для амбициозных профессионалов важным фактором является возможность создать в стартапе нечто революционное, что вряд ли получится в стенах корпорации.
📈 Изменения на рынке труда
Рынок труда в сфере AI буквально перекраивается, и это выглядит даже подозрительно. Шестизначные зарплаты, ранее считавшиеся невероятным исключением, становятся нормой. В индустрии появились свои «суперзвезды»: за лучших специалистов борются лидеры рынка, а те имеют возможность выбирать между гарантированными миллионами в корпорациях и потенциальным джекпотом в стартапах. Для них открывается доступ к ресурсам, влиянию на ключевые проекты и карьерным высотам, сравнимый с топ-менеджментом крупных компаний. Но надолго ли такой праздник?
🎯 Последствия и перспективы
Хайп уже начал создавать проблемы. Университеты и исследовательские центры сталкиваются с «утечкой мозгов», поскольку не могут конкурировать с финансовыми возможностями Big Tech.
С другой стороны, AI-бум стимулирует образование и инвестиции в человеческий капитал. Узкие специалисты теперь ощущают свою ценность, что может привлечь в эту сферу еще больше талантов. Как мы и отмечали, ИИ не вытесняет специалистов, а трансформирует среду, создавая новые ниши. Потенциально в выигрыше все участники рынка, готовые развиваться и осваивать новые технологии.
В целом тренд выглядит так: AI-специалисты — новый сверхценный актив. Насколько это серьезно, свидетельствует дискуссия «Передовые технологии для новой геополитической эры» с участием Кондолизы Райс, прошедшая в феврале в Стэнфорде. Тот же Стэнфордский институт в своих отчетах фиксирует, что ИИ становится приоритетным направлением в мире, и спрос на AI-инженеров опережает предложение. Ажиотаж вокруг их найма отражает то, какую огромную ставку делает индустрия на искусственный интеллект. И пока эта ставка оправдывает себя, зарплаты будут только расти.
————————
* Признана экстремистской и запрещена на территории РФ.
#BigData #рынок_труда #ИИ
🚀 ©ТехноТренды