Железо

Стартап Eka Robotics привлек внушительные $150 млн на масштабирование своей технологической платформы для робототехники 🤖 🤍Инженеры компании разрабатывают специальную модель vision-force-action, или VFA. Ее главная задача — научить роботов базовой интуиции физики через масштабное обучение с подкреплением в реальном мире. 🤍Вместо жестких алгоритмов и слепого следования скриптам система пытается сформировать у машины понимание того, как взаимодействуют объекты, с какой силой нужно воздействовать на предметы и как предсказывать реакцию среды. 🤍Пока это инвестиции в развитие фундаментальной технологии, которой еще предстоит доказать свою эффективность за пределами лабораторных стендов. Но сама попытка обучить роботов «чувствовать» физику — это как раз тот шаг, который отделяет красивые демо от реальной автономности. 🤍Подробнее — в источнике. ————————— 🤖Подписывайтесь на лучший канал PRO Роботов 📲Мы в MAX

Любителям схем со слоями. Вот как та же "модель OSI" только про ИИ 21 октября глава Nvidia выступил с кейноутом GTC Berlin в Темподроме. Мне не удалось сходить, но видео есть. Начал он с простого вопроса: что такое ИИ. Ответ Хуанга: ИИ это производство, а не просто программная технология. Компьютер теперь не инструмент в руках человека, а часть машинерии и инфраструктуры, то есть фабрик, которые выпускают интеллект. Продукция этих фабрик это токены. Для наглядности он предлагает думать об ИИ как о пятислойном пироге: — Энергетика. Фундамент, без электричества дальше ничего не работает. — Вычисления. Чипы, серверы, сети. Это слой самой Nvidia. — Фабрики ИИ. Дата-центры, которые не хранят данные, а производят токены. — Модели. Это не только языковые модели, но и биология, химия, физика, движения роботов, анимация, причем модели любых размеров. — Приложения. Верхний слой, где появляются деньги. Любое успешное приложение тянет за собой все слои ниже, вплоть до электростанции, которая его питает. Цифры для масштаба. Фабрика ИИ мощностью один гигаватт стоит около 50 млрд долларов. Главный посыл для европейцев: мало потреблять ИИ, нужно его производить, и все это можно делать в Европе, причем процесс уже идет. Сам "слоеный пирог" не новый. Впервые Хуанг показал эту схему в январе в Давосе, на сцене вместе с главой BlackRock Ларри Финком. В марте он написал об этом отдельную колонку в блоге Nvidia. Что тут интересно. Формально Nvidia занимает один слой из пяти. Но у компании уже есть свои открытые модели, свои готовые фабрики в контейнерах, своя платформа для агентов. TechRadar заметил, что если Nvidia пойдет дальше в модели, инфраструктуру, энергоснабжение и приложения, она окажется почти во всех слоях собственной схемы. А вот то, что внизу пирога лежит энергия, а не алгоритмы, это честно. Хуанг прямо называет энергию главным ограничением того, сколько интеллекта система может произвести. И, к слову, а попробуйте вспомнить какую-нибудь компанию, которая производит оборудование для энергетики... ну? Скорее всего это будут как раз европейские Siemens, Schneider Electric, ABB. Ну, кто-то еще вспомнит General Electric / GE Vernova или Hitachi. Но, там много всего интересно в энергетике и особенно в фундаментальных исследованиях и разработке. Потому Дженсен Хуанг и выступал в Берлине.

И в тему два графика от a16z. Первая — это цена аренды GPU от отношению к 6-летнему графику амортизации: - H200: +143% - B200: +111% - RTX PRO 6000: +73% - H100: +54% - даже старушка A100: +9% Спрос на токены в OpenRouter вырос примерно в 27 раз по сравнению с ноябрем прошлого года, с ~6 трлн/неделю до ~165 трлн/неделю. На модели с открытыми весами теперь приходится ~72% этих токенов, по сравнению с ~28% в ноябре прошлого года. Сам по себе OpenRouter маленький, сейчас они в неделю сервят столько же токенов, сколько DeepSeek... за 1 день (у них в репозитории из прошлого поста написано, что кластер выдаёт ~150 триллионов в сутки).

На неделе DeepSeek выложили DeepInfer, свой код для инференса DeepSeek v4.1 Flash. Там же они написали, что на их кластере при их копеечных ценах получается выручка примерно в $38 в час на одну видеокарту. И это по ценам в часы не пиковой нагрузки. $38 на карту в час — это очень много. Из репозитория мы узнали, что инференс происходит на картах Blackwell (для предыдущего поколения, Hopper, поддержки нет), и их цена в аренду на рынке сейчас примерно $6-10 за час. У SemiAnalysis выходили похоже цифры в их бенчмарке моделей, с утилизацией (загрузкой запросами) на 60% и при 125 токенах в секунду по ценам OpenRouter получалось примерно 50 долларов в час на карту, они использовали GB300, которая в аренду стоит примерно $11 — то есть $39 это уже маржа. И ещё раз, это речь про одну из самых дешёвых моделей по смешным ценам. Evan Conrad, CEO SF Compute (стартап по продаже мощностей), написал блогпост «Конец стартапов»: — в течение следующих 6 месяцев большинство ИИ-стартапов не смогут приобрести вычислительные мощности. Мировые вычислительные ресурсы распроданы. — На момент написания статьи, вы можете арендовать B300 за 6 долларов в час (прим.: сильно ниже упомянутых выше $11), а затем зарабатывать около 30 долларов в час, продавая на нем инференс. Это неплохая прибыль, но ничто не мешает другим использовать эту прибыль для арбитража. Мы ожидаем роста цен на графические процессоры, а это значит, что прибыль от инференса снизится. Снижение прибыли означает, что станет сложнее получить более высокий кредитный рейтинг. В целом картина понятна, и случится так или нет полностью зависит от дальнейшего роста спроса на токены. Если продолжится темпами первой половины 2026-го, то действительно почти все GPU будут выкуплены под перепродажу токенов, и арендовать карту меньше чем за, скажем, $30 в час просто не получится. Многие стартапы не смогут вести разработку или предоставлять свои услуги при такой себестоимости мощностей. А Anthropic и OpenAI могут с единицы мощностей извлекать ещё больше долларов, так что при росте спроса на их модели они начнут выкупать и более дорогие GPU — Anthropic вон арендует у Elon Musk датацентр за цену гораздо выше рыночной (на тот момент), просто потому что для них это всё ещё выгодно. В пределе крупные компании смогут выдавить и большое количество перекупщиков мощностей под опенсурс. Случится так или нет — узнаем в следующей серии.