Вот как выглядит эта архитектура:
1) Энергия. Базис всего. Каждый сгенерированный токен — это реальные электроны и необходимость отводить колоссальное тепло. Нет энергии — нет интеллекта.
2) Чипы. Параллельные вычисления, HBM-память, интерконнекты. Именно здесь энергоэффективность определяет итоговую стоимость каждого ИИ-решения.
3) Инфраструктура. Классические дата-центры уходят в прошлое. Будущее за целыми «вычислительными фабриками», где каждый ответ нейросети рассчитывается в реальном времени.
4) Модели. Это уже далеко не только привычные нам LLM. На сцену выходит ИИ для физического моделирования, белковый и химический ИИ, умная робототехника.
5) Приложения. Самая верхушка, которую видит конечный пользователь: ИИ-агенты, системы для создания лекарств, юридические копилоты и бизнес-ассистенты.
Когда я руководил инновациями в «Магните», "Почте" и других компаниях, мы постоянно сталкивались с одной и той же иллюзией: все хотят сразу внедрять пятый уровень (приложения), чтобы получить быстрый бизнес-эффект. Но реальность корпоративного масштаба быстро отрезвляет. Любой сложный ИИ-продукт моментально вскрывает всю пирамиду — вам нужны адаптированные модели, которые упираются в готовность инфраструктуры, доступность чипов и лимиты по электричеству.
Использование искусственного интеллекта сегодня — это не просто написание красивого кода. Это тяжелая промышленность XXI века, где каждый новый юзкейс тянет за собой модернизацию электросетей и заводов по производству полупроводников.
Евгений Джамалов