Экономика масштабируемого ИИ-2025: железо, алгоритмы и внедрение – отчёт Mary Meeker 2025

Ядро взрывного роста ИИ — «железо + алгоритмы». Объём обучения языковых моделей рос на 360 % в год и превысил 10²⁵ FLOP, тогда как цена одного фронтир-тренинга за восемь лет выросла примерно в 2 400 раз и нацелена на $10 млрд уже к 2025–2027 гг. Одновременно применение дешевеет: энергия на один токен упала в 105 000 раз при переходе от Kepler-2014 к Blackwell-2024, а стоимость выдачи 1 млн токенов снизилась на 99,7 % всего за два года.

Эту экономию обеспечивает трёхзвенная методика оптимизации.

Аппаратная ступень: суперкомпьютеры растут на 150 % ежегодно благодаря одновременному 1,6-кратному приросту числа чипов и их мощности.

Алгоритмическая ступень: более умные архитектуры дают 200 % годовой «виртуальной» экономии FLOP.

Датасет-масштабирование: объём обучающих слов увеличивается на 260 % в год, расширяя обобщающую способность моделей.

Дешёвый инференс разогнал внедрение. Сеть Yum! подключила к AI-платформе Byte 25 000 ресторанов всего за 12 месяцев, автоматизировав заказ, инвентарь и антифрод-контроль. Параллельно десятки стран заключают партнёрства с NVIDIA и строят «суверенные» дата-центры, трактуя ИИ как новую энергетико-информационную инфраструктуру.

Бизнес-модель находится под давлением: тренинг дорожает, а цена токена падает, выравнивая качество разных LLM и превращая рынок в коммодити с венчурными затратами. Вендоры отвечают переходом к компактным вертикальным моделям и выделением inference-платформ как отдельного слоя дохода.

Практические выводы для инженерных команд:

• Инвестируйте в энерго-эффективные GPU и в R&D по снижению FLOP-потребности.
• Внедряйте непрерывные eval-контуры, чтобы ловить деградацию качества и быстро катить патчи.
• Пускайте прототип к пользователям рано — компаунд-эффект телеметрии ускоряет улучшения.
• Монтируйте энергомониторинг: потребление дата-центров утроилось за 19 лет и растёт дальше.
• Учитывайте геополитику: контроль над вычислением уже стал элементом национальной безопасности.

Кто такая Mary Meeker

• Профессия. Американский венчурный инвестор и бывший топ-аналитик Morgan Stanley. Именно она в 1990-е популяризировала культовые «Internet Trends» отчёты и вывела на биржу Netscape (1995) и Google (2004). Сегодня — со-основатель и генеральный партнёр фонда BOND Capital в Сан-Франциско. Википедия
• Репутация. Десять лет подряд входила в Midas List Forbes; в 2023 г. — 85-е место среди самых влиятельных женщин мира. За способность собирать «мегаданные» и угадывать долгосрочные тренды её прозвали Queen of the Internet. Википедия

Почему ей обычно доверяют

Почему всё-таки нужна критика

1. Венчурный угол зрения. BOND владеет пакетами в компаниях, которые выигрывают от трендов (fin-tech, AI-infra). Отчёты могут подсвечивать именно эти сегменты.
2. Недооценка рисков. Нынешний AI-доклад почти не затрагивает темы IP-споров, «галлюцинаций» моделей или регулирования, что отмечают комментаторы. LinkedIn
3. Бывшие конфликты эпохи dot-com. В начале 2000-х Меекер расследовали вместе с другими «звёздными» аналитиками; обвинений не предъявили, но кейс напоминает: аналитик может оказаться в конфликте интересов. Википедия

Как относиться к её материалам

• Рассматривать как стартовую карту: слайды дают ориентиры по объёму вычислений, цене инференса, капексу, но конкретные выводы стоит перепроверять на независимых источниках.
• Помнить о bias: если в отчёте хвалят рынок чипов или фин-сервисов, посмотрите, есть ли у BOND доля в соответствующих стартапах.
• Полезно комбинировать: Meeker + академические мета-анализы (Stanford AI Index) + отраслевые white-papers (Gartner, McKinsey) дают более сбалансированное представление.

Вывод. Mary Meeker — проверенный аналитик с сильной статистической школой и понятными интересами фонда. Её доклады заслуживают внимания, но как у любого инвестора, в них присутствует рекламный угол. Доверять можно, если читаешь критически, проверяешь цитаты и учитываешь инвестиционную мотивацию.

Author: admin