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