Антропогенные компании вкладывают 100 миллиардов долларов, чтобы опередить OpenAI в гонке вооружений в области искусственного интеллекта, объем которой составляет 1,4 триллиона долларов

Глава Anthropic обратилась к миру технологий, который спешит вложить миллиарды в искусственный интеллект. Она говорит, что больше — не всегда лучше.

Даниэла Амодей, которая возглавляет компанию в качестве президентаdent участвовала в ее создании,говорит часто об идее, которая определяет все, что делает бизнес. Она называет ее «делать больше с меньшими затратами».

Такой образ мышления противоречит мнению большинства в Кремниевой долине. Крупнейшие технологические компании и их финансовые спонсоры считают, что размер определяет победителя. Они привлекаютdentсуммы денег, покупают компьютерные чипы за годы до того, как они им понадобятся, и строят огромные здания, заполненные серверами, по всей центральной части Америки. Их ставка проста: побеждает тот, кто построит самую большую систему.

Компания OpenAI наиболее наглядно демонстрирует этот подход. Фирма инвестировала около 1,4 триллиона долларов в вычислительные мощности и соответствующую инфраструктуру. Работая с различными партнерами, компания создает огромные центры обработки данных и получает доступ к передовым чипам быстрее, чем это когда-либо удавалось отрасли.

В Anthropic считают, что существует другой путь. Компания уверена, что разумные расходы, более совершенные алгоритмы и более эффективные способы использования технологий позволят ей оставаться конкурентоспособной, не пытаясь превзойти всех остальных по объему затрат.

Ситуация приобретает дополнительную значимость, поскольку Даниэла Амодей и её брат Дарио сами участвовали в создании той самой философии, против которой сейчас борются. Дарио возглавляет компанию Anthropic в качестве генерального директора, ранее работал в Baidu и Google. Он входил в исследовательскую группу, которая популяризировала подход к масштабированию, лежащий в основе построения моделей ИИ. Основной принцип гласит правило, улучшает их в предсказуемых как .

Законы масштабирования определяют экономику отрасли

Эта закономерность теперь лежит в основе всей финансовой структуры конкуренции в сфере искусственного интеллекта. Она объясняет, почему компании, предоставляющие облачные сервисы, тратят так много денег, почему производители микросхем имеют такие высокие цены на акции и почему частные инвесторы завышают оценки компаний, которые продолжают терять деньги по мере своего роста.

Но компания Anthropic хочет показать, что следующий этап конкуренции не будет выигран только теми, кто сможет позволить себе самые масштабные начальные циклы обучения. Их план сосредоточен на использовании более качественной информации для обучения, применении методов после начального обучения, которые улучшают способность моделей анализировать проблемы, и принятии решений, которые снижают эксплуатационные расходы моделей и упрощают их использование клиентами в больших масштабах. Последний пункт важен, потому что расходы на вычисления никогда не заканчиваются после запуска моделей.

Компания Anthropic работает не на копейки. У компании около 100 миллиардов долларов инвестиций в вычислительные мощности, и она ожидает, что эти потребности будут расти, если она хочет оставаться на передовой. Как недавно сообщал Cryptopolitan , Amazon обеспечила работу модели Claude компании Anthropic с помощью своей новой инфраструктуры Rainier AI, включающей более миллиона чипов Trainium2.

«В будущем вычислительные потребности будут очень высокими», — сказала Даниэла Амодей в интервью CNBC. «Поэтому мы ожидаем, что нам потребуется больше вычислительных мощностей, чтобы оставаться на переднем крае развития по мере роста компании .»

Тем не менее, компания заявляет,чтобольшие цифры, сообщаемые в отрасли, часто нельзя сравнивать напрямую. Уверенность отрасли в правильности суммы расходов не так высока, как кажется.

«Многие из приводимых цифр совсем структуры некоторых из этих сделок особенностей », — сказала она, говоря о том, как компании чувствуют себя вынужденными заключать сделки на раннем этапе, чтобы получить оборудование спустя годы.

Она отметила, что в более широком смысле даже те, кто помогал разрабатывать теорию масштабирования, были застигнуты врасплох тем, насколько стабильно росли показатели эффективности и результаты бизнеса.

«Мы продолжаем удивляться, даже будучи теми, кто первыми выдвинул эту веру в законы масштабирования», — сказала Даниэла Амодей. «Я часто слышу от своих коллег, что экспоненциальныйростпродолжается до тех пор, пока не прекратится. И каждый год мы думаем: „Ну, это не может быть так, чтобы все продолжалось по экспоненциальной криве“, а потом каждый год это происходит».

Что происходит, когда рост прекращается?

Даниэла Амодей разделила технологические и экономические тенденции, что является важным различием, которое часто смешивается в публичных дискуссиях. Рассматривая только технологии, она сказала,что антропологне видит замедления прогресса на основе своих наблюдений.

«Независимо от того, насколько хороша технология, требуется время, чтобы начать использовать ее в бизнесе или в личных целях», — сказала она. «Для меня главный вопрос: как быстро предприятия , а также отдельные лица, смогут использовать эту технологию?»

«Экспоненциальный рост продолжается до тех пор, пока не прекратится», — сказала Даниэла Амодей. Вопрос на 2026 год заключается в том, что произойдет с гонкой искусственного интеллекта и компаниями, которые его создают, если излюбленная модель роста отрасли наконец перестанет работать.

Поскольку отрасль сталкивается с ростом спроса на вычислительные мощности для ИИ в два раза быстрее, чем предсказывает закон Мура, и требует 500 миллиардов долларов ежегодно до 2030 года, ставка Anthropic на эффективность, а не на масштабируемость, может оказаться дальновидной, или же компания может обнаружить, что в гонке за ИИ нет замены подавляющей вычислительной мощности.