От гигантских универсальных моделей к экосистеме легких специализированных нейросетей: новая архитектура эффективного ИИ
Трансформация пути онлайн-покупателей на фоне революции ИИ-сервисов: прогнозы, возможности и риски
1. Проблема «гигантомании» — рост нейросетей до триллионных параметров делает их эксплуатацию (инференс) и дообучение экономически неоправданными даже для простых задач.2. Экономический аспект — стоимость одного запроса к огромной модели сравнимо с наймом специалиста, что неприемлемо для рутинных операций.
3. Аппаратные ограничения — в условиях изоляции РФ от мирового рынка GPU критически важно запускать модели на минимальном «железе».
4. Новая школа мысли — переход к рою узкоспециализированных, дешевых и быстрых моделей, каждая из которых отвечает за свою узкую задачу (кредитный скоринг, генерация текста, создание изображений).
5. Оркестрация и маршрутизация — ключевая роль управляющей модели (оркестратора), которая распределяет подзадачи между специализированными агентами и собирает итоговый результат.
6. Тренд агентизации — отказ от избыточного количества агентов в пользу одного грамотного оркестратора, что повышает эффективность системы в целом.
7. Актуальность для аудитории — тема нова для российского рынка (собственные модели лишь у единиц) и предлагает практические решения для разных отраслей (металлургия, медицина, маркетинг)."
