Телеграм канал «Dauphinois»

Итак, приступим к разбору статьи Генри Томпсона Some Economics of Artificial Super Intelligence. Он начинает с анализа причин, по которым люди не склонны ждать от ASI ничего хорошего: “История человечества полна примеров того, как сильный нападает на слабого. Викинги совершали набеги на уязвимые районы прибрежной Европы. Феодалы взимали дань со своих гораздо более слабых рабов. Правительства-левиафаны прошлого и настоящего регулярно отнимали у своих гораздо более слабых подданных и соседей. Неудивительно, что политические философы, такие как Монтескье, признают, что «постоянный опыт показывает нам, что каждый человек, облечённый властью, склонен злоупотреблять ею и распространять свою власть настолько широко, насколько это возможно».” Автор сходу отметает алармизм по поводу уничтожения ASI всего и вся, отмечая, что проблема ограничения могущественного агента не нова, что модель, в рамках которой можно заставить ASI отказаться от уничтожения всего и вся, очень проста. Когда будет несколько конкурирующих ASI, у людей будет выбор, и это создаёт рынок, что, в свою очередь, сдерживает хищничество со стороны ASI, а отсутствие конкуренции превращает ASI в рационального автократа, а вовсе не в хищника. Впрочем, в любом из случаев благосостояние человечества ухудшится, но ни один из них не ведёт к катастрофе. Вместе с тем, с точки зрения экономики, наше будущее, в котором будет ASI, весьма оптимистично.

После того как Гугл под елочку выложил Gemini 3 Pro неплохо бы рассмотреть свежий paper Henry A. Thompson’а из University of Mississippi со злободневным названием Some economics of artificial super intelligence, который он выложил 11 ноября этого года. По мере ознакомления буду выкладывать заметки на полях)

Не надо им подсказывать! https://t.me/longviewecon/6276

В конце октября компания Volkswagen объявила, что вынуждена остановить производство моделей Golf на своем флагманском заводе в Вольфсбурге, где работают 60 000 человек, из-за нехватки производимых в Китае полупроводниковых чипов. Внезапно стала очевидной вся глубина зависимости Германии от Китая, а также собственные экономические просчеты. Непосредственной причиной этого кризиса стала фактическая национализация голландским правительством производителя чипов Nexperia по соображениям национальной безопасности. Nexperia принадлежит китайской компании Wingtech, базирующейся в Нидерландах и внесенной в прошлом году в черный список Министерства торговли США. В ответ на решение голландского правительства Китай заблокировал экспорт большей части "базовых" чипов Nexperia, что, в свою очередь, затронуло компании, где они использовались, включая Volkswagen. Сейчас сообщается, что Китай снял ограничения на экспорт чипов, а также материалов для их производства. Тем не менее, этот инцидент показал, насколько промышленное ядро Германии зависит от недорогих, массово производимых китайских полупроводников. Возможно, Volkswagen удалось избежать полной остановки производства, но ситуация, в которой оказалась компания, несомненно, вызвала серьезное беспокойство. Прежде всего, это явно показывает, что немецкая промышленность теперь на постоянной основе зависит от Китая — в вопросах чипов, редкоземельных металлов и другого сырья. Около 70% мирового производства редкоземельных металлов сосредоточено в Китае, который также контролирует большую часть технологий их переработки. В Германии, как и в других западных странах, изначально зависимость от Китая приветствовалась как часть глобализации. "Грязные" и энергоемкие этапы производства направлялись в другие страны, в то время как мы на Западе гордились тем, что стали "сверхдержавами с чистой энергетикой". Но мы даже не задумывались о том, что будет означать утрата контроля над основами нашей собственной промышленности, и только теперь начинаем это понимать. Зависимость от китайского производства — лишь одна из многих экономических проблем Германии. Немецкая автомобильная промышленность, которая когда-то была гордостью экономики страны, сегодня стремительно теряет позиции перед китайскими конкурентами на рынке электромобилей. Неудивительно, что вопрос деиндустриализации вышел на первый план в немецкой политике. Даже ведущие экономисты, которые раньше могли отрицать угрозу этого процесса, считая его популистским запугиванием, теперь признают, что деиндустриализация становится реальной проблемой. И действительно, теперь у нас появились неопровержимые данные. Доля обрабатывающей промышленности в ВВП упала значительно ниже 20%, что означает снижение более чем на пять процентов за последние 10 лет. Рабочие места в промышленности исчезают с беспрецедентной скоростью, только в прошлом году этот показатель упал на 114 000. При этом две из пяти промышленных компаний планируют сократить инвестиции в Германию.

Китай обыгрывает США. Венчурные фонды в шоке: 80% стартапов используют китайские open-source ИИ-модели Они вложили миллиарды $ в американские лаборатории, а теперь оказывается, что почти все новые стартапы в Долине построены на китайском софте. Некоторые фонды пока в закрытых чатах говорят, что теперь требуют от стартапов план миграции на американские/европейские модели через 12–18 месяцев. На закрытой встрече партнер одного из самых влиятельных фондов a16Z сказал следующее: «Когда стартапы приходят к нам на питч, в ~80% случаев они уже используют китайские open-source модели (прежде всего DeepSeek, Qwen, Yi, GLM-4 и т.д.)». Получается, если даже в Кремниевой долине 80% новых ИИ-стартапов выбирают китайские модели, потому что они дешевле, часто быстрее и не хуже по качеству, то в ближайшее время этот показатель в США приблизится к 100%, а во всём остальном мире — и подавно. О том, что китайская модель развития ИИ может так сработать, мы писали ещё в марте. Что именно сейчас происходит (по состоянию на середину ноября 2025)? 1. Китайские лаборатории (DeepSeek, Alibaba Qwen, 01.AI Yi, Baichuan, Moonshot, Zhipu и др.) выпускают open-source модели, которые: - по многим бенчмаркам (особенно код, математика, длинный контекст) обгоняют или находятся на уровне Llama-3.1/4, Mistral, Gemma 2 и даже иногда приближаются к GPT-4o и Claude 3.5/3.7; - полностью открыты (веса + архитектура + часто даже тренировочные данные и код обучения); - бесплатны и могут запускаться локально или на дешёвых кластерах. 2. Американские закрытые модели (OpenAI, Anthropic, Google, xAI) стали значительно дороже: - GPT-4o: $2.50–10 / млн токенов - Claude 3.7 Sonnet: ~$3–15 / млн - Gemini 2.0 Flash: всё ещё относительно дешёво, но сильно уступает новым китайским моделям по возможностям - При этом китайские open-source модели — $0 (если запускать самому) или $0.05–0.20 / млн токенов через китайские облака (DeepSeek API, Together.ai, Fireworks и др. уже хостят их по бросовым ценам). 3. В результате стартапы массово переключаются на DeepSeek-V3 или Qwen-2.5-72B-Instruct, запускают на 8×H100 или даже на кластере L40S/RTX 4090 и получают производительность на уровне или выше за 5–20% стоимости. Многие уже даже не скрывают это на питчах: «Мы используем DeepSeek как бэкенд, а сверху тонкая обёртка + RAG + свой промпт-инжиниринг». Появился термин «Chinese open-source risk» — инвесторы начали спрашивать на due diligence: «А что будет, если завтра DeepSeek исчезнет или китайское правительство запретит экспорт весов?» Многие считают, что 2026–2027 годы станут моментом, когда почти весь новый ИИ-продуктовый слой в мире (кроме самых чувствительных правительственных/корпоративных применений) будет работать на китайских open-source моделях или их форках.

Никогда такого не было и вот опять! https://t.me/moneyandpolarfox/14094

Выбор режима ИТ эндогенен: страны вводили ИТ из-за своей инфляционной истории и институциональных особенностей и проч.. Есть факторы более глубокие, чем сам режим политики, которые повлияли на выбор ИТ/не-ИТ. В таком случае не вполне ясно: когда вы сравниваете страны с ИТ со странами с не-ИТ, разница происходит именно от режима или от этих более глубоких факторов, которые определили режим. Для примера: страна сталкивается с определенными сильными шоками, которые ИТ мог бы гасить лучше других режимов. Страна выбирает ИТ. ИТ действительно их гасит. Но шоки сильные (потому страна и выбрала ИТ). Впоследствии, аналитик смотрит на страну и говорит: смотрите, тут волатильно, наверное дело в том, что ИТ плохо работает. Хотя в реальности если бы на эти шоки надели что-то кроме ИТ, то было бы еще волатильнее.