Сволочи, уже до пейнта добрались.

Yoomoney, hacked? #Yoomoney

У вас в черепе стоит устройство, которое работает офлайн, приватно и на 20 ваттах. Облачные ИИ платят за похожие способности мегаваттами. Сравним три «инсталляции» одной и той же идеи. Параметры («веса»): • Мозг: ~100 трлн синапсов • Локально: 8–753 млрд на домашнем железе • Облако: до ~8 трлн (Claude Mythos по оценкам FT) Энергия: • Мозг: 20 Вт — лампочка • Локально: 100–600 Вт • Облако: дата-центры на мегаватты Датасет: • Мозг: ~100 млн слов к 13 годам + непрерывный стерео-видеопоток в реальном времени • ИИ: 15–30 трлн токенов — в сотни тысяч раз больше Режим: • Мозг: дообучается 24/7, не выключаясь • ИИ: после релиза веса заморожены (правда, уже появились модели с непрерывным дообучением — но ни одна не учится так бесшумно, как мозг во сне) Приватность: • Мозг и локальная модель: 100% • Облако: всё уходит на сервер ФАКТЫ, ОТ КОТОРЫХ НЕУДОБНО Экзафлопс за 20 ватт. По верхним оценкам мозг ≈ 1 экзафлопсу. Суперкомпьютер Frontier выдаёт 1,35 экзафлопса, съедая 21,6 МВт — в МИЛЛИОН раз жаднее. Медленный, но их много. Нейрон «стреляет» максимум 200 раз/сек — в 10 млн раз медленнее транзистора. Зато ядер у мозга 86 млрд, у RTX 5090 — 21 760. Эффективность данных. Модель читает ~30 трлн токенов — в 300 000 раз больше, чем ребёнок к подростковому возрасту. А правило «ты → вы» человек осваивает с трёх примеров. По пингу мозг — тоже не чемпион. Ваша реакция ~200 мс, первый токен облачной модели — 300–500 мс, локальной на RTX 5090 — 50–100 мс. Сон = консолидация весов. При дообучении модель «затирает» старые навыки — катастрофическое забывание. Мозг решил это сном: гиппокамп ночью переигрывает день и переносит опыт в кору. ИИ-инженеры уже честно скопировали идею — experience replay. Галлюцинации у обоих. Модель уверенно выдумывает факт. Мозг уверенно помнит то, чего не было. Механизм похож: достраивание пробелов правдоподобным. Облако выигрывает в объёме знаний, локальная — в приватности и цене. Мозг — единственный, кто совместил фронтовые знания, обучение без остановки и энергопотребление лампочки. Разрыв с фронтиром впервые в истории не «в миллионы раз», а «в десятки». В итоге мы носим на плечах по архитектуре (разреженность + масштаб) — Kimi K3, по энергоэффективности — DeepSeek V4 Pro, по режиму обучения — такой еще нету.