Блог компанії De Novo
Страница 6

Новая платформа объединяет возможности подхода data lakehouse и инструменты для интеграции Generative AI в корпоративные приложения с предсказуемой стоимостью и высоким уровнем безопасности.

Учёные выяснили, что популярный в ИИ метод «рассуждений шаг за шагом» не всегда означает настоящее мышление. Он часто просто повторяет знакомые модели, а при изменении условий быстро сбивается. Почему это важно — читайте в нашей статье.

Дата-центры стали  сердцем цифровой экономики — они хранят, обрабатывают и передают информацию, без которой немыслима наша повседневная жизнь. Но всё это — от потокового видео до генеративного ИИ —  требует всё больше электричества, и вопрос в том, сможет ли энергетическая система угнаться за темпами роста цифрового мира.

Несмотря на то, что ИИ освобождает сотрудников от рутины, создаёт новые востребованные профессии и ускоряет процессы, он формирует также и новые вызовы на глобальном рынке труда. К примеру, сокращается число стартовых позиций, усиливается разрыв в навыках между поколениями, а для многих путь в профессию становится гораздо сложнее, чем раньше.

Спрос на ИИ стремительно растет и вместе с ним увеличивается аппетит дата-центров к электроэнергии, особенно в больших европейских хабах. Высокие цены на энергию и амбициозные климатические обязательства заставляют операторов в ЕС искать баланс между расширением инфраструктуры и ее устойчивостью. Вместе с тем, ИИ, который сам является главным потребителем новых мощностей, становится также инструментом для оптимизации энергопотребления.

Генеративный искусственный интеллект выел работу с информацией на новый уровень эффективности. Но, все же необходимость критической оценки результатов никто не отменял — в этом, на собственном горьком опыте, убедилась группа адвокатов, принявшая «галлюцинации» ИИ за реальные данные. Но, проблема в данном случае, гораздо глубже, чем просто еще один курьез.

Гиперскейлеры массово подают заявки на подключение к электросетям, требуя десятки гигаватт под будущие дата-центры. Новый отчёт LEI показывает: значительная часть этих обращений — не подтверждена реальным спросом, но их удовлетворение приведет к проблемам для всех.

Спрос на AI/ML, отмеченный в последние годы, дал мощный импульс к строительству новых больших дата-центров. Тренд быстро оседлали в США и Китае, а вот Европа теряет позиции — популярные ранее локации, такие как Амстердам или Франкфурт выбыли даже из ТОП-20.

В условиях стремительной гонки за лидерство в сфере искусственного интеллекта государства пытаются обеспечить себе доступ к ключевому ресурсу XXI века — вычислительным мощностям для ИИ, а также полную независимость в этом вопросе. Но что в действительности означает «суверенитет в вычислениях»? Исследование Оксфордского Университета предлагает трехуровневую модель, позволяющую переосмыслить это понятие в эпоху генеративного ИИ.

Европейская комиссия представила Кодекс добровольной практики для провайдеров генеративного ИИ. Этот шаг может коренным образом изменить правила игры: подписавшись под документом, компании получают не только ориентир, но и смягчение регуляторной нагрузки в контексте EU AI Act.

Генеративные агенты на базе современных языковых моделей обещают революцию в цифровой автоматизации. Однако практика показывает: такие системы пока что нестабильны и часто не справляются даже с базовыми задачами. Недавнее большое исследование, показало, насколько ограничены возможности таких решений при работе с реальными сценариями. Но, проблемы постепенно решаются.

Сегмент ЦОД в Европе переживает период нестабильности, вызванной совмещением двух мощных факторов: международной тарифной политики и стремительного роста спроса на инфраструктуру для искусственного интеллекта. Операторы сталкиваются с удорожанием проектов, нехваткой специалистов и перегрузкой ресурсов. Чем такая ситуация угрожает в будущем?