Деглобализация
В продолжение поста где я предлагал делать литографию электронным микроскопом на маленьких квадратиках кремния вместо больших пластин.
Оказывается это вполне рабочая идея, не в смысле электронных микроскопов, там используется вполне себе фотолитография, а в смысле того что можно организовать процесс производства электроники на маленьких кусках ( Read more... )
Comments 4
А где деглобализация-то? Ну заменят один сложный инструмент другим, который тоже будут собирать всем миром.
Reply
Инструмент необязательно должен быть сложным. 10нм получали и с помощью электронно-лучевой литографии в начале 90х, то что смогла добиться фотолитография к середине 2010х. Да вся цепочка инструментов заточена под фотолитографию, и т.д., но оно становится дешевле и уже чуваки в гараже могут делать то что в середине 90х было доступно только спец лабораториям.
При определенном уровне снижения стоимости эффект масштаба перестанет играть значение. Если TSMC способен производить процессоры в 1000 раз дешевле чем локальный минифаб, но процессор стоит 0.001, то проще заказать на локальном минифабе. Более того эти локальные минифабы будут отжирать долю рынка у TSMC и тем самым уменьшать эффект масштаба.
Если будут доступны ИИ инженеры и ограничением будет не доступный интеллект, а энергия и материалы, то весь мир будет нафиг не нужен и всякое чучхе сможет выживать самостоятельно.
Вопрос в том что произойдет раньше - пожрет ли глобальный ИИ всех под одну гребенку, или города государства построят свои термоядерные реакторы и окуклятся - ( ... )
Reply
ИИ тоже будет работать на этих «локальных цепочках» или ему всё-таки нужны несколько более мощные мощности?
Reply
Тренировка ИИ - дорогая. Исполнение - нет. Всякий урезанный Stable Diffusion запускают на мобильных процессорах с мощностью в несколько ватт.
Когда сделают ИИ который более или менее понимает как работает физика/химия/механика в земных условиях, то его можно будет копировать и он будет справляться с большей частью задач. Это нужно сделать один раз. Если для каких то специфических задач нужно будет его дотренировывать, то да нужны будут мощности. Хотя конечно не факт.
Мы сейчас в ситуации когда у нас есть много информации накопленной за всю историю человечества и у нас не хватает мощности тренировать на всех этих данных. В будущем можно вообразить ситуацию, что есть с десяток моделей которые натренированы на почти всех данных человечества до 2025. Насколько я понимаю способ тренировки модели не особо влияет на результат при достаточно долгой тренировке на заданном датасете все алгоритмы начинают выдавать примерно один уровень "знаний" - видимо эту самую Колмогоровскую программу для данного датасета.
Будет ли человечество производить ( ... )
Reply
Leave a comment