искусственный интеллект

🧐 В последнее время для тех, кто был далек от технологического сектора и искусственного интеллекта, глобальный цикл цифровизации, возглавляемый крупным капиталом, предпринял максимум усилий, чтобы донести нарратив в массы о том, что искусственный интеллект — это будущее.

Олег Т поясняет — “Круто, да этож круто!”

🙄 С тем, что это действительно крутой цикл развития для многих секторов и направлений бизнеса спорить нет смысла. Тот, кто отрицает макро-тренд попадает в чёрный список со стороны бенефициаров и оказывается на доске “почёта” среди тех, кто не смог оседлать волну.

Однако в тот момент, когда где-то становится густо, где-то становится пусто.

Капитал имеет свойство перетекать из одного сектора в другой, тренд всегда сменяется на нечто новое, а позиция «risk on» сменяется позицией «risk off».

Тех, кто убежден, что повторения прошлого в данный момент не произойдет, ждет большое разочарование в ближайшие 2-4 года, а возможно, и раньше. Мы находимся в довольно близкой точке цикла, где наибольший капитал уже был распределен между несколькими конкурирующими компаниями из одного направления.

( Читать дальше )

Полагаю, что многие, как и я, часто работают с таблицами. Бывают ситуации, когда нужно добавить пару категорий, но руками это делать долго (а еще информацию нужно поискать), а формулы не подходят.

Недавно попробовал новый, для себя, способ разметки данных через Google Gemini и решил сделать небольшой ролик, надеюсь будет полезно.

📌 Что в ролике:

✔ Как автоматически классифицировать строки в таблице. Сделал на примере покупок во ВкусВилл
✔ Пример промпта для достаточно точной разметки. Там он простой, но можно гораздо больше накрутить
✔ Экономия времени и снижение ошибок

(Звука нет, но, надеюсь, там все понятно сделал)

Если будут вопросы, спрашивайте в комментариях.



ссылка на  rutube


Если вам интересны практические примеры применения LLM (DeepSeek, ChatGPT и пр.) для работы и жизни — подписывайтесь на мой тг-канал

..
останется Америка при трампе первой экономикой в мире?

1. Текущее положение США
ВВП США (~
27
трлн
)
пока значительно больше
,
у Китая ( 18 трлн по рыночному курсу).

Технологическое и финансовое доминирование (доллар, фондовый рынок, корпорации вроде Apple, Nvidia, Microsoft).

Но Китай растёт быстрее, и по ППС (паритету покупательной способности) уже обогнал США.

2. Что может сделать Трамп?
Протекционизм:
Новые пошлины на китайские товары (как в 2018–2019) могут замедлить Китай, но и ударить по американским потребителям.

Снижение налогов:
Если повторит свою политику 2017 года (снижение корпоративных налогов), это может временно ускорить рост.

Конфликт с союзниками: Трамп критиковал NATO, ЕС и ВТО – это может ослабить глобальное влияние США.

Долговая проблема: При Трампе госдолг США уже рос, а новый виток бюджетного дефицита может подорвать доверие к доллару.

3. Угрозы для экономики США
Китай: Если не случится кризиса (например, из-за пузыря недвижимости), КНР продолжит догонять США.

( Читать дальше )

5 лет назад я закончил свою модель финансовой аналитики компаний по РСБУ и МСФО. Недавно меня посетила мысль сделать автоматическую выгрузку промпта из моей базы отчетностей компаний для того, чтобы параллельно с моей оценкой, оценивал и AI. Выгрузку промпта я еще не сделал, пока что остановился на тестировании Deepseek. 

Поехали.

Первое, что я сделал, накидал временный промпт финансовых данных существующей компании, вот промпт:

«Проведи финансовый анализ ликвидности, финансовой устойчивости, рентабельности и деловой активности. Присвой надежность от -100% до 100% и потенциал роста компании от -100% до 100%. Числа идут по годам через запятую от текущего года к предыдущим годам. Финансовые вложения: 29674395, 36764743, 34080890, 56074772, 44189263. Денежные средства: 19151041, 1747906, 3984340, 14070159, 3238367. Краткосрочные обязательства: 232090856, 109655533, 71482960, 47372752, 40065519. Дебиторская задолженность: 8782955, 5828368, 7089358, 7283827, 11089162. Оборотные активы: 57823359, 44394377, 45212638, 77497220, 58575045.

( Читать дальше )

 Для глобального инвестиционного сообщества события прошедшей недели останутся в памяти надолго. 2 апреля, в «День освобождения» для американской торговли, как его назвал Трамп, президент США ввёл дополнительные пошлины на товары из почти всех стран мира, по ставкам от 10% до 49%.
Эффективная средняя тарифная ставка на ввоз товаров в США впервые с 1900 года превысила 25%. Последний раз нечто подобное было в США в 30-х годах прошлого века, когда стал работать Тарифный Акт Смута-Хоули. Это завершилось Великой Депрессией. Теперь же, в крупнейшем банке США, JP Morgan Chase, повысили оценку вероятности рецессии, уже в этом году, одновременно в США и в целом в мире, с 40% до 60%.
Глобальные финансовые рынки 3-4 апреля показали сильное нисходящее движение. Для меня, который в бытность старшим вице-президентом банка «Открытие» и председателем Совета директоров «Открытие брокер» столкнулся с высокой волатильностью финансовых рынков в начале пандемии COVID-19, происходящее сейчас — не какой-то шок, а основание проанализировать происходящее, разобраться в сути, и сделать выводы.

( Читать дальше )

Угадать где будет золотая жила, какие компании ИИ выведет в лидеры — нельзя, но можно продавать лопаты золотоискателям. 



В ближайшие 5 лет ИИ затронет рынок, по крайней мере его часть. Одни компании и акции уйдут вниз, другие вверх. Угадать технологических лидеров, изобретет новый чип Intel или TSM или литография ASML станет глобальным монополистом или наоборот станет ненужной из за новых способов? Угадать это нельзя.

Что будет лопатами для ИИ? Мне видится:

— Материалы: медь, серебро, редкоземельные материалы. 
— Энергия: нефть, газ, уран, электричество.

Как продавать лопаты?

Нельзя предсказать время, лопаты могут потребоваться через полгода, а могут через 5 лет. Второй момент, рост будет взрывным, из 10 секторов, один взлетит в х20 остальные х2. Угадать что взлетит в х20 мы не можем, соотв. ставка должна быть широкой, затрагивать и нефть и уран и материалы.

— Купить акции. Вариант, но мы сможем увеличить состояние лишь в х2 разa (скажем 1/10 капитала взлетела в х20 раз, 9/10 в 2 раза, в сумме получилось не так уж и сильно).

( Читать дальше )

Согласно последней годовой отчётности, к концу декабря общая численность сотрудников Shopify сократилась до 8100 человек по сравнению с 8300 годом ранее. 

Возможно эти шаги направлены на повышение эффективности и внедрение автоматизированных инструментов, которые способны заменить рутинные задачи, при этом позволяя работникам сосредоточиться на более интересных задачах.

 

CEO Shopify, Тобиас Литке, 07 апреля обратился ко всей команде, подчеркивая, что в современных условиях искусственный интеллект становится не просто инструментом, а настоящим мультипликатором возможностей. Основные идеи его обращения можно резюмировать так:

• Эффект умножения: AI способен увеличить продуктивность в 10–100 раз. Если раньше выполнение задачи могло требовать долгих часов кропотливой работы, сегодня нейросети помогают решить её за считанные минуты. Это – качественный скачок в эффективности.
• Стандарт нового времени: Вместо традиционного запроса на расширение команды, Тоби призывает сотрудников сперва доказать, что без AI не обойтись. Такой подход позволяет избежать неэффективности и гарантирует, что каждая новая задача решается с максимальным использованием передовых технологий.

( Читать дальше )

Cостоялся +1 выход для меня и партнёров из (VK&Co), казалось бы, великолепной портфельной компании, но всё не так радужно, как кажется со стороны. 🔗 Читать в Русском Венчуре.

🧐 Почему?

1] Ожидания не оправдались из-за замедления роста Graphcore (источник). Оценка M&A поглощения была значительно снижена по сравнению с оценкой после последнего раунда (Series E);

2] Крупные инвестиционные структуры в captable не дают гарант успешного выхода через M&A. Microsoft Ventures, Bosch Ventures, BMWi Ventures, HSBC Global и еще более 50+ известных венчурных игроков не смогли помочь этой компании стать реальным бизнесом и составить конкуренцию $NVDA NVIDIA Corporation.

3] Не все компании смогли приспособиться к шумихе вокруг AI, и не все компании AI стали бенефициарами гонки венчурного капитала. В то время как OpenAI стремится к оценке в $1T, другие компании с не меньшим потенциалом роста с трудом заключают сделки с оценкой в $600M+.

4] Компании, занимающиеся AI, являются самыми рискованными в наших портфелях, несмотря на то, что все media твердят о том, как быстро они растут.

( Читать дальше )

Год назад провели исследование, какой IQ у разных ИИ,

ответ в статье: https://overclockers.ru/blog/ddr77/show/143976/IQ-iskusstvennogo-intellekta-vpervye-prevysil-srednij-IQ-u-ljudej

Чтобы сравнить себя с ИИ, достаточно пройти IQ тест.

В общем, не все так однозначно.

Чтобы оценить его уровень не нужно формул и мнений экспертов. Поскольку Мозг и ИИ это гибкие и универсальные машины, их уровень примерно одинаков во всех областях, и достаточно оценить пару чтобы сделать вывод об остальных.

Что значит гибкость и универсальность? Любой человек (за исключением нескольких процентов больных несчастных людей) имеет средние способности в любой области. Любой слесарь и тракторист может рисовать и решать задачи физики (если дать ему несколько лет и за ошибки бить палкой). Великим художником и ученым он не станет, но на хорошем уровне научится делать и то и другое.

Так и ИИ. Это облегчает задачу оценки уровня ИИ, нам не нужно давать ему сотни тестов, мы можем за секунду, без всяких тестов оценить его общий уровень глянув лишь одну область — видео.

Бывает что одна или другая область отстают, например текст долгое время отставал от картинок, но в течении пары тройки лет они обычно выравниваются. 

Выберем область в которой мы все эксперты — видео, и оценим уровень ИИ:

( Читать дальше )