Хоть что-то человеческое в тебе осталось?

Вчера всех поразила «сенсация»: 700 индусов притворялись нейросетью Natasha и вывели 500 млн долларов, а теперь обанкротились. Нам моментально вспомнился апрельский материал: стартап Nate обещал AI-чекаут, привлёк 40 млн долларов, но транзакции выполняли сотни операторов на Филиппинах.

Вместе с PDE Облакотеки Владимиром Кондратьевым пытаемся понять, откуда растут ноги у таких историй.

Если с апрельской ситуацией все понятно, то со вчерашней не все так просто. «Желтые» СМИ и телеграмм-каналы, поспешившие репостнуть или рерайтнуть эту новость, не указали важную деталь: мошенничество компании Builder. ai с ИИ было аж в 2019 году.

После этого стартап не только не прогорел, но даже стал «единорогом» с миллиардной капитализацией. Банкротство компании произошло спустя шесть лет и никак не связано с выдуманным ИИ.

Получается двойной обман. Первое звено — стартап, маскирующий call-центр под искусственный интеллект. Второе — желтые редакции, выдающие старую историю за новую. Такой каскад подпитывает отрицание ИИ-технологий: одни смеются над ИИ, другие видят в каждом сбое доказательство обмана, третьи охотно пересылают «разоблачения».

Почему подобные истории так множатся?

Причина в неверной оценке задач. По нашему опыту, стартапы часто требуют «кластер A100/H100», полагая, что «больше GPU — быстрее результат». Бюджет сгорает, прототип буксует, и чтобы отчитаться перед инвесторами, нанимаются дешевые исполнители в другой стране.

Мы в «Облакотеке» предлагаем иной сценарий: подобрать минимально достаточную модель под конкретную, сформулированную задачу, провести пилотный проект на картах попроще. Например, A4000 или L40s. Полученная экономия идёт в развитие продукта, а не в дымовую завесу потребления самых продвинутых топовых карт.

Таким образом, модели и собственные проекты лучше стартовать на «минимальном» железе, масштабируя проект при необходимости, а не запрашивая огромные бюджеты на топовые решения незамедлительно .

#подгорело

Облакотека / Оставить «бусты»