Когда вычисления станут бесконечными: разбор интервью Илона Маска от 5.02.26

Маск говорит, что самое дешёвое место для размещения ИИ скоро будет в космосе. Звучит как очередной футуристический разгон, но за ним прячатся вполне земные проблемы: вычисления, память, энергия и пределы текущей инфраструктуры. В статье разбираю, какие из этих тезисов подтверждаются данными, а где футуризм уже начинает работать отделом продаж.

https://habr.com/ru/articles/1013460/

#elon_musk #ai_infrastructure #gpu #hbm #datacenter #energy #memory #spacex #inference

Когда вычисления станут бесконечными: разбор интервью Илона Маска от 5.02.26

Преамбула. Человек в очереди В 1937 году дальнобойщик Малком МакЛин простоял несколько часов на причале в Нью-Джерси — ждал, пока грузчики вручную перекладывают тысячи ящиков с его грузовика на борт...

Хабр

[샘 알트먼: OpenAI의 승부 전략, ChatGPT의 진화, AI 인프라 계산법, 그리고 2026년 IPO 가능성 [유튜브]

OpenAI의 CEO Sam Altman은 경쟁이 치열한 AI 시장에서 OpenAI의 전략적 방향을 설명했습니다. 이 전략은 ChatGPT의 성능 향상과 함께 플랫폼 및 인프라의 강화에 중점을 두며, 특히 기업 시장으로의 확장과 과학 연구 분야에서의 AI 활용을 강조하고 있습니다. 향후 GPT-5.2 계열 모델들이 지식 노동의 다양한 분야에서 전문가 수준의 성과를 보여줄 것으로 예상되며, 2026년 전후로 IPO 가능성도 언급되었습니다. 또한, AI의 개인화와 메모리 기능의 발전, 그리고 건강한 사용자 경험 유지의 중요성도 논의되었습니다.

https://news.hada.io/topic?id=25319

#openai #sam_altman #chatgpt #ai_infrastructure #ai_ipo

샘 알트먼: OpenAI의 승부 전략, ChatGPT의 진화, AI 인프라 계산법, 그리고 2026년 IPO 가능성 [유튜브]

<ul> <li>AI 경쟁이 치열해지는 상황에서 OpenAI는 <strong>모델 성능 자체보다 제품·플랫폼·인프라의 결합</strong>을 통해 우위를 유지하려는 전...

GeekNews
Criticizing Immigration Laws is Not Racist

On the topic of immigration in Canada, free speech, the rise of populism.

Выбираем MLOps инструменты с учётом зрелости команды

MLOps — это набор практик и процессов для управления жизненным циклом ML-моделей: от обучения до продакшна и поддержки. Если копнуть глубже, окажется, что решений куча и выбор неочевиден. Разберем, почему не всё так просто и как принимать решения о внедрении MLOps-инструментов.

https://habr.com/ru/articles/908216/

#mlops #opensource #ml_stack #machine_learning #ai_infrastructure

Выбираем MLOps инструменты с учётом зрелости команды

MLOps — это набор практик и процессов для управления жизненным циклом ML-моделей: от обучения до продакшна и поддержки. Если копнуть глубже, окажется, что решений куча и выбор неочевиден....

Хабр