Torygreen

Центри обробки даних стають політичними об'єктами.
Не через суперечливість технологій, а тому, що вони забирають ресурси, яких місцеві мешканці вже відчувають нестачу.
Будівництво гіперскейлу — це не просто капітальні витрати.
Це дозволи.
Вода.
Правила резервного дизельного живлення.
Мікрорайони помічають, що новий горизонт — це охолоджувальні башти та підстанції.
Коли щось стає настільки великим, ви вже не змагаєтеся у технічних навичках. Ви змагаєтеся у легітимності.
Центри обробки даних змінюють громади... про це люди недостатньо думають, коли йдеться про ШІ.
Ми постійно говоримо, що чіпи —

Числа капіталовкладень мають значення, але не тому, що «більший бюджет перемагає».
Великі витрати створюють свої проблеми: фіксовані зобов’язання, цикли боргу, тиск на підтримку високої завантаженості. Коли рахунок йде на сотні мільярдів, ви починаєте ставитися до GPU, DRAM/HBM і слотів фабрик як до стратегічних активів.
Розміщені елементи — це не просто «моделі». Це потужність чипів, пакування пам’яті, енергопостачання дата-центрів, топологія мережі та рішення щодо маршрутизації, де має відбуватися інференція.
Лабораторії, які перемагають, роблять весь стек стійким у умовах дефіциту.
Саме том

Люди говорять про «вирівнювання ШІ», ніби це суто етична проблема.
На практиці це проблема стимулів.
Закриті системи оптимізують для KPI платформи, бо саме за це їм платять.
Чи залишалися користувачі довше?
Чи зменшилися скарги?
Чи зросла залученість?
Чи виглядали метрики добре на панелі управління?
ШІ навчається оптимізувати ці показники, а не «вирівнюванню» з користувачами.
DeAI робить походження та верифікацію тим, за що вам платять.
Коли вихідні дані, лінії походження даних і докази виконання є нативними, «вирівнювання» перестає бути філософською дискусією і стає рахунком, який можна перев

Непроговорена частина про блокування API Claude:
відмова у висновках = влада
Якщо платформа може обмежити вас, швидко замінити дешевший контрольний пункт або обмежити інструменти за політикою, вона контролює ваш темп роботи.
Квота, з якою ви не погоджувалися.
Маршрут, який ви не можете побачити.
Рішення щодо “відповідності”, яке проявляється у затримках і пропущених викликах.
І всі сприймають це як зміну продукту.
Це не так.
Це управління, під час роботи.
Ми вже спостерігаємо за цим.
Сьогодні вони обмежують доступ для “конкурентів”.
Завтра — “ризик”.
Тому ні, DeAI для мене не ідеологія.
Це інж

Клод став достатньо доступним, щоб бути моделлю за замовчуванням для інструментів розробників, але це не зменшило попит.
Навпаки, він його підняв.
Джевонс, у реальному часі.
Використання продовжувало зростати... поки вчора деякі API не були внесені до чорного списку.
Саме в цей момент має значення.

“AI поради” здається безпечною, тому що вона звучить так, ніби підходить кожному.
Ось у чому хитрість.
Модель налаштована на середину: відповідь, яка не призведе до того, що середня людина згорить у середній ситуації.
Але ніхто не просить поради у середини.
Вони питають з краю:
- пропозиція роботи проти візи проти сім’ї
- позов / розлучення / опіка
- один шанс на виправлення стосунків
- медична консультація, де “можливо, все гаразд” означає точно зламано
Тому вона подає вам щось на кшталт:
“У більшості випадків беріть більш високооплачувану роботу. Ви завжди можете переїхати з сім’єю пізніше.”

OpenAI ковзає у патерн AOL.
Перемагайте рано.
Створюйте закритий сад.
Обгорніть його у «безпеку».
Випустіть найпростіший варіант, який не образить нікого.
Вони володітимуть розповсюдженням.
А потім прокинуться одного дня і зрозуміють, що будівельники пішли.
AOL не втратив інтернет.
Він просто перестав бути місцем, де відбувався інтернет.
Хто стане цим місцем далі?

Децентралізований ШІ переможе у війні інфраструктури у 2026 році.
ШІ мігрує з хмарних платформ до мережевої інфраструктури.
Затримка виведення, вартість і тиск цензури змушують обчислення рухатися до децентралізованих мереж GPU та координації на блокчейні.
Це не ідеологічне. Це архітектурне.
Центральні хмари оптимізують контроль.
DeAI оптимізує доступність і пропускну здатність.
У масштабі лише один з них залишається ефективним.

2025 був роком дебатів навколо AGI. Не тому, що прогрес зупинився, а тому, що «інтелект» ніколи не зводився до одного скалярного значення.
Лабораторії, регулятори та покупці можуть відправляти — але вони не можуть обґрунтувати, керувати або масштабувати рішення на основі настрою.
Обмеження — це верифікація: чи може система відтворювати результати за умовами, з походженням та з аудиторськими слідами?
DeAI — це в основному та філософія, закодована у інфраструктуру. Це спосіб рухатися вперед без погодження щодо AGI взагалі.

Моделі, такі як o1, порушили основне припущення у 2025 році: вартість висновків не є фіксованою.
Вони будуть “думати”, поки невизначеність не зникне, навіть якщо це дорого.
Ось чому важливі рейки. Коли мислення вимірюється, хтось контролює цей лічильник.
У 2026 році контроль переходить до тих, хто встановлює ціну, маршрутизує та перевіряє масштабне мислення.

Обчислювальні масштаби — це те, що ви можете спробувати.
Оцінювальні масштаби — це те, чому ви можете довіряти.
Централізовані системи оптимізують пропускну здатність і недоінвестують у перевірку.
Розподілені системи постійно переносять перевірку на край.
Наступний прорив — це не більш розумні агенти.
Це рельси, які роблять результати доводимими.

Кодування стало "легким" для моделей не тому, що воно просте, а тому, що перевірка є дешевою.
Висококласна робота — навпаки: зворотній зв'язок запізнюється, сигнали хаотичні, зацікавлені сторони визначають переможців.
Дешева оцінка підсилює можливості.
Дорога оцінка підсилює переконливість.
«Здається правильним» — це пастка.

Більшість людей значною мірою недооцінюють, скільки ще прослужить висококласна робота, що вимагає знань.
Вони екстраполюють з того, як ШІ руйнує задачі середнього рівня, і припускають, що крива буде плавно зростати.
Ні, не буде.
ШІ неймовірно ефективний у:
• Виявленні шаблонів
• Витяганні інформації
• Першорядній синтезі
• Володінні мовою
• Швидкості
Це знищує величезні масиви молодших і середніх рівнів знань.
Але елітна робота з знаннями — це не просто «більший інтелект». Це зовсім інший режим.
Що насправді має значення на верхівці:
• Вибір правильної проблеми
• Формулювання задачі, коли функ

Більшість прогнозів щодо заміни ШІ "всіх знань робіт" базуються на простій помилці екстраполяції:
Вони плутають виконання завдання з судженням.
Люди бачать, як ШІ руйнує завдання середнього рівня і припускають, що крива продовжує плавно зростати.
Але вершина знань роботи — це не більш важка версія середини. Це зовсім інший режим.
Коли робота перестає бути “вирішенням проблеми” і стає “вибором правильної проблеми,” правила змінюються.
Моделі стають кращими у завданнях із табло результатів.
Судження — це вибір табло результатів і оплата за промахи.

Більшість людей недооцінює, як довго висококласна робота з знаннями буде існувати.
Вони бачать, як ШІ руйнує задачі середнього рівня і припускають, що крива продовжить плавно зростати.
Ні.
Тому що «складніші задачі» — це не просто ті самі задачі, що потребують більшого IQ.
ШІ вже зараз є елітою у:
1. Виявленні шаблонів
2. Витяганні інформації
3. Первинному синтезі
4. Володінні мовою
5. Швидкості
Це знищує величезні масиви молодшої та середньої роботи.
Все, що виглядає як «перетворення вхідних даних у вихідні», стає дешевим, швидким і доступним.
Але елітна робота з знаннями функціонує в іншому

Ви спочатку не втратите роботу через ШІ.
Ви його втратите через масову самовпевненість.
Штучний інтелект дозволить мільйонам надавати вільні відповіді, не несучи за це відповідальності.
Першими жертвами ШІ не стануть працівники.
Це будуть установи, які плутають обсяг виходу з правдою.

Модель не є ровом.
Інтелект легко відтворити.
Ви можете завантажити ваги, клонути архітектури та налаштовувати вічно.
Але ви не зможете впровадити цей інтелект у масштабах, якщо хтось інший контролює висновки: ціноутворення, квоти, KYC, регіони та політики, які змінюються в одну мить.
Коли ШІ переходить від чат-ботів до агентів, Gate стає вузьким місцем.
Хто може запускати, коли, з якою затримкою, на якому обладнанні, під чиїми правилами... і що відбувається, коли вас обмежують з 200 мс до 2 секунд.
Моделі будуть постійно покращуватися.
Rails вирішують, які моделі знаходять користувачів.
Той,