Размер жопы пропасти, из которой нам не выбраться

Проводила давеча лекцию у одного из многоуважаемых застройщиков. Говорят – у нас внутренние обучения, нужно что-то полезное про AI, для аудитории от бухгалтеров до проектировщиков. Предложила им разобраться с AI на бытовом уровне. Расскажу и тут.

AI НА БЫТОВОМ

Что значит «на бытовом»? Я домохозяйка и мне подарили автомобиль. Прихожу в автосалон, ничего не понимаю в тачках – ведь я домохозяйка. Мне говорят выбирай: красненькую или голубенькую. Я говорю – давайте красненькую. Но если я прошаренная домохозяйка и на бытовом понимаю про тачки – я вижу красненькую ладу и голубенький мерсик. И говорю – о, давайте голубенькую.
Поэтому на бытовом про AI.

ПРОИЗВОДИТЕЛЬНОСТЬ СУПЕРКОМПЬЮТЕРОВ

Итак, наша домохозяйка прокачалась и решила, что мерсик хочет выбрать по мощности движка. В мире AI производительность зависит от суперкомпьютеров и их производительности. У AI – это петафлопсы, количество вычислений, которые машина может сделать за секунду.
На ресурсе top500.org регулярно обновляются рейтинги мировых суперкомпьютеров, смотрим на элиту:

ТОП-1 El Capitan (США) -  Rmax = 1 809 000 PFLOPS
ТОП-2 Frontier (США) -  Rmax = 1 353 000 PFLOPS
ТОП-3 Aurora (США) - Rmax = 1 012 000 PFLOPS

А теперь смотрим на российскую элиту суперкомпьютеров наших мегакорпораций:

Chervonenkis (Яндекс) - Rmax = 29.42 PFLOPS (83-е в мире)
Christofari Neo (Сбер) - Rmax = 11.95 PFLOPS (вне ТОП-100)
Lomonosov 2 (МГУ) - Rmax = 2.5 PFLOPS (ну вы поняли)

Итак самый мощный компьютер в РФ отстает от самого мощного суперкомпьютера в мира по производительности в 61 000 раз.

💩Плохие новости – пропасть будет расти. Хорошие новости – у нас все равно есть нефть!

Надо сказать, что с каждым годом мы скорее всего будем уползать в глубь той пропасти, в которой оказались. Производительность суперкомьютеров строится на чипах GPU. А они, как и шмотки из ZARA, стали для нас очень труднодоступными. А своих нет.
Итак, смотрим кто на сколько закупается и прирастает по мощностям:
 

ЗАКУПЛЕННЫЙ ОБЪЕМ GPU
Meta - 600 000 GPU (данные 2024)
Microsoft - 500 000 GPU (данные 2024)
xAI - 230 000 GPU разных поколений (данные 2025)
Сбербанк 9 000 GPU устаревших поколений, (2022–2024)

Со всем уважением к российским разработчикам, которые работают «с чем есть», нужно признать, что даже на уровне закупаемых GPU – мы отстаем колоссально.

Ну и последнее, чтобы просто понять глубину ямы – считаем денежки, которые потрачены на AI-инфраструктуру в трех странах в 2025м году:

США ~$250 млрд, примерно 11,5% ВВП России
Китай ~$98 млрд, примерно 4,5% ВВП России
Россия ~$2-3 млрд

НУ И ЧТО? - скажете вы. Надеюсь, как минимум, это поможет отражать реальное состояние чебурнета (который пока имеет выходы в интернет). Но скоро мы очебурнетимся окончательно. Готовы Claude заменить на Алису?
Если вы попали в последний месяц под блокировку Claude – вы хорошо понимаете, о чем я.

Теперь у вас точно есть повод выпить за упокой российского AI. Пятница же! 🍻
А мне огонечков накидайте. Ато я загрустила, пока писала.🔥💥💫🦄

ПОДПИСАТЬСЯ НА IT-ГОЛОВНОГО МОЗГА