Самат Галимов

Герои этого сезона заплатили по 300-500 тысяч рублей за работу с наставницей, которая должна была помочь им выстроить какую-то другую, более счастливую жизнь. Оказалось, что у наставницы есть и свои наставники, которым она приносит еще больше денег. Как устроено наставничество в России? И почему кажется, что есть кто-то, кто лучше знает, как надо жить? Слушайте в сезоне «Рынок надежды». Ссылка в описании.

Мы с тобой обсуждали, что у машин есть небольшие свои особенности языковые, может, даже культурные. Скажи, перенимают ли их люди? Происходит ли такая культурная ассимиляция? Несем ли мы это дальше в общество?

И ресурсов на то, чтобы осуществлять выбор и реализовывать волю, не у всех много. Но вообще вся эта цифровая экосистема, она работает в том числе на твоем цифровом следе. Раньше мы перенимали нормы общения в школе, в институте, при живом общении, чтении, просмотре новостей. Потом это место заняли в соцсети во многом. А теперь люди переключаются на общение с нейросетями. Кто теперь задает нормы человеческого общения?

экосистемы. Без него экосистема не развалится. Но это классная штука, с которой хорошо, которая что-то мне дает. Оксана, спасибо тебе огромное. Мы поговорили вроде про нейросети, но в то же время как раз чуть-чуть захватили с других сторон, в первую очередь, со стороны культуры, ту часть, которую ты разбираешься. Спасибо тебе большое, что пришла. Спасибо большое за этот разговор. Было очень здорово.

Это был подкаст «Запуск завтра», и мы его делаем в студии «Либо-либо». Над эпизодом работали редакторка Рита Берденникова, продюсеры Данила Стапов и Аня Коваленко, монтажер Сергей Христолюбов. За джингл спасибо Алексею Зеленскому. До встречи в следующий четверг.

Либо-либо. Привет, меня зовут Самат Галимов, и это подкаст «Запуск завтра». Здесь я пытаюсь разобраться, как устроены технологии, которые меняют нашу жизнь. А помогают мне в этом профессионалы, с которыми можно поговорить простым человеческим языком.

Друзья, вы слушаете заключительный эпизод нашего 13 сезона. В этом сезоне мы много говорили об искусственном интеллекте. И это очень понятно. Когда я подкаст только начинался, о нейросетях никто толком ничего не слышал. А теперь, к концу 25 года, многие из вас, я уверен, пользуются ими регулярно. Такой бешеный рост не был бы возможен без мощного железа. И сегодняшний выпуск как раз об этом.

Мы поговорили с человеком, который работал в компании NVIDIA. Это главный производитель видеокарт, без которого невозможно представить современные нейросети. Вместе мы разбираемся, почему видеокарты так важны, как NVIDIA стала самой успешной компанией на этом рынке и где ждать следующего прорыва.

К этому выпуску у нас заготовлен бонус. Беседа с гостем Денисом Тимониным получилась такой насыщенной, что часть ее мы решили вынести в отдельный бонусный эпизод. В дополнительных фрагментах я расспрашиваю Дениса о трендах в индустрии нейросетей и о сильном искусственном интеллекте, появлении которого многие ждут и боятся.

И, конечно, узнаю о том, как Денису работалось в одной из самых важных технологических компаний в мире. Послушать бонус можно по платной подписке на Либо-Либо или Запуск++ в Телеграме или в Apple подкастах. Ссылки будут в описании.

Партнер этого сезона — онлайн-офис с искусственным интеллектом от Яндекс.360. Это рабочее пространство, в котором собраны все нужные инструменты для совместной работы. Почта, календарь, сервис видеовстреч, трекер, мессенджер и диск. С Яндекс.360 удаленные и гибридные команды работают слаженно и эффективно, не тратя время на синхронизацию разных сервисов между собой и быстро решая организационные задачи. Все инструменты, понятно, устроены, так что переход на новые сервисы не займет много времени. А со всеми трудностями поможет поддержка. Она оперативно ответит на вопросы и будет всегда на связи, чтобы снизить риски.

Если сейчас вы пользуетесь другими сервисами, но хотите попробовать Яндекс 360, переходите по ссылке в описании и выбирайте удобный тариф. Привет, меня зовут Денис Тимонин, я экс-ведущий архитектор решений искусственного интеллекта в компании NVIDIA, а на данный момент я CEO и фаундер компании FlyMyEye, платформы для запуска нейросетей. NVIDIA – это одна из самых дорогих компаний на планете. В этом эпизоде мы пытаемся с тобой разобраться, что это за компания и почему вдруг ее продукция оказалась так всем нужна. Но начнем сначала. Когда и как появилась компания NVIDIA?

подтвердить. Возможно, это улучшило графику и, соответственно, вызвало просто волну интереса компаний. Да, я помню эти карточки, коробочку даже помню. Значит, сделали неуспешную видеокарту, потому что пытались продвинуть свой стандарт. Потом научились на этой ошибке, сделали успешную видеокарту, которая подчинялась всем готовым стандартам, была популярна и при этом была недорогая и технически такая продвинутая. Все получилось. Какой следующий шаг, который прямо определяет компанию после видеокарт для игр?

Сейчас попробую подытожить. Получается, вот у нас были библиотеки от Microsoft DirectX для разработки видеоигр. И та карточка, которая ее поддерживала, она в дамках, потому что все игры работают на этой видеокарте. А Nvidia придумала библиотеку, с помощью которой можно использовать видеокарты для научных вычислений. Да.

И решила, что в этом есть отдельный бизнес, и стала делать отдельные чип-процессоры, которые позволяли как раз-таки заниматься просто обсчетом быстрым вот таких научных вычислений. И у меня тут возникает такой вопрос. Ты сказал, что они умеют делать линейную алгебру, и для нейросетей это тоже полезно. То есть, получается, сначала сделали карту для научных вычислений, а потом уже оказалось, что она хорошо подходит для нейросетей, да?

и прочие Tensorten, плюс отдельные видеокарты, которые содержали определенные даже технические на низком уровне ядра, специальные для расчета нейросетей. Получается, вот была задача обсчета графики, потом мы такие, блин, ведь эти процессоры могут еще считать и математические задачи научные.

А вот он такие, а нельзя ли то, что уже умеет читать научные задачи, использовать еще и для искусственного интеллекта? Но хочется чуть-чуть пояснить про то, что в видеокарте много процессоров, которые оптимальны для расчета графики, потому что у нас много пикселей, условно каждый блок пикселей у нас свой процессор. Понятно примерно. Но почему видеокарты оптимальны для задач искусственного интеллекта, для нейросетей? Можешь вот это немножечко прояснить?

Офигеть. Я, кстати, видел такую шутку, типа, вот ты думаешь, что там как бы искусственный интеллект, а на самом деле просто матрицы перемножаются. Да, вот так. В общем, магия, мне кажется, как раз в том, что обычным перемножением квадратиков чисел, таблиц чисел друг на друга можно получить вот такие удивительные результаты. Сейчас Цукерберг, Илон Маск и Безос соревнуются, кто купит больше этих видеокарт в этом году. Типа там...

Дорогие слушатели, мы заканчиваем 13 сезон этого подкаста и уходим на каникулы. И, как обычно, хотим узнать, что вы думаете об этом сезоне и о подкасте в целом. Что вам нравится, что не нравится и какие эпизоды вы хотели бы услышать в новом, 14 сезоне. Мы подготовили небольшой опрос. Просим вас его пройти. Он займет 5-7 минут. Если вы его пройдете, вы нам очень поможете сделать запуск еще лучше. Ссылка на опрос в описании этого выпуска. Спасибо вам большое.

Ты сказал, что для обучения нужно больше видеокарт, и чем больше, тем быстрее. О каких объемах идет речь? Ну, порядок, типа 5-6 или в десятки и сотни? Да, люди запускают обучение, и компании запускают обучение на десятках тысяч, и да, это увеличивается, то есть там есть эксперименты и на больших кластерах, в целом так. Десятки тысяч видеокарт, окей. Сколько стоит одна видеокарта?