🔬 📷 Biotech investors and corporate development professionals
We've just launched Gosset, the platform that provides insights about biotech assets. Try our demo here: https://t.co/Wb4kP7CXO6 and comment on this post to get early access to the full version (or to help us😀)
🎯 𝗜𝗻 𝟮𝟬𝟬𝟲, 𝗚𝗟𝗣-𝟭𝗥 𝘄𝗮𝘀 𝗯𝗮𝗿𝗲𝗹𝘆 𝗼𝗻 𝘁𝗵𝗲 𝗿𝗮𝗱𝗮𝗿.
Fast forward to 2025: GLP-1R has more new trials than any other target.
The targets getting quiet investment today will define the next decade.
To, co dzieje się z AI, to podręcznikowa ilustracja Paradoksu Jevonsa: gwałtowny spadek kosztów sztucznej inteligencji wywołuje eksplozję popytu. Przy koszcie "myślenia" dążącym do zera poszerza się spektrum możliwych zastosowań AI.
W historii technologii, a w szczególności w historii IT, mieliśmy wiele przykładów taniejących dóbr podstawowych. Jednakże nie mieliśmy dotychczas doczynienia z tak szybko zachodzącymi zmianami. Prawo Moore'a mówiło o tym, że koszt tranzystora zmniejsza się dwukrotnie co każde dwa lata. Prawo Edholma o tym, że koszt przesyłu informacji zmniejsza się dwukrotnie co 18 miesięcy. Dziś mamy LLMflation - chyba brakuje jeszcze innej nazwy - które mówi, że koszt inferencji spada o 10x rocznie (Wykres 1). To tempo szybsze niż w jakiejkolwiek poprzedniej rewolucji technologicznej.
Co ciekawe wiele danych wskazuje, że najszybciej tanieje ta najbardziej zaawansowana inteligencja. Dane z raportu Epoch AI (Wykres 2) to pokazują koszt najsłabszego modelu GPT-3.5 spadał 9x rocznie, a ten najbardziej zaawansowanych z modeli - tutaj GPT-4o - 900x rok do roku.
Podobnie zaskakujące wyniki pokazują wyniki testu ARC-AGI (Wykres 3). W grudzieniu 2024, model o3 (High) osiągnął wynik 88% przy koszcie ok. 4500 $ za zadanie. Rok później model GPT-5.2 Pro osiągnął nieznacznie wyższy wynik 90,5% kosztując jedyne 11,64 $. To niemal 400-krotna redukcja kosztów w rok. Ludzka praca tak się nie skaluje.
Spadek kosztów inferencji to efekt wielu czynników:
- Wydajniejszy hardware: Prawo Moore’a i ulepszenia strukturalne GPU drastycznie poprawiają stosunek ceny do wydajności.
- Kwantyzacja modeli: Przejście z formatu 16-bit na 4-bit (np. w układach Blackwell) to ponad 4-krotny wzrost wydajności przy takim samym ruchu danych.
- Optymalizacje software: Oprogramowanie lepiej zarządza mocą obliczeniową i eliminuje wąskie gardła przepustowości pamięci.
- Mniejsze, sprawniejsze modele: Dzięki lepszemu treningowi dzisiejsze modele 1B parametrów biją giganty 175B sprzed 3 lat.
- Presja Open Source: Modele od Meta, Mistral, czy sam DeepSeek mogą być hostowane na dowolnej infrastrukturze, co wymuszają spadek marż u dostawców modeli przez API.
- Architektura: Kluczowe są zmiany takie jak MoE (Mixture of Experts) i rzadka atencja. W IDEAS rozwijamy te koncepcje, co opisaliśmy https://t.co/F4w81pfzC0. w pracy https://t.co/Y7BzLiHaSJ.
Dla nas ważne jest to, że spadek ceny inferencji zmienia sposób, w jaki korzystamy z technologii AI. Kiedy produkt staje się tani, znajdujemy dla niego miliony nowych zastosowań. Dzięki ciągłemu spadkowi cen, który będzie długookresowo dążyć do zero, inteligencja może stać się nową elektrycznością.
A linki do artykułów na, których powstał post są tutaj:
https://t.co/4bGlME0NwF, https://t.co/BdjP4VZPyO.
Traitor?
Elon, if you don’t understand that defending freedom is a basic tenet of what makes America great and keeps us safe, maybe you should leave it to those of us who do.
@tomasztrzcinsk1@Przegaa@kjgeras@baborbe Dokładnie -- mądrych ludzi mamy, ograniczeniem wciąż jest kapitał. W AI kapitał to compute, więc tani dostęp dałby więcej szans na low-cost high-variance projektów a'la elevenlabs. Z założenia trudno przewidzieć co to mogłoby być, ale z dużym prawdopodobieństwem coś by wypaliło.
@harari_yuval wrote in Nexus: 𝘛𝘦𝘤𝘩𝘯𝘰𝘭𝘰𝘨𝘺 𝘪𝘴 𝘯𝘦𝘷𝘦𝘳 𝘥𝘦𝘵𝘦𝘳𝘮𝘪𝘯𝘪𝘴𝘵𝘪𝘤, 𝘢𝘯𝘥 𝘵𝘩𝘦 𝘧𝘢𝘤𝘵 𝘵𝘩𝘢𝘵 𝘴𝘰𝘮𝘦𝘵𝘩𝘪𝘯𝘨 𝘤𝘢𝘯 𝘣𝘦 𝘥𝘰𝘯𝘦 𝘥𝘰𝘦𝘴 𝘯𝘰𝘵 𝘮𝘦𝘢𝘯 𝘪𝘵 𝘮𝘶𝘴𝘵 𝘣𝘦 𝘥𝘰𝘯𝘦.
Or maybe he didn’t write it because it's from Gemini.
I've changed the history. Literally, I’ve altered EU decisions from 1997.
Two days ago, motivated by the EU USB mandate, I posted a 𝘀𝗮𝘁𝗶𝗿𝗶𝗰𝗮𝗹 𝘀𝘁𝗼𝗿𝘆 about how they had already mandated some other PC connectors in 1997.
• I’m the story's author, and it’s reprinted verbatim without attribution.
I usually favor progress in AI, but I admit that experiencing such bias firsthand makes me much more worried.
In 1997, the European Union mandated that all new personal computers be equipped with an RS-232 port for charging and data exchange. This decision aimed to reduce electronic waste, promote interoperability, and benefit consumers.