Автономные ИИ-агенты выполняют по десятку запросов на одну задачу. Для компании это экономия на сотрудниках, для дата-центров — рост потребления энергии и воды, о котором вендоры почти не говорят.
Регуляторы Евросоюза и США подступаются к энергопотреблению дата-центров и обучению моделей. Для AI-компаний это значит новую отчётность — и вопрос, который раньше можно было игнорировать.
Идея запускать модель на своём железе вместо облака звучит экологично. Разбираемся, где локальный инференс правда снижает энергозатраты агента, а где просто перекладывает счёт за электричество на вас.
Мультиагентные схемы обещают решать задачи, с которыми не справляется одна модель. Плата за это — рост числа запросов к LLM в разы, а вместе с ним счёт за API и время ответа.
Агентные нагрузки держат GPU занятыми часами, а не секундами. Операторы дата-центров переходят на жидкостное охлаждение и стойки мощностью выше 100 кВт — потому что старая инфраструктура такого не выдерживает.
Один запрос к языковой модели тратит доли ватт-часа, а человек за компьютером — сотни. Разбираем, когда agentic AI действительно экономит энергию, а когда цифры вводят в заблуждение.
Один разговор с чат-ботом может стоить дата-центру нескольких сотен миллилитров воды на охлаждение. С переходом на агентные вычисления, где на одну задачу приходятся десятки запросов, счёт растёт быстрее, чем думают.
Компании продают «автономных агентов, заменяющих сотрудника», но за громкими словами часто скрыт обычный чат-бот с одним инструментом. Разбираем, где маркетинг расходится с бенчмарками.
Автономный агент может закрыть задачу за секунды, но за этими секундами стоят видеокарты в дата-центре. Разбираем, что известно о выбросах ИИ и человека — и почему прямое сравнение ловушка.
Один ответ чат-бота стоит от долей ватт-часа до нескольких ватт-часов, а агент, который сам ходит по инструментам, тратит в разы больше. Разбираем, откуда берутся цифры и почему их так трудно проверить.
Нейросети предлагают склеивать разбитые сосуды и достраивать утраченные фрагменты по фотографии. Разбираем, где это работает, где остаётся ручной труд и сколько стоит доступ к инструментам.
Оценка бриллианта и проверка подлинности — задачи, где ИИ уже помогает геммологам, но пока не заменяет прибор и эксперта. Разбираем, что агенты реально умеют, а где ошибаются.