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.
Полуавтоматический офсайд, ястребиный глаз и системы видеоповтора уже разбирают спорные эпизоды за секунды. Разбираем, что эти технологии умеют, где ошибаются и почему они не заменяют арбитра.
Мастерские, которые чинят органы XVIII века и клавесины, начали подключать ИИ-агентов к каталогизации деталей и расчётам мензур. Разбираем, что реально работает, а что пока маркетинг.
Крупные вендоры измерительного ПО добавляют в свои системы LLM-агентов для планирования поверок и разбора протоколов. Разбираем, что они реально умеют и где рискуют навредить.