SemiAnalysis представила бенчмарк GDPx для оценки передовых ИИ-моделей

Участники команды tokenomics SemiAnalysis представили GDPx и назвали его, по собственному мнению, лучшим бенчмарком для измерения возможностей передовых моделей. Они критикуют подходы, основанные на доле отрасли в ВВП или классификаторах SOC и O*NET: по их оценке, первый триллион долларов выручки от ИИ будет сосредоточен в областях, способных быстро внедрять новую технологию и получать высокую отдачу от передового интеллекта. Среди областей, на которых сосредоточен GDPx, они назвали проектирование микросхем, биологию, кибербезопасность и RSI.

Представитель команды сообщил, что SemiAnalysis готовит модель спроса для прогнозирования выручки OpenAI и Anthropic в 2027 и 2028 годах и пока не стал подробно раскрывать анализ. Другой участник команды оспорил предположение, что широкое распространение ИИ среди населения само по себе обеспечит большие расходы на ИИ: по его мнению, большинству людей будет трудно эффективно использовать ИИ во многих задачах. Он также заявил, что стоимость ИИ заданного уровня возможностей падает в 100–1 000 раз в год благодаря прогрессу в исследованиях, данных и вычислениях. Поэтому, считает он, крупнейший спрос возникнет там, где пользователи смогут быстро получать отдачу от больших объёмов машинного интеллекта.

Команда считает, что автоматизация офисной работы в итоге произойдёт, но не станет источником первого триллиона долларов расходов на ИИ: внедрение в таких отраслях, по их оценке, будет медленным, поскольку компаниям потребуется время, чтобы перестроить операционные расходы.