Перечитал сам пост и вот такая вот картинка просится

Это мем из будущего, который не все поймут

Оригинал: https://www.youtube.com/watch?v=gTYgQTyBnlc

Еще одно расследование, о котором вам нужно знать — Т-Инвариант опубликовали: https://t-invariant.org/2026/04/suverennyj-intellekt-na-kitajskih-chipah-doch-putina-zavershila-sozdanie-zakrytoj-infrastruktury-ii-v-mgu/

Директор Института искусственного интеллекта МГУ Катерина Тихонова теперь контролирует значительную часть образования, исследований и развития ИИ в России. Эту индустрию Кремль давно собирает в единый контур, и доверить ее «суверенность» можно только узкому кругу лиц. Однако технологии эти суверенны только на бумаге и в речах чиновников, а в реальности Россия находится в сильнейшей зависимости от мировых лидеров в области ИИ — все меньше от США и все больше от Китая.

T-invariant разбирался, как в процессе задействованы Катерина Тихонова, Олег Дерипаска и банк ВТБ, зачем на Воробьевых горах выстроили «единую экосистему ИИ» и почему за ее бортом остались не только большинство ученых вуза, но даже научно-исследовательский вычислительный центр МГУ, специалисты которого собрали первые три суперкомпьютера университета.

Все же уже опубликовали про отключение связи. Ну и я тоже. Поздравляю с праздниками, чё уж там. Со слезами на глазах
(все же у меня слов нет, на сколько это вот правительство РФ ебанутое — на всю головушку)

Чот задумался насчет эффективности китайских чипов для ИИ против американских (NVIDIA, конечно). Попросил тот же ИИ подготовить справочку.

Вот в чем разница:

* Стратегия "Чиплетного обхода": Поскольку Китай ограничен в доступе к 3-нм литографии, они соединяют несколько 7-нм кристаллов в один большой процессор. Это позволяет догнать Nvidia H100 по "грубой силе", но такие чипы занимают в 1.5–2 раза больше места на плате.

* Импортозамещение в цифрах: К началу 2026 года доля отечественных ИИ-чипов на внутреннем рынке Китая достигла 41%, при этом почти половина этого объема приходится на решения Huawei.

* Софтверный суверенитет: Основная борьба идет не за транзисторы, а за разработчиков. Китай активно развивает библиотеки OpenMind и системы автоматической конвертации кода из CUDA, чтобы снизить зависимость от американского ПО.

* Проблема межсоединений: У Nvidia есть NVLink со скоростью передачи данных до 900 ГБ/с между GPU. Китайские аналоги пока используют проприетарные решения, которые в 5–10 раз медленнее, что делает обучение гигантских моделей на тысячи чипов менее эффективным.

Анализ эффективности и потребления — про таблицу.

* Удельная эффективность (Performance per Watt)
Несмотря на высокое абсолютное потребление (1000 Вт), чип NVIDIA B200 является самым эффективным. Его производительность выросла в $7$ раз относительно A100, в то время как энергопотребление — лишь в $2.5$ раза. Китайские чипы, такие как Ascend 910C, показывают более линейный рост: производительность и потребление растут почти пропорционально, что говорит о меньшей оптимизации архитектуры.

* Проблема "Теплового барьера"
Китайские производители вынуждены использовать "склейку" (чиплеты), чтобы компенсировать отставание в литографии. Это приводит к тому, что плотность тепловыделения на квадратный миллиметр у флагманов Huawei и Biren выше, чем у западных аналогов. В 2026 году это требует от китайских дата-центров перехода на обязательное жидкостное охлаждение, так как традиционный обдув не справляется с мощностью выше 500-600 Вт на один разъем.

* Скрытые затраты
Индекс 1,5 для Ascend 910C означает, что для создания вычислительного кластера аналогичного по мощности кластеру на H100, Китаю требуется примерно в 2,5 раза больше электричества и площадей в серверных стойках.

* Фактор "Blackout"
В 2026 году во многих провинциях Китая строительство новых ИИ-центров ограничено мощностью локальных электросетей. Это стимулирует разработку "энергоэффективных" режимов работы чипов, где производительность искусственно занижается на 20% для снижения потребления на 40%.

* Инференс vs Обучение Для задач инференса (исполнения модели) китайские чипы часто оказываются выгоднее. Например, Biren BR104 при потреблении в $300Вт (0.75 от A100) выдает отличные показатели в обработке видеопотоков, что делает его популярным в системах "умного города". И системах массовой слежки.

ВЫВОД: китайское оборудование в два-три раза менее эффективное по сравнению с американским. И, кажется, шансов догнать у Китая особо и нету, хотя сказать, что они проэтосамывали все полимеры тоже нельзя.

Во время Второй Мировой войны фашистские самолеты так далеко не залетали. Вот что нашел:

Астрахань и дельта Волги: Летом и осенью 1942 года немецкие бомбардировщики Heinkel He 111 и Junkers Ju 88 регулярно совершали налеты на Астрахань, пытаясь перерезать пути подвоза бакинской нефти. Это была одна из самых восточных точек систематических бомбардировок.

Каспийское море: Самолеты-разведчики проникали вглубь Каспия, ведя наблюдение за портами и нефтеналивными танкерами, шедшими из Баку.

Горький (Нижний Новгород): Город подвергался массированным налетам в июне 1943 года. Целью был автозавод ГАЗ. Это был один из самых глубоких и разрушительных рейдов в советский тыл.

Саратов и Ярославль: Крупные промышленные центры, находившиеся на значительном удалении от линии фронта, также были целями для немецкой дальней авиации в 1943 году.

Так что, если какой еще моральный урод будет вам рассказывать про "эффективность путина", сравнивая его со Сталиным, то смело плюйте ему в рожу — при Сталине такой хуни не было.

Что там у телеграм? Ничего. Он заблокирован.
Наверное, дальше уже бессмысленно это все мониторить. Поставил отсеивание до 1 июня на автомат. Таблица доступна и можно что-то там самостоятельно отслеживать. Или создать что-то свое на базе. Там много всяких скетчей, которые полунедоделаны...