Stanford MS&E435: от мегаватта до молекулы — весь курс в девяти разборах (Рубрика #AI)
С курсом Stanford MS&E435 «Economics of the AI Supercycle» в канале всё: девять лекций — девять разборов, от экономики GPU и строительства дата-центров до кодинговых агентов и разработки лекарств. Курс интересен тем, что не пытается выбрать «лучшую модель», а рассматривает AI как большую производственную и экономическую систему. На каждом слое повторяются одни и те же вопросы: где сейчас бутылочное горлышко, кто оплачивает капитальные затраты, что становится commodity, а у кого остаются влияние на цены, данные и замкнутый цикл обратной связи.
Если сложить лекции вместе, бутылочное горлышко всё время переезжает: из чипов — в электричество и готовые дата-центры, затем в корпоративный контекст, человеческое внимание, evals, дистрибуцию и лабораторный эксперимент. Вместе с ним перемещается и граница между тем, что компания может купить как услугу, и тем, что ей приходится контролировать самой.
Все разборы по порядку:
1️⃣ Экономика AI-суперцикла — вводная лекция интересна картой всего стека chips → infrastructure → models → applications и вопросом, почему основная экономика пока сосредоточена внизу.
2️⃣ Inference как производственная система — разговор с Sunny Madra и Brad Gerstner показывает, почему prefill и decode могут требовать разного железа, а считать полезнее стоимость проверенного результата, а не число сожжённых токенов.
3️⃣ Дефицитный мегаватт AI-фабрики — Чейз Локмиллер из Crusoe опускает «облачный AI» на землю: к подстанциям, охлаждению, стройке и дефициту площадок, где GPU вообще можно включить.
4️⃣ Али Годси: AGI уже здесь, а компания — ещё нет — лекция интересна кейсом Databricks, в котором заметный рост throughput появился после перепроектирования процесса, а не после замены модели.
5️⃣ Sachin Katti и человек как bottleneck AI-системы — взгляд оператора frontier-лаборатории связывает динамические агентные нагрузки, гетерогенную инфраструктуру и цену человеческого внимания, проверки и ответственности.
6️⃣ Yash Patil: внутреннее знание компании как learning loop — здесь корпоративная экспертиза превращается из абстрактного «контекста» в evals, reward, post-training и воспроизводимый цикл обучения.
7️⃣ Кто выбирает технологический стек — разработчик или кодинговый агент? — Guillermo Rauch показывает, как агент становится новым gatekeeper, а open source, документация и агентная эргономика — каналом дистрибуции.
8️⃣ Baseten и как юнит-экономика меняет стратегию — история полезна симметрией: по мере роста приложение забирает под контроль модели, а инфраструктурная платформа — вычислительные мощности.
9️⃣ Chai и Claude: кто заберёт деньги в AI-биотехе? — финальная лекция переносит ту же экономическую рамку в drug discovery, где ценность зависит не от красивой молекулы, а от замкнутого цикла гипотеза → дизайн → эксперимент → данные и прав на результат.
Это не нейтральный учебник: среди гостей инвесторы, основатели и руководители компаний, которые продают ровно те слои стека, о которых рассказывают. Но если отделять механизм от vendor pitch, получается редкая сквозная карта AI — от электронов до молекул.
Если времени на весь плейлист нет, выбирайте слой, за который отвечаете. А если есть — я бы шёл по порядку: так особенно хорошо видно, как дефицит и ценность путешествуют по стеку.
#AI #Engineering #Infrastructure #Product #Strategy #Economics