还有一个对 $INTCB 的利好，我观察了几天，这次给大家说清楚。
Этот позитив связан с Muse. Muse помогает всем увидеть массовое распространение Agent: это, безусловно, не только бизнес на GPU, но и на CPU. Важно понимать, что Agent отличается от AI. Сейчас большинство AI работает так: ты задаёшь вопрос — он отвечает.
Но Agent устроен иначе. Например, если вы попросите Muse «помоги мне забронировать билет», ему нужно самому открыть браузер, выполнить поиск, сравнить цены, войти в аккаунт, заполнить данные, дождаться ответа со страницы и только потом — на основе результата — принять решение о следующем шаге.
За этим стоит не только рассуждение модели (inference). GPU отвечает за «думать», а CPU, память, виртуальная машина и сеть — за «делать». Кроме того, Agent не заканчивает работу после одного выполнения. Он может быть таким: рассуждение → выполнение → ожидание → чтение состояния → снова рассуждение → снова выполнение — и так далее, с повторяющимися циклами до окончательного выполнения задачи.
А в будущем, возможно, каждому понадобится собственный Agent. Поэтому когда Agent из сегодняшней «диковинки» превратится в инструмент повседневного, высокочастотного использования, «узким местом» станет не только GPU — так же будет требоваться много CPU.
Вот почему я недавно считаю, что это ещё один важный позитив для $INTCB .
Этот позитив связан с Muse. Muse помогает всем увидеть массовое распространение Agent: это, безусловно, не только бизнес на GPU, но и на CPU. Важно понимать, что Agent отличается от AI. Сейчас большинство AI работает так: ты задаёшь вопрос — он отвечает.
Но Agent устроен иначе. Например, если вы попросите Muse «помоги мне забронировать билет», ему нужно самому открыть браузер, выполнить поиск, сравнить цены, войти в аккаунт, заполнить данные, дождаться ответа со страницы и только потом — на основе результата — принять решение о следующем шаге.
За этим стоит не только рассуждение модели (inference). GPU отвечает за «думать», а CPU, память, виртуальная машина и сеть — за «делать». Кроме того, Agent не заканчивает работу после одного выполнения. Он может быть таким: рассуждение → выполнение → ожидание → чтение состояния → снова рассуждение → снова выполнение — и так далее, с повторяющимися циклами до окончательного выполнения задачи.
А в будущем, возможно, каждому понадобится собственный Agent. Поэтому когда Agent из сегодняшней «диковинки» превратится в инструмент повседневного, высокочастотного использования, «узким местом» станет не только GPU — так же будет требоваться много CPU.
Вот почему я недавно считаю, что это ещё один важный позитив для $INTCB .
