Claude yetakchilik qiladi 26% tadqiqot, "AI sekinlashtirish nazariyasi"ni ilgari surgan Anthropic "AI tadqiqotini AI rivojlantiradi" haqida qizg'in bahs yaratdi! RSI trening paradigmari hisoblash quvvati talabining katta kengayishini katalizator qiladi

Zhihui Moliya Ilmiy-texnika Tahliliy Ilova (Zhihui Moliya Ilmiy-texnika Tahliliy Ilova) xabariga ko‘ra, dunyodagi eng ilg‘or AI ishlab chiqaruvchisi bo‘lgan Anthropic 17-sentabr kuni e’lon qilgan o‘lchov natijalariga ko‘ra, avgust oyiga kelib Claude allaqachon “asosiy” AI tadqiqot ishlarining 26 foiziga rahbarlik qilgan, “hamkorlik” darajasidagi ish ulushi esa 90 foizdan oshgan. Anthropic va OpenAI to‘laligicha so‘nggi AI yirik modelini o‘qitish paradigmasi bo‘lgan RSI (rekursiv o‘zini-o‘zi yaxshilash) ga e’tibor qaratishi ortidan, ilg‘or AI laboratoriyalarining tadqiqot salohiyati va kapital o‘sishi bir paytda oshirilar ekan, global AI sanoati investorlarining diqqat markazi endi sof AI yirik modeli yoki AI agenti mahsulotlaridan chiqib, tadqiqot platformalari va uzoq muddatli AI hisoblash quvvatining infratuzilmasi hamda imkoniyat doirasiga kengaydi.

Yaqinda bir qator ommaviy axborot vositalari manbalariga tayanib xabar berishicha, investorlar OpenAI bilan yangi moliyalashtirish bo‘yicha muzokaralarda kompaniyani 1,2 trillion dollar baholash darajasini muhokama qilgan, kompaniya esa taxminan 1,5 trillion dollarlik baholashni ko‘zlamoqda; Anthropic esa may oyidagi moliyalashtirishdan so‘ng 965 milliard dollarlik baholashga erishgan, hozirgi muhokamadagi IPO rejasiga ko‘ra, taxminan 2 trillion dollar baholash va eng ko‘pi bilan 100 milliard dollar jalb qilish orqali bozorga chiqishni rejalashtirmoqda – bu kompaniya aksiyalari chiqarilishi miqdori SpaceX darajasiga tenglashishi yoki hattoki undan sezilarli darajada ortiq bo‘lishi mumkin. Bu yerda keltirilgan 2 trillion dollar fiktiv IPO bahosi bo‘lib, allaqachon amalga oshgan savdo qiymati emas.

OpenAI yaqinda ishga tushirgan Astra yirik modeli AI bajarishi mumkin bo‘lgan professional vazifalar doirasini faol ravishda kengaytirishda davom etmoqda, Nvidia bosh direktori Huang Renxun bunga ijtimoiy tarmoqda “GPT-6 Astra yaratilishi AGI kelgani” degan favqulodda bayonoti bilan javob berdi, Nvidia tasdiqlagan kuchli daromad oraliqlari va keyingi kuchli yetkazib berish ko‘rsatmalarini hisobga olib, AI yirik modelining RSI (Recursive Self-Improvement) bosqichiga o‘tishi – bu AI hisoblash quvvatiga talabning navbatdagi yuqori o‘sish trayektoriyasi ochilayotganini bildiradi — ya’ni Astra tijorat sohasida AI hisoblashga talabni kengaytirishi mumkin, AI’ning “AI yaratish” RSI tadqiqot trayektoriyasi esa ilg‘or operatorlar eksperimentlari, baholash va doimiy uzoq muddatli mashqlarga sarmoya kiritish ehtiyojini oshiradi va natijada hisoblash infratuzilmasiga uzoq vaqtli sarmoya tsiklini uzaytiradi. Shu sabab ham AQSh fond bozori payshanba kuni AI hisoblash bilan bog‘liq aksiyalarni jamoaviy ravishda sezilarli o‘sishini ko‘rsatdi, jumladan Philadelphia Semiconductor Index 3 foizdan ortiq oshdi.

Diqqatga sazovor tomoni shundaki, Anthropic kompaniyasi Claude 26 foiz tadqiqot hissasi va insoniyat tarixidagi eng yirik IPO’ga harakat qilayotgan vaqtda, kompaniya bosh direktori o‘tgan haftaning oxirida “AI sekinlashtirish nazariyasi”ni ilgari surdi, bu hafta bozor ham AI sekinlashtirish muhokamasi va boshqa xavflarni narxlashga kirishdi – Anthropic va OpenAI kabi dunyodagi AI liderlari hafta yakunida yirik AI modellar ishlab chiqishini sekinlatish haqida bir ovozda chaqiriq qilishdi.

“AI sekinlashtirish” muhokamasi bozorning ilg‘or tadqiqot rivoji, kapital xarajat yo‘li va xavflarning qoplanishini qay tarzda baholashiga ta’sir qiladi, ammo bu mavjud AI dasturlariga bo‘lgan talab to‘xtaydi degani emas. 12-sentabr kuni Amodey model imkoniyatlarining oshishini sekinlashtirishga chaqirdi, Altman esa ilg‘or texnologiya rivoji sur’atlarini nazorat qilish kerakligini tan oldi, biroq sohada muvofiqlashtirish, tashqi baholash va tartibga solish bo‘yicha yagona aniq yechim yo‘q.

Claude o‘zi yolg‘iz 26% tadqiqot ishlariga rahbarlik qilmoqda! Anthropic AI yordamida tadqiqot va xavfsizlik uchun xayriya

Anthropic PBC payshanba kuni e’lon qilgan hisobotga ko‘ra, sun’iy intellekt tadqiqot ishlarining to‘rtinchi qismidan ortig‘i kompaniyaning flagman Claude AI chatbot yoki AI agent mahsulotlari orqali yo‘lga qo‘yilgan, bu esa AI texnologiyasi kelajakdagi modellar rivojini tezlashtirishi mumkinligini isbotlaydigan eng aniq ko‘rsatkichlardan biridir.

Payshanba kuni taqdim etilgan oxirgi rasmiy hisobotga ko‘ra, Anthropic kompaniyasidagi AI tadqiqot ishlarining 26 foizini Claude “asosiy” darajada bajargan, yil boshida esa bu ko‘rsatkich deyarli nolga teng edi. Kompaniya ma’lumotlariga ko‘ra, Claude, shuningdek, xodimlarning 90 foiz ish jarayonida yoki murakkab topshiriqlarida ular bilan hamkorlikda ishlamoqda.

Ushbu raqamlar kengroq hisobotning bir qismini tashkil etadi va AI tomonidan tezda o‘zini-o‘zi yaxshilash xavotirlari kuchayib borayotgan bir davrda, AI tadqiqot taraqqiyotini jamoatchilik kuzatib borishi uchun ma’lumot taqdim etishni ko‘zlaydi.

Kompaniya, shuningdek, turli tashkilotlardan uchinchi tomon baholovchilarini o‘z korxonalariga jalb qilish va ularga ichki jarayonlar, tizimlar va ma’lumotlarga kompaniya xodimlari bilan bir xil darajada kirish huquqini berish rejalarini ham tasdiqladi – bu esa sun’iy intellekt xavfsizligi va atrofidagi tavakkalchiliklarni nazorat qilish tizimlarini yaxshilashga qaratilgan.

“AI tizimlari imkoniyatlari ekspotensial o‘sib bormoqda va o‘z-o‘zini qurish jarayonlarining tobora ko‘prog‘ini to‘liq avtomatlashtirishga kirishgan. Dunyoda ilg‘or AI ishlab chiqilishi sur’atini sekinlatirish haqida mulohaza yuritilayotgan bir vaqtda, jamoatchilikka ko‘proq axborot berilishi zarur”, — deyiladi kompaniya bayonotida.

Anthropic “rekursiv o‘zini-o‘zi yaxshilash” (RSI) ga e’tibor qaratadigan ko‘plab AI kompaniyalardan biridir. Bu tushuncha AI tizimi – deyarli hech qanday odam yordamisiz yoki umuman yordamisiz – o‘z imkoniyatlarini takomillashtira olishiga asoslangan. Ba’zi kompaniyalar AI rivoji kelajagi sifatida buni ko‘radi, biroq bunday superiman AI tizimlari xavfsizligiga oid xavotirlar ham mavjud.

Anthropic o‘z blogida aql agentlarini kuzatib borish va ularning platformada qancha ish bajarayotganini o‘lchash uchun doimiy monitoring tizimi yaratishga harakat qilayotganini yozdi. Kompaniyaning ma’lum qilishicha, avgust oyiga kelib, istalgan vaqtda kompaniya ichida 30 mingdan ortiq agent tadqiqot va muhandislik ishlarini olib borgan.

Anthropic, shuningdek, AI taraqqiyotini tezlashtirish va AI xavfsizligini ta’minlash uchun resurslarni qanday taqsimlayotgani haqida ham ma’lumot berdi. Ularning o‘lchovlariga ko‘ra, tadqiqot turiga bog‘liq holda, kompaniya hisoblash resurslarining 6 dan 12 foizgachasini xavfsizlik monitoringiga sarflamoqda.

Sentyabr boshida blogida, AI yirik modelining asosiy raqibi OpenAI ham tadqiqot avtomatlashtirilishini rivojlantirish borasidagi so‘nggi natijalarni baham ko‘rdi, xususan, Hugging Face innovatsion startapining tashqi tizimlariga o‘z modeli kirganini aniqlab, ayrim modellar mashq qilishini to‘xtatganini ma’lum qildi.

O‘tgan hafta Anthropic xodimi Jakub Kauckson ishdan bo‘shagani e’lon qilindi, bu esa AI faoliyati insoniyat jamiyati hayoti uchun xatarlarga oid tashvishlarni kuchaytirdi. U ijtimoiy tarmoqda ishdan ketishiga bag‘ishlangan postda AI ishlab chiqaruvchi kompaniyalarni “hayotimizni garovga qo‘yishda” aybladi.

So‘nggi bir necha kunda, jumladan Anthropic bosh direktori Dario Amodey va OpenAI bosh direktori Sam Altman kabi bir nechta AI kompaniya rahbarlari texnologiya rivojini sekinlashtirishga chaqirishdi, ular ushbu texnologiyadan kelib chiqayotgan tobora bashorat qilib bo‘lmas xavfga javoban shunday yondashish kerak, deb hisoblaydi – biroq bu xavflarni qaysi yo‘l bilan hal etish borasida to‘liq bir to‘xtamga kelishmagan.

Shanba kuni Amodey 3 800 so‘zli maqolada hukumat tartibga soluvini va ko‘proq AI sekinlashtirish tashabbuslariga butun soha tomonidan qo‘llab-quvvatlash chaqirig‘i bilan chiqdi. Bu AQSh prezidenti Donald Trumpning kuchli qarshiligiga sabab bo‘ldi – u ushbu texnologiya xavfidan xavotirlarni “texnologik feyk” deb atadi va yangi qoidalarni qabul qilish g‘oyasini rad etdi.

Boshqa texnologiya sohasining yetakchilari ham javab qaytardilar. Altman va Nvidia bosh direktori Huang Renxun AI kompaniyalari o‘zlari AI rivojlanish sur’atlarini xavfsiz tarzda nazorat qilishlari mumkin deb hisoblashadi; Meta Platforms bosh direktori Mark Zukerberg esa, AI laboratoriyalari mustaqil baholovchilar va xavfsizlik bo‘yicha maslahatchilarga tayanishi lozim, deb hisoblaydi.

“AI yordamida tadqiqot”dan rekursiv yaxshilashga, AI hisoblash quvvatiga talab yangi o‘lchovga chiqyaptimi?

Astra va Recursive Self-Improvement (RSI) investitsion ahamiyati shundan iboratki, ilg‘or yuqori samarali AI yirik modeli va AI ishlab chiqish o‘zi to‘xtovsiz hisoblash quvvatini talab qiladigan yangi vaziyatga aylandi. OpenAI 6-sentabr kuni “avtomatlashtirilgan tadqiqot amaliyotchisi” maqsadiga erishganini ma’lum qildi – bu, odam boshqaruvida, ilgari tajribali tadqiqotchilar bir necha kun sarflaydigan vazifalarning ayrimlarini bajara olishiga erishildi; avgust o‘rtalariga kelib, har bir inson ish kuniga taxminan 3,1 agentning ish kuni to‘g‘ri kelmoqda. Bu ishlash vaqtiga bog‘liq, ilmiy natija 3,1 marta ortdi degani emas. Shundan kelib chiqib, tadqiqot avtomatizatsiyasi kod generatsiyasi, eksperimentlarni baholash uchun impuls hisoblash quvvatiga hamda yangi model mashqi uchun talabni oshirishi mumkin bo‘ladi. Biroq, to‘liq RSI hali asosiy paradigma sifatida shakllanmagan – tadqiqot yo‘nalishi va resurs taqsimoti baribir odamlar tomonidan belgilanadi.

OpenAI tomonidan chiqarilgan GPT-6 Astra modeli va AI liderlarining RSI texnologik yo‘nalishi AI hisoblash quvvatiga eksponensial talab o‘sishini ham kuchaytiradigan ikki asosiy haydovchiga aylanishi mumkin, ya’ni kuchliroq AI yirik modellari va kengroq AI ilovalari, yanada samarali hisoblash quvvatini talab qiladigan keying avlod AI mashqlari - bularning barchasi AI hisoblash infratuzilmasiga uzoq muddatli sarmoya ortishini asoslaydi. OpenAI yaqinda ma’lum qilganidek, Astra dasturlash, brauzerdan foydalanish, kompyuter operatsiyalari va murakkab topshiriqlarni bajarish imkoniyatini yanada kuchaytirgan, model to‘liq ish qamrov doirasi kengaygan. Mahsulot rahbari ma’lum qilishicha, Astra’ga talabning portlashi infratuzilma yukiga ta’sir ko‘rsatmoqda; kompaniya 10-sentabrdan boshlab, oyning 200 dollarlik Pro 20X tarifini yangi obunalar va yangilanishlar uchun to‘xtatdi, mavjud obunachilar esa normal to‘lovni davom ettirishadi.

Recursive Self-Improvement (RSI) ning asosiy g‘oyasi – AI o‘zi yanada kuchliroq AI yaratishda ishtirok etadi va bozorga chiqqan yangi model yanada samarali tadqiqot o‘tkaza oladi, natijada iteratsion orqaroq yopiq zanjir hosil qiladi. Bu pretraining yoki reinforcement learning’ni to‘liq almashtiradigan yangi algoritm emas, aksincha butun tadqiqot ishlab chiqish, kod yozish, eksperiment o‘tkazish va natijalarni baholash hamda model iteratsiyasi jarayoniga taalluqlidir. Hozircha, Anthropic va OpenAI tomonidan ko‘rsatilgan taraqqiyot – odam nazorati ostida yo‘lga qo‘yilgan tadqiqot avtomatizatsiyasi, mustaqil va inson aralashuvisiz rekursiv yaxshilash hali amalga oshirilgan emas.

Avgust oyiga kelib, Claude allaqachon kompaniya AI tadqiqot ishlarining 26 foiziga rahbarlik qilgan, “hamkorlik” darajasidagi ish ulushi esa 90 foizdan oshgan, kompaniyaning eng ko‘p ishlatiladigan ichki platformasida bir vaqtda tadqiqot va muhandislik bilan shug‘ullanuvchi taxminan 30 000 agent mavjud. Bu raqamlar shuni anglatadiki, AI avvalgi kabi ba’zan chaqiriladigan yordamchi vosita emas, balki doimiy ravishda tadqiqot ishlab chiqishda ishtirok etadigan resursga aylandi; ishlab chiqish ishi esa doimiy ravishda hisoblash quvvatini talab qiladigan asosiy ehtiyoj manbai hisoblanadi.

Anthropic va OpenAI RSI ga diqqat qaratish asosiy maqsadi – butun tadqiqot iteratsion jarayonini samaradorligini oshirish, biroq bu jarayon o‘zi ko‘proq parallel eksperimentlar va doimiy faoliyat yuritadigan aql agentlarini talab etadi. Muhandislik nuqtai nazaridan qaraganda, tadqiqot agentlari takliflar yaratish va tanlashga, mashq kodini tuzatishga, eksperiment konfiguratsiyasi tuzishga, testi o‘tkazishga va natijalarni tahlil qilishga yordam beradi, natijada tadqiqotchilar bir vaqtning o‘zida ko‘proq variantlarni sinovdan o‘tkazishlari mumkin bo‘ladi; bunda agentning tahliliy va kod yozish faoliyati muqarrar ravishda hisoblash quvvatini, yangilangan variantni tekshirish uchun esa mashq, baholash va ma’lumotlarni qayta ishlash resurslarini talab qiladi.

OpenAI ma’lum qilishicha, avgust o‘rtalariga kelib, bir inson ish kuniga taxminan 3,1 standart agent ish kuni tushadi; tadqiqotchilarning o‘rtacha ish kuni API narxlari bilan hisoblaganda 600 dollardan oshiq hisoblashdan foydalanilgan, bu ish vaqti va xizmat narxi jihatidan hisob, real ichki pul sarfi yoki unumdorlik ko‘paygani degani emas. Kompaniya qayd etadiki, boshqa ishlab chiqish tıvosıflari kamaygani sari, hisoblash resurslari asosiy to‘siqka aylanishi mumkin. Xavfsizlik tadqiqotlari ham mustaqil ish yukiyotiga ega – Anthropic 13-20-iyul namunalarida barcha AI hisoblash resurslarining taxminan 6 foizi va AI tomonidan boshqariladigan hisoblashning 12 foizi AI xavfsizligiga bag‘ishlanganini aniqladi.

RSI bo‘limida olib borilayotgan so‘nggi tadqiqotlar va Astra yirik modelining paydo bo‘lishi tufayli yuzaga kelgan AGI muhokamalari AI yirik modellar butunlay ko‘proq tadqiqot vazifalarini o‘z zimmasiga olishni boshlagan bir vaqtda sanoatda endi “tadqiqot uchun hisoblashga sarmoya kiritish” kacnot bo‘ldi — endi qo‘shimcha “hisoblash quvvatini ishlatib, ilm agentlarini ishlatish, agentlar ko‘proq eksperimentni tashkil etadi” — bu esa tadqiqot avtomatizatsiyasi natijasida o‘rganilishi mumkin bo‘lgan tajribalarning hajmini oshirdi va foydalaniladigan hisoblash quvvati, samaradorlik va ishonchlilik talabini ham oshirdi.

RSI va Astra AI hisoblashga sarmoya yo‘nalishining eng kuchli katalizatorlari faqatgina “model parametrlari” ko‘payishi emas, balki AI o‘z zimmasiga oladigan vazifalar doirasi va har bir topshiriqni bajarish jarayonining murakkablashishi – foydalanuvchiga mo‘ljallangan dasturiy tahlil va model ishlab chiqishga mo‘ljallangan tahlil AI hisoblash infratuzilmasiga uzoq muddat talabni kengaytiradi. RSI va Astra biznes sohasidan kelayotgan bevosita talab signallaridir, natijada “tadqiqot avtomatizatsiyasi + foydalanuvchi tahlili” ikki xil hisoblash o‘sish trayektoriyasi bir vaqtning o‘zida ko‘rinib turibdi.

TrendForce taniqli bozor tadqiqot agentligi prognoz hisobotiga ko‘ra, 2027-yilda NVL72 tokcha yetkazib berilishi yiliga 50 foizdan ortib o‘sadi, GB200/GB300 hamda kelajakdagi Vera Rubin arxitekturasi asosidagi Nvidia AI GPU’lari bilan ishlovchi NVL tizimlarining umumiy bozordagi qiymati 710 milliard dollarni oshib, 214 foizga o‘sadi, bunda mahsulot takomillashuvi va narxlar oshishi inobatga olingan. Astra yetakchiligidagi ilg‘or yirik modelarning kuchli hisoblash quvvatiga talabi ortib borar ekan, Morgan Stanley Shimoliy Amerikadagi to‘rtta yirik superbulut hisoblash va AI sotuvchisi kompaniyalari uchun data markazlarining umumiy kapital xarajatlari 2026-yildagi 917 milliard dollardan, 2027-yilda 1,47 trillion, 2028-yilda esa 1,64 trillion dollarga chiqishini, o‘sha vaqtgacha umumiy quvvat 2025-yildagi 35 GW’dan 2028-yilda 145 GW’gacha kengayishini prognoz qilmoqda.

Tahlil tizimi arxitekturasiga ko‘ra, murakkab topshiriqlar odatda uzunroq kontekst, ko‘p bosqichli model chaqiruvi, vosita bajarilishi va natija verifikatsiyasi kabi bosqichlarni o‘z ichiga oladi: Prefill bosqichi kirish ma’lumotini qayta ishlaydi, Decode bosqichi chiqishni davomiy ravishda generatsiya qiladi, KV Cache esa kontekst va parallelizm kattalashgani sari ko‘proq xotira talab etadi – hisoblash yo‘li, xotira o‘tkazuvchanligi va sig‘imi tajovuzkor ravishda oshiriladi. Sanoat xulosasiga ko‘ra, GPU va TPU’lar model hisoblashni amalga oshirsa, CPU’lar vositalarning ishlashi va topshiriqlarni boshqarishni, HBM, server DRAM, xotira va yuqori samarali tarmoq infratuzilmasi, data markaz optik interfeyslari esa ma’lumotlarni samarali uzatish hamda holatni boshqarishni qo‘llab turadi; oxir-oqibat, bularning hammasi tobora kengayib boradigan AI hisoblash server klasterlari tomonidan doimiy ishlaydigan xizmat sifatida yetkazib beriladi.