Американские исследователи выяснили, что малые языковые модели (SLM), запускаемые на локальных компьютерах, способны эффективно выполнять большинство задач, которые сейчас возлагаются на крупные центры обработки данных. Как пишет Reuters, этот тренд ставит под угрозу бизнес-модели и высокие рыночные оценки таких гигантов, как OpenAI и Anthropic. Результаты тестирования Учёные сравнили работу SLM на устройствах Mac и ПК с серверными платформами, предоставляющими доступ к большим LLM. Всего использовано 500 000 обычных запросов и аналогичное количество задач на логическое мышление. Ключевые выводы: Рост эффективности Ключевым показателем развития SLM стал резкий рост характеристики «интеллект на ватт» (intelligence per watt), которая за последние два года улучшилась более чем в пять раз. Это позволяет локальным платформам потреблять на 50–80% меньше энергии при сохранении высокой точности. Реакция индустрии Nvidia уже 1 июня представила новую ИИ-платформу для Windows, что свидетельствует об адаптации индустрии к десктопным вычислениям. Угрозы для рынка По данным Reuters, смещение фокуса в сторону небольших открытых моделей способно: Мнение эксперта Инвестиционный стратег Panmure Liberum Йоахим Клемент считает, что главными выгодоприобретателями станут производители настольных компьютеров, такие как Apple. Инициативу Nvidia он называет не диверсификацией, а попыткой застраховать риски и сохранить позиции вне зависимости от пути эволюции отрасли.