#llm

Пока рынок обсуждает миллиардные CAPEX в инфраструктуру Nvidia, я решила заглянуть «под капот». Чтобы как инвест-аналитик оценивать ИИ-проекты не по слайдам, а по реальности, я начала собирать собственных агентов.

Мой текущий стек в разработке: AI-аудитор для экспресс-анализа инвест-инициатив и AI Content Strategist.

Я развернула локальную RAG-систему на своем ноутбуке (используя квантованные модели, чтобы вписаться в лимиты домашнего железа). План был прост: загрузить проверенные годами документы и получить экспертные ответы.

Результат первой попытки: 3 из 10.

И это был мой лучший урок по экономике ИИ.

Выяснилось, что самая «умная» модель беспомощна, если архитектура данных сырая.

Вот мои выводы на стыке денег и кода:

1. Стоимость «мусора» на входе (Garbage In — Garbage Out)

Я загрузила качественные PDF, которыми пользовалась годами. Оказалось, что без правильного чанкинга (нарезки текста) и очистки «цифрового шума», модель буквально тонет в контексте.

Инвест-вывод: Неэффективная структура данных раздувает расходы на токены и увеличивает Latency (задержку). Плохой пре-процессинг — это прямой убыток в OPEX проекта.

2. Параметризация vs Слепая вера

Магия не в размере модели, а в настройке Retrieval (этапа поиска информации). Вместо дорогого дообучения (Fine-tuning) часто достаточно ювелирно настроить системный промпт и параметры семантического поиска.

Инвест-вывод: Гибкость архитектуры важнее, чем «самая мощная модель в вакууме». Это критично при оценке масштабируемости ИИ-стартапа.

3. Цифры против иллюзий

Первая попытка выдала ответ за 13 минут. После оптимизации данных (переход с PDF на структурированный .txt) время сократилось до 3,5 минут, а текст стал в разы «живее».

Инвест-вывод: Скорость генерации — это не просто удобство, это пропускная способность системы и её конечная стоимость для бизнеса.

Мой план оптимизации (Roadmap):

Data Engineering: Переход от сырых файлов к Markdown-чанкам с метаданными.

Prompt Engineering: Внедрение техник Chain-of-Thought (цепочка рассуждений) для сложных аудиторских задач.

Benchmarking: Внедрение метрик оценки (LLM-as-a-judge), чтобы оцифровать прогресс, а не оценивать его «на глаз».

Теперь, глядя на отчеты о разработке, я вижу не абстрактные «расходы на IT», а реальную борьбу за плотность данных и эффективность вычислений. Если мы хотим сделать AI-помощника быстрым и точным, инвест-бюджет начинает расти по экспоненте — и это нужно закладывать на старте.

Коллеги из IT: какой формат данных (Markdown, TXT, JSON) вы считаете золотым стандартом для минимизации шума в RAG?

Коллеги из финансов: учитываете ли вы Latency (время отклика) при расчете окупаемости ваших ИИ-инициатив?

#ИскусственныйИнтеллект #RAG #InvestTech #DataScience #LLM #ЭкономикаИИ #Инвестиции #Analytics

В последнее время, погружаясь в экономику ИИ-проектов (сейчас как раз плотно сижу в кейсах FinQA), поймала себя на интересном наблюдении.

Мы все привыкли следить за гонкой цен между OpenAI, Anthropic и Google. Токены дешевеют, модели умнеют — кажется, профит неизбежен. Но если заглянуть «под капот» реального внедрения, картинка перестает быть такой линейной.

О чем я думаю

Когда мы оцениваем юнит-экономику обычного сервиса, всё понятно. Но в ИИ мы часто попадаем в ловушку «цены за слово».

На деле же, чтобы ИИ выдал один вменяемый финансовый отчет, который не стыдно показать клиенту, происходит целая каскадная реакция:

- модель делает несколько заходов (agentic loops), уточняя собственные расчеты,

- система перелопачивает гигабайты контекста через RAG, чтобы просто найти одну верную цифру,

- а сверху ложится стоимость верификации (тот самый human-in-the-loop), потому что в финансах галлюцинация стоит дороже, чем вся годовая подписка на API.

К чему это ведет?

Цена за 1000 токенов может быть копеечной. Но «стоимость решенной задачи» (Cost per Task) при этом может неприятно удивлять.

Я вижу это на разметке данных: иногда короткий вопрос требует такой цепочки рассуждений и проверок, что экономика процесса начинает трещать по швам. И это при том, что модели официально «дешевеют» каждый квартал.

Мой вывод на сегодня

Победят не те стартапы, которые первыми внедрят самую мощную модель, а те, кто научится элегантно экономить на вычислительных циклах. Экономика ИИ сейчас — это не про доступ к технологиям (он есть у всех), а про архитектурную бережливость.

Кто-нибудь еще замерял реальную себестоимость одного «осмысленного» ответа в своих проектах? Сильно она разошлась с ожиданиями из прайс-листа?

#AI #Fintech #Investments #UnitEconomics #LLM #ИИ

<a href="https://ru.freepik.com/free-ai-image/ai-circuit-board_417567907.htm">Изображение от freepik</a>