Щільність талантів ШІ за глобальними мегаполісами — мегатема, закладка. ================== Демографія — це доля, сама по собі обчислення переоцінена в Епоху досліджень (хоча @SemiAnalysis_ можуть не погоджуватися). У цій темі давайте проаналізуємо демографічний розподіл талантів ШІ у світі. Статистика шокує. - Китай перевершує США. Tiny Singapore відповідає всій Європі (не дивно, що великі лабораторії відкривають базу в Сінгапурі) - Пекінський регіон має найвищу щільність талантів у світі. - Пекінський район Хайдань >> Cerebral Valley у Сан-Франциско (у цьому районі більше лабораторій першого рівня, ніж у всьому Сан-Франциско: MoonShot, MiniMax, Ziphu AI, ByteDance SEED та багато інших...). - Китай має 3 метрополії з дослідницьким обсягом, порівнянним із усім районом затоки (понад 10% від світового регіону). Кожна з них має високу концентрацію робототехнічних компаній. - США мають лише один великий дослідницький кластер із понад 10% внеском у дослідження ШІ — поза курсом район затоки Сан-Франциско. Можна сказати, що американські лабораторії, такі як OpenAI та Anthropic, не публікують, саме тому це так. Але чи справді ви думаєте, що китайські базові лабораторії, такі як DeepSeek, MiniMax, MoonShot, Z AI з 400+ співробітниками, публікують якомога більше? Скільки статей ви бачили від китайських робототехнічних компаній? Вони публікують 5-10 статей на рік, що значно менше, ніж кількість експериментів, які проводять. GCR має інші корпоративні лабораторії, які публікують більше, наприклад Alibaba, ByteDance SEED, Tencent. Є й інші лабораторії: Xiomi, Meituan тощо, але вони збалансовані американськими, такими як Google, Microsoft, Amazon, SalesForce, Nvidia тощо. Більшість різниця полягає в сильній дослідницькій культурі в китайських університетах, а також у нових азійських університетах, таких як NUS, NTU, KSAIT тощо. Нижче наведено регіональні карти, що показують розподіл талантів. (Джерело: карти щільності талантів ШІ створені на основі впливових опублікованих статей. Вибір Neurips взятий як проксі.) @shaunrein @teortaxesTex @bgurley @chamath @DavidSacks @MohapatraHemant @natolambert @Scobleizer @ClementDelangue @aakrit @svembu @balajis @naval @rohanpaul_ai @SemiAnalysis_ @deedydas @adityaag @pmarca @elonmusk @dwarkesh_sp