А знаете, у кого ещё было много поставщиков?...
А знаете, у кого ещё было много поставщиков? У NASA во время разработки ракеты Saturn V, и в частности из-за этого мы не можем сейчас повторить те наработки, и приходится делать новые двигатели и ракеты (см. тут).
Третья кора связана с техническим долгом и разработкой ПО для этих машин. Наткнулся на пост трехлетней давности на HN, где автор делится рассказами своих знакомых про внутрянку ASML. Чтобы стать монополией компания неслась как скоростной поезд, инженерам ставили нереалистичные дедлайны, а машины продавались неготовыми — с каждой из них на завод клиента отправлялись инженеры, которые прямо на месте докручивали то да сё (и ешё 50 помогали им из офиса). А если вдруг встречался баг в коде — то, поскольку никаких автотестов нет, приходится заполнять специальную форму, в которой проводится анализ зависимостей, затем этот отчёт смотрит специальный комитет, после чего, если дан зелёный свет, то нужно исправить ошибку в похожих, но не одинаковых файлах кода для 7 семейств продуктов ASML. И везде могут вылезти свои приколы — ведь на баг могли опираться другие части логики и кода (тут вспоминаю, как две ошибки наложились друг на друга при запуске Apollo на Луну, и всё обошлось, но про это в другой раз).
Итог:
Кажется, что если начинать делать с нуля, с конкретным прицелом на определенные способы использования (применение и обучение GPT-N+1), избавиться от наработок прошлого и взглянуть свежим взглядом, если контролировать всю цепочку производства и диверсифицировать её по разным странам, то выходная производственная мощность вырастет на порядки. Будем получать не по 10 машин для литографии в год, а 10000. Да, может не такие качественные, да, чаще будут ломаться — ну и хрен с ним! Нам не людей на Луну запускать в конце-то концов. Автор цитируемого на HN поста говорит, что за 2 года малой группой людей можно догнать ASML 15-20 летней давности, и за 10-15 лет полностью приблизиться к их будущему уровню.
Так что у OpenAI и других крупных игроков рынка AI дилемма — сидеть и ждать, что ASML исправится (или потеряет монополию), или же брать коня под уздцы и делать всё самим. Sama свой выбор сделал💪
Третья кора связана с техническим долгом и разработкой ПО для этих машин. Наткнулся на пост трехлетней давности на HN, где автор делится рассказами своих знакомых про внутрянку ASML. Чтобы стать монополией компания неслась как скоростной поезд, инженерам ставили нереалистичные дедлайны, а машины продавались неготовыми — с каждой из них на завод клиента отправлялись инженеры, которые прямо на месте докручивали то да сё (и ешё 50 помогали им из офиса). А если вдруг встречался баг в коде — то, поскольку никаких автотестов нет, приходится заполнять специальную форму, в которой проводится анализ зависимостей, затем этот отчёт смотрит специальный комитет, после чего, если дан зелёный свет, то нужно исправить ошибку в похожих, но не одинаковых файлах кода для 7 семейств продуктов ASML. И везде могут вылезти свои приколы — ведь на баг могли опираться другие части логики и кода (тут вспоминаю, как две ошибки наложились друг на друга при запуске Apollo на Луну, и всё обошлось, но про это в другой раз).
Итог:
Кажется, что если начинать делать с нуля, с конкретным прицелом на определенные способы использования (применение и обучение GPT-N+1), избавиться от наработок прошлого и взглянуть свежим взглядом, если контролировать всю цепочку производства и диверсифицировать её по разным странам, то выходная производственная мощность вырастет на порядки. Будем получать не по 10 машин для литографии в год, а 10000. Да, может не такие качественные, да, чаще будут ломаться — ну и хрен с ним! Нам не людей на Луну запускать в конце-то концов. Автор цитируемого на HN поста говорит, что за 2 года малой группой людей можно догнать ASML 15-20 летней давности, и за 10-15 лет полностью приблизиться к их будущему уровню.
Так что у OpenAI и других крупных игроков рынка AI дилемма — сидеть и ждать, что ASML исправится (или потеряет монополию), или же брать коня под уздцы и делать всё самим. Sama свой выбор сделал
Источник: Сиолошная
2024-02-14 15:44:54