BEN

Цена Franklin Resources Inc

BEN
₽2 333,72
-₽38,13(-1,60 %)

*Данные последний раз обновлены: 2026-05-15 23:49 (UTC+8)

На 2026-05-15 23:49 цена Franklin Resources Inc (BEN) составляет ₽2 333,72, сумма рыночной капитализации — ₽1,21T, коэффициент P/E — 22,67, дивидентная доходность — 4,08 %. Сегодня цена акции колебалась в диапазоне от ₽2 321,99 до ₽2 364,52. Текущая цена на 0,50 % выше дневного минимума и на 1,30 % ниже дневного максимума, при торговом объеме 4,03M. За последние 52 недели торгли BEN шли в диапазоне от ₽1 658,46 до ₽2 377,72, а текущая цена находится в -1,85 % от максимума за 52 недели.

Основные показатели BEN

Вчерашнее закрытие₽2 371,85
Рыночная капитализация₽1,21T
Объем4,03M
Соотношение P/E22,67
Дивидендная доходность (TTM)4,08 %
Сумма дивидендов₽24,20
Разводненная прибыль на акцию (TTM)1,56
Чистый доход (финансовый год)₽38,48B
Выручка (финансовый год)₽643,05B
Дата получения доходов2026-08-07
Оценка EPS0,62
Оценка доходов₽126,66B
Акции в обращении511,28M
Бета (1г)1.591
Дата без дивидендов2026-03-31
Дата выплаты дивидендов2026-04-10

О BEN

Franklin Resources, Inc. — это публичная холдинговая компания по управлению активами. Через свои дочерние компании компания предоставляет услуги частным лицам, учреждениям, пенсионным планам, трастам и партнерствам. Она запускает акции, облигации, сбалансированные и мульти-активные взаимные фонды через свои дочерние компании. Компания инвестирует в публичные акции, облигации и альтернативные рынки. Franklin Resources, Inc. была основана в 1947 году и базируется в Сан-Матео, Калифорния, с дополнительным офисом в Хайдарабаде, Индия.
СекторФинансовые услуги
Вид деятельностиУправление активами
CEOJennifer Johnson
Штаб-квартираSan Mateo,CA,US
Официальный сайтhttps://www.franklinresources.com
Сотрудники (финансовый год)9,80K
Средний доход (1 год)₽65,61M
Чистый доход на сотрудника₽3,92M

Узнайте больше о Franklin Resources Inc (BEN)

Статьи Gate Learn

Кто такой BitBoy, криптовалютный инфлюенсер? Полный профиль, последние события и скандалыКто такой BitBoy? В статье представлен подробный обзор карьеры криптовалютного инфлюенсера Бена Армстронга, его успехов, спорных ситуаций и изменений бренда. Также рассматриваются его последние судебные споры и влияние на индустрию, чтобы вы получили всестороннее понимание этой известной личности в сфере криптовалют.2026-01-21
Обзор мема $BENDOG в экосистеме SolanaЭта статья знакомит с выдающимся мем-токеном $BENDOG в экосистеме Solana, выделяя его популярный мем, историю за ним и основателя Solana, текущее создание контента и формирование сообщества, а также его расширение во влиянии межцепочечных взаимодействий и сотрудничества.2024-07-30
Прогноз стоимости Bitcoin: BTC рискует потерять до 70 % и снизиться до $75 000 после достижения пика рыночного циклаВ беседе с Кайлом Чассом Коэн отметил, что в прошлые периоды медвежьего рынка Bitcoin значительно корректировался. Если в этом году Bitcoin достигнет пика $250 000, снижение на 70% опустит его цену примерно до $75 000.2025-09-25

Часто задаваемые вопросы о Franklin Resources Inc (BEN)

Какова цена акции Franklin Resources Inc (BEN) сегодня?

x
Franklin Resources Inc (BEN) сейчас торгуется по цене ₽2 333,72, 24ч Изм. составляет -1,60 %. Диапазон торгов за 52 недели: от ₽1 658,46 до ₽2 377,72.

Какие максимальная и минимальная цены за 52 недели по Franklin Resources Inc (BEN)?

x

Каково значение коэффициента цена/прибыль (P/E) для Franklin Resources Inc (BEN)? Что он показывает?

x

Какова рыночная капитализация Franklin Resources Inc (BEN)?

x

Какова самая свежая квартальная прибыль на акцию (EPS) за Franklin Resources Inc (BEN)?

x

Стоит ли сейчас покупать или продавать Franklin Resources Inc (BEN)?

x

Какие факторы могут повлиять на цену акции Franklin Resources Inc (BEN)?

x

Как купить акции Franklin Resources Inc (BEN)?

x

Предупреждение о рисках

Рынок акций связан с высоким уровнем риска и волатильностью цен. Стоимость ваших инвестиций может увеличиться или уменьшиться, и вы можете не вернуть всю вложенную сумму. Прошлые результаты не гарантируют будущих показателей. Перед принятием инвестиционных решений внимательно оцените свой опыт инвестирования, финансовое положение, цели инвестирования и склонность к риску, а также проведите собственное исследование. При необходимости обратитесь к независимому финансовому консультанту.

Дисклеймер

Содержимое этой страницы предоставлено исключительно в информационных целях и не является инвестиционной рекомендацией, финансовым советом или торговым предложением. Gate не несет ответственности за любые потери или ущерб, возникшие в результате подобных финансовых решений. Кроме того, обратите внимание: Gate может не предоставлять полный сервис на отдельных рынках и в некоторых юрисдикциях, включая, но не ограничиваясь, Соединенными Штатами Америки, Канадой, Ираном и Кубой. Более подробную информацию о странах с ограниченным доступом смотрите в Пользовательском соглашении.

Другие торговые рынки

Последние новости Franklin Resources Inc (BEN)

2026-04-25 11:31Ben Pasternak 因 $54M 涉嫌加密货币欺诈诉讼在纽约市酒店遭殴打指控而被捕;地点:Belief TokenGate 新闻消息,4月25日——26岁的澳大利亚企业家 Ben Pasternak 是基于 Solana 的 SocialFi 平台 Believe 背后的创始人。根据报道,他于 4月22日被捕,并被指控二级勒颈以及两项三级殴打指控。指控称,他在 3月31日于曼哈顿的百家乐酒店(Baccarat Hotel)与前女友、YouTube 名人 Evelyn Ha 发生了涉嫌的肢体冲突。 据曼哈顿地区检察官办公室提交的法院文件,Pasternak 用双手掐住 Ha 的脖子,造成痕迹、发红以及呼吸困难。据称他还多次将门猛地关上,导致 Ha 的手臂和髋部出现瘀伤。Ha 拥有超过 530,000 名 YouTube 订阅者,她在 4月24日回应称:“有严重的界限被越过了。为了我的安全和身心健康,我决定远离这段关系。”Pasternak 拒不认罪,并以人身担保获释;他的律师表示他是在自我防卫中采取行动。检方指控 Pasternak 躲在酒店里,以避免被送达于 3月23日提起的集体诉讼。 该涉嫌的加密货币欺诈案的核心涉及 Believe。Pasternak 在从此前公司 Simulate 的 CEO 职位卸任后创立了 Believe,(在 2020$250 被估值为 )百万美元。投资者 Joshua Lee 和 Pierre Montmeas 在 3月23日于纽约南区美国联邦地区法院起诉了 Pasternak、B24 Inc. 以及 Believe Foundation,指控他未披露其在 $BELIEVE 代币中的个人利益,至少错过了 12 次公开承诺的回购,并执行了一次代币置换,使持仓被稀释 33%。在 $6 代币崩跌 99%至低于 $0.00075 之前,该平台的代币交易额超过 $BELIEVE 十亿美元,市值跌至低于 $900,000。本次诉讼要求 $54 百万美元的赔偿,用于补偿其非法取得的收入。2026-03-25 12:01Генеральный директор StarkWare: суть текущего крипто-медведя трансформировалась от "зимы мошенничества" к "медведьим объятиям традиционных финансов"Новости Gate News. 25 марта генеральный директор StarkWare, бывший соучредитель Zcash Эли Бен-Сасон опубликовал в платформе X обзор эволюции криптовалютного цикла. Он отметил, что по сравнению с предыдущим циклом, вызванным крахом Terra, событиями вокруг Three Arrows Capital и FTX, а также наполненным мошенничеством и чрезмерной спекуляцией «крипто-зимом», текущий медвежий цикл обладает совершенно иными характеристиками. Этот цикл больше напоминает «медвежьи объятия традиционных финансов» (TradFi Bear Hug). На фоне смягчения регулирования и ускоренного входа в рынок крупных финансовых институтов криптоиндустрия однажды рассматривалась как новая финансовая инфраструктура, но одновременно в определенной степени вытесняла изначальную суть «экономической свободы и экспериментирования в инновациях». Эли Бен-Сасон отметил, что хотя в настоящее время криптоиндустрия находится в стадии ограниченных краткосрочных инноваций и отсутствия лидерства, в долгосрочной перспективе свобода и инновации вновь вернутся и станут движущей силой следующего этапа развития.2026-03-25 05:31Генеральный директор StarkWare: суть крипто-медведя существенно изменилась, от «зимы мошенничества» к «объятиям TradFi»Gate News сообщает, 25 марта генеральный директор StarkWare и бывший соучредитель Zcash Эли Бен-Сассон опубликовал в платформе X обзор эволюции криптовалютного цикла. Он отметил, что по сравнению с предыдущим «крипто-зимним» периодом, вызванным крахом Terra, событиями вокруг Three Arrows Capital и FTX, а также наполненным мошенничеством и чрезмерной спекуляцией, текущий медвежий цикл обладает совершенно иными характеристиками. Этот цикл больше напоминает «медвежьи объятия традиционных финансов (TradFi Bear Hug)», на фоне смягчения регулирования и ускоренного входа в рынок крупных финансовых институтов. В результате криптоиндустрия однажды рассматривалась как новая финансовая инфраструктура, однако одновременно она в определенной степени вытеснила изначальную идею «экономической свободы и экспериментирования в инновациях». Эли Бен-Сассон отметил, что хотя в настоящее время криптоотрасль находится в стадии ограниченных краткосрочных инноваций и отсутствия лидерства, в долгосрочной перспективе свобода и инновации вновь вернутся, что станет движущей силой следующего этапа развития.2026-03-03 08:14CEX соучредитель Ben Delo пожертвовал 27 миллионов долларов для поддержки Лондонского института математических наук, ускоряя научные исследования и инновации в ВеликобританииПо данным Cointelegraph от 3 марта, Бен Дело, соучредитель основного CEX, пообещал пожертвовать около 27 миллионов долларов Институту математических наук (LIMS) в Лондоне, что сделало его одним из крупнейших частных пожертвований за пределами Оксфорда и Кембриджа. Финансирование включает авансовую выплату в размере 13,3 миллиона долларов США, а также эквивалентные суммы, собранные через дополнительные средства, для запуска долгосрочного эндаумента на сумму 80 миллионов долларов США для поддержки исследований LIMS в областях теоретической физики, чистой математики и искусственного интеллекта. Бен Дело сказал, что хотел бы, чтобы институт подготовил учёных, получающих медаль Филдса и Нобелевскую премию, подчеркнув, что LIMS выбирается вместо крупных университетов, поскольку исследователи могут сосредоточиться на самих исследованиях без преподавания и административной работы. Он также раскритиковал недостаток жизнеспособности и согласованности в механизме финансирования научных исследований в Великобритании. Бен Дело финансировал стипендию Бен Дело и поддерживает такие инициативы, как нейроразнообразие, академическая свобода и математическое образование. Сообщается, что Бен Дело заплатил штраф в размере 10 миллионов долларов, прежде чем был помилован Трампом после того, как признал себя виновным вместе с соучредителем в нарушении банковских законов США. В марте 2025 года президент Дональд Трамп помиловал его, позволив продолжить участие в научных исследованиях и благотворительности. Основанная в 2011 году физиком Томасом Финком и расположенная в Королевском институте, LIMS ранее была домом химика Майкла Фарадея. Институт предлагает трёхлетние стипендии учёным и финансирует учёных в изгнании, привлекая исследователей со всего мира. Тем временем британские депутаты призвали к временному запрету на политические пожертвования в криптовалюте, предупреждая, что такие платежи могут привести к иностранному вмешательству. Ранее Reform UK приняла рекордные 12 миллионов долларов политических пожертвований от раннего криптоинвестора Кристофера Харборна. Инсайдеры отрасли считают, что по мере того как криптоактивы продолжают входить в академическую и политическую сферы, вопросы регулирования и комплаенса станут в центре внимания.2026-02-16 00:16Кевин О'Лири выиграл дело о клевете, криптовалютный инфлюенсер Бен Армстронг должен выплатить 2,8 миллиона долларовPANews 16 февраля, по сообщению The Block, федеральный судья штата Флорида вынес решение о победе Кевина О'Лири в деле о клевете против бывшего криптовалютного блогера Бена Армстронга (псевдоним «BitBoy») и обязал Бена Армстронга выплатить 2,8 миллиона долларов. Бен Армстронг опубликовал серию постов на платформе X в конце марта 2025 года. В этих постах он обвинил О'Лири, известного как «Мистер Уондерфулд» на шоу «Шарк Танк», и его жену в убийстве и заявил, что они заплатили миллионы долларов, чтобы скрыть свою причастность к инциденту с лодкой в 2019 году. В том инциденте лодка О'Лири столкнулась с другой лодкой на озере в Онтарио, в результате чего погибли два человека. О'Лири был пассажиром и никогда не был обвинен. Его жену обвинили в неосторожном управлении лодкой, но после 13-дневного суда она была оправдана. Посты Бена Армстронга включали публичное раскрытие личного номера телефона О'Лири и призывы к подписчикам «позвонить реальному убийце». Этот пост привел к блокировке аккаунта Бена Армстронга на платформе на 12 часов.

Горячие посты о Franklin Resources Inc (BEN)

金色财经_

金色财经_

14 часов назад
Автор: Бен Томпсон Мощность позволяет ИИ учиться думать, память — учиться выполнять работу. На этой неделе, когда Cerebras вышла на биржу, последняя статья Бена Томпсона подробно объясняет: эволюция ИИ от "чатов" к "самостоятельному выполнению задач" изменила узкие места архитектуры чипов. Вы общаетесь с豆包 ради скорости; когда Kimi Claw выполняет за вас задачу в течение 5 часов, ему всё равно, быстрее ли он на 3 секунды или медленнее на 30 секунд — важна ли скорость или способность запомнить контекст, поддерживать работу. Каждый шаг увеличивает рабочую память (KV Cache). GPU создан для "ожидания перед экраном": при предзагрузке видеопамять простаивает, при декодировании — вычислительные ресурсы простаивают — половину времени он просто ждет. Настоящая проблема — не в скорости вычислений, а в объеме хранения и скорости чтения. Более фундаментально, что долгосрочный агент превращает KV Cache из временного буфера в постоянную рабочую память. Тот, кто сможет сделать эту память дольше сохраняемой, с более высокой переиспользуемостью и меньшими затратами, — тот и возьмет ключ к экономике Agent. Это важнее, чем показатели скорости. Если говорить о времени выхода на рынок, то создание чип-компании к маю 2026 года — почти идеальный сценарий. Reuters в выходные сообщает: > Два источника сообщили Reuters в воскресенье, что под влиянием растущего спроса на акции этой AI-компании Cerebras Systems, в понедельник планируется увеличить объем и цену первичного публичного размещения (IPO). Источники сообщили, что компания рассматривает возможность повышения диапазона цены с первоначальных 115–125 долларов за акцию до 150–160 долларов, а количество акций — с 28 миллионов до 30 миллионов; поскольку информация не была публичной, оба анонимны. Рост акций полупроводникового сектора в основном обусловлен AI — особенно потому, что рынок постепенно осознает: **агенты (Agents) будут поглощать огромные вычислительные ресурсы (Compute).** Но более широкая задача, на которую указывает Cerebras, — это то, что до сих пор нарратив о вычислительной мощности ИИ почти полностью связан с GPU и Nvidia; в будущем картина станет всё более **гетерогичной (Heterogeneous).** Эпоха GPU ----- История о том, как GPU стал центром ИИ, давно известна, кратко: * Как пиксели на экране рисуются параллельно (Parallel process) — чем больше обработчиков, тем быстрее графика — так и вычисления ИИ: количество обработчиков прямо влияет на скорость. * Nvidia воспользовалась этим трендом: сделала графические процессоры программируемыми (Programmable), а с помощью полноценной экосистемы CUDA — доступной для всех разработчиков — распространила эту возможность. * Основное отличие графики и ИИ — в масштабах задач: модели гораздо больше текстур в видеоиграх. Это привело к двум цепным эволюциям: резкое увеличение объема высокопроизводительной памяти (HBM, High-bandwidth memory) на GPU; и значительным прорывам в межчиповой коммуникации (Chip-to-chip networking), позволяющим нескольким чипам работать как единая адресуемая система. Nvidia лидирует в обеих областях. * Основное применение GPU — обучение моделей, и это особенно важно для третьего пункта. Каждый шаг обучения — высоко параллелен внутри, но последовательен между шагами: перед переходом к следующему, все GPU должны синхронизировать результаты. Поэтому модель с триллионом параметров должна помещаться в память тысяч GPU, которые могут обмениваться данными как одна машина. Nvidia успешно решает обе задачи: сначала — контролируя поставки HBM, чтобы не было дефицита, и инвестируя в сетевые технологии. Конечно, обучение — не единственная задача ИИ, есть ещё **вывод (Inference)**. Он включает три основных этапа: **1. Предзагрузка (Prefill):** кодирование всего необходимого для понимания большой языковой модели (LLM); это высокопараллельная задача, требующая мощных вычислений. **2. Декодирование первой части (Decode Part 1):** чтение **KV-кеша (KV Cache)** — хранящего контекст и выводы предзагрузки — для вычисления внимания. Это узкоузкоспециализированный по пропускной способности последовательный этап, с переменным и растущим объемом памяти. **3. Декодирование второй части (Decode Part 2):** прямое распространение (Feed-forward) на основе весов модели; также узкоузкоспециализированный последовательный этап, объем памяти зависит от размера модели. Эти два этапа чередуются на каждом слое модели (они работают перекрестно, а не последовательно), то есть **декодирование — последовательное и ограниченное пропускной способностью памяти (Memory-bandwidth bound).** Каждый токен требует полного чтения двух разных пулов памяти: KV-кеша, который растет с каждым токеном, и весов модели. Оба должны быть полностью прочитаны для генерации одного токена. GPU идеально справляется с этими требованиями: обеспечивает высокую вычислительную мощность для предзагрузки, достаточный объем HBM для KV и весов, а при нехватке памяти — объединяет память нескольких GPU через межчиповые соединения. Иными словами, архитектура, подходящая для обучения, подходит и для вывода — что подтверждается сделкой SpaceX и Anthropic. В официальном блоге Anthropic говорится: > «Мы подписали соглашение о использовании всей вычислительной мощности дата-центра SpaceX Colossus 1. Это даст нам более 300 МВт новых мощностей (более 220 тысяч Nvidia GPU). Это напрямую повысит качество обслуживания пользователей Claude Pro и Claude Max.» SpaceX сохранил Colossus 2 — предположительно, для будущего обучения моделей и текущего вывода. Возможность одновременно выполнять обе задачи объясняется тем, что модели xAI пока не требуют огромных ресурсов; важнее то, что обучение и вывод могут выполняться на GPU. На самом деле, GPU, которые использовались в Colossus 1, изначально предназначались для обучения; их гибкость — огромный плюс. Анализ Cerebras ---------- Продукт Cerebras принципиально отличается. Хотя диаметр кремниевой пластины — 300 мм, "лимит ретикулы" (Reticle limit) — максимальная площадь экспонируемой области — около 26x33 мм. Это предел размера чипа; чтобы превысить его, нужно соединять несколько чипов через "промежуточный слой" (interposer), как делает Nvidia в B200. Cerebras разработала метод протяжки по "линии прорезки" (Scribe lines), позволяющий сделать из целой пластины один чип без медленных межчиповых соединений. Результат — чип с фантастической вычислительной мощностью, огромным объемом SRAM и невероятной скоростью доступа. Например, последний WSE-3 содержит 44 ГБ встроенной SRAM и достигает пропускной способности 21 PB/с; тогда как H100 Nvidia — 80 ГБ HBM и 3,35 TB/с. То есть, у WSE-3 объем памяти чуть меньше, чем у H100, но **пропускная способность памяти в 6000 раз выше.** Сравнение WSE-3 и H100 — потому что H100 — самый популярный чип для вывода, а Cerebras в этой области особенно силен. Можно обучать на Cerebras, но межчиповые сети у него не очень привлекательны, что ведет к тому, что большая часть мощности и памяти простаивают; а главное — он способен генерировать токены значительно быстрее GPU. Однако ограничения при выводе тоже есть: если все данные помещаются в память чипа, скорость — максимальная. Но как только требования к памяти превышают возможности (больше модели или длиннее KV-кеш), **Cerebras становится неэффективным**, особенно учитывая цену. Технология "один целый кремний — один чип" создает сложности с высоким выходом годных чипов, что повышает стоимость. Тем не менее, я считаю, что чипы в стиле Cerebras найдут рынок: сейчас компания подчеркивает скорость как важное качество для программирования — вывод требует генерации большого количества токенов, что ускоряет "мышление". Но я считаю, что это временный сценарий, причина — чуть позже. Главное — сколько времени потребуется человеку, чтобы получить ответ. С ростом носимых устройств и других продуктов взаимодействие с ИИ станет критичным, и скорость генерации токенов — ключ к пользовательскому опыту. Агентский вывод (Agentic Inference) ---------------------- Ранее я выделял три ключевых этапа в эпоху LLM: **1.** ChatGPT доказал практичность предсказания токенов. **2.** o1 ввел концепцию вывода (Inference), где больше токенов — лучше ответ. **3.** Opus 4.5 и Claude Code — первые практические **агенты (Agents)**, использующие модели с инструментами, проверкой работы и выполнением задач. Хотя все это — "вывод", я считаю, что граница между **"ответным выводом" (Answer inference)** и **"агентским выполнением задач" (Agentic inference)** становится все более четкой. Cerebras ориентирована на "ответный вывод"; а в перспективе, я полагаю, архитектуры "агентского вывода" будут кардинально отличаться от путей Nvidia и других. Ранее я говорил, что быстрый вывод для программирования — временный сценарий. Сейчас, при использовании LLM, человек все равно участвует: задает задачи, проверяет код, делает pull-запросы. Но в будущем всё это будет полностью автоматизировано. Тогда ИИ сможет работать независимо, без вмешательства человека. Аналогично, решение задач агентским выводом — принципиально отличается от ответного. В ответном выводе важна скорость токенов; в агентском — память (Memory). Агенту нужна контекст, состояние, история. Часть данных — в активном KV-кеше, часть — в памяти или SSD, еще больше — в базах данных, логах, встраиваниях и объектах хранения. Ключевое — агентский вывод перестанет быть просто ответом GPU, а станет системой с многоуровневой памятью. Это важный момент: такая память подразумевает компромисс — **скорость против объема.** И если в системе нет постоянного участия человека, задержки уже не критичны. Агент, работающий всю ночь, не заботится о задержке — важна только возможность завершить задачу. Если новые методы памяти позволят решать сложные задачи, небольшие задержки допустимы. При этом, если задержка не важна, то стремление к максимально высокой вычислительной мощности и пропускной способности памяти (HBM) теряет смысл: более медленная и дешевая память (например, обычная DRAM) становится привлекательнее. Если вся система ждет ответа памяти, чипам не нужно самое передовое технологическое производство. Это вызовет кардинальные архитектурные изменения, но не означает исчезновения существующих подходов: Обучение (Training): останется важным, и архитектуры Nvidia (высокая мощность, высокая пропускная способность, быстрая сеть) продолжат доминировать. **Ответный вывод (Answer inference):** — важный, но меньший рынок, где очень важна скорость (например, Cerebras или Groq). **Агентский вывод (Agentic inference):** — постепенно отделится от GPU. Недостатки GPU — трата памяти при предзагрузке, неэффективность при декодировании — станут очевидными. На смену придут системы с высокой емкостью и низкой стоимостью памяти, с "достаточной" вычислительной мощностью. На самом деле, скорость вызова инструментов CPU может оказаться важнее скорости GPU. Эти категории по масштабам и значимости не равны. В частности, **агентский вывод — самый перспективный рынок**, потому что он не ограничен числом людей или временем. Сегодняшние агенты — это просто "красивый" ответный вывод; в будущем, настоящий агентский вывод — это выполнение задач компьютерами по указаниям других компьютеров, рынок которого не зависит от численности населения, а растет с расширением вычислительных ресурсов. Выводы для агентского вывода ------------ До сих пор, говоря о "росте с увеличением вычислительной мощности", обычно подразумевали Nvidia. Но их преимущество во многом основано на задержке: их чипы очень быстры, но чтобы не простаивали, нужны огромные инвестиции в HBM и сеть. Если задержка перестанет быть критичной, преимущества Nvidia могут исчезнуть, и платить за них станет невыгодно. Nvidia это понимает: компания запустила **Dynamo** — фреймворк для разборки задач вывода, а также выпускает отдельные продукты для памяти и CPU-стеллажей, чтобы расширить KV-кеш и ускорить вызов инструментов, сохраняя дорогие GPU занятыми. Но крупные облачные провайдеры, скорее всего, найдут альтернативы — в задачах агентского вывода, где GPU не так важны. Между тем, в Китае есть всё необходимое для агентского вывода: быстрые GPU, CPU, DRAM и диски. Проблема — в обучении. Также, в задачах ответного вывода важна национальная безопасность (особенно военные приложения). Интересный взгляд — **космос (Space):** медленные чипы делают "космические дата-центры" более реализуемыми. Во-первых, если память можно вынести наружу, чипы можно делать проще и охлаждать легче. Во-вторых, старые технологические процессы — больше физического размера — лучше противостоят космическому излучению. В-третьих, меньший расход энергии и тепловыделение. В-четвертых, меньшие технологические процессы — выше надежность, что важно для спутников, которые нельзя ремонтировать. Генеральный директор Nvidia Хуанг часто говорит, что "закон Мура умер"; он подразумевает, что ускорение будет достигаться системными инновациями. Но когда агенты смогут действовать независимо от человека, самое важное — понять, что **закон Мура уже не важен.** Мы получаем больше вычислительных ресурсов, потому что понимаем: наши текущие мощности уже "достаточно хороши".
0
0
0
0
rugdoc.eth

rugdoc.eth

05-14 18:03
Только что начал разбираться, сколько криптовалют и ИИ в последнее время вливают в политическую игру. Числа честно говоря, дикие. Так что в основном эти два сектора вместе вложили около 250 миллионов долларов в поддержку конгрессных кандидатов в ходе промежуточных выборов. BlockBeats подготовил разбивку, и это довольно поразительно, насколько скоординирован этот натиск. Marc Andreessen и Ben Horowitz из A16z начали рано с пожертвования в 25 миллионов долларов в Leading The Future, суперкомитет, ориентированный на кандидатов, благоприятных ИИ. Только этот комитет собрал примерно 75 миллионов долларов, учитывая взносы других крупных игроков, таких как Greg Brockman из OpenAI. А когда начинаешь считать тёмные деньги от некоммерческих организаций, не обязанных раскрывать своих доноров, сумма по ИИ достигает 140 миллионов долларов. Но вот где становится интересно. Fairshake, который по сути является главным суперкомитетом криптоиндустрии, независимо собрал более 134 миллионов долларов. Это серьёзный боевой запас. У вас есть Cantor Fitzgerald (фирма с Уолл-стрит, сейчас управляемая Brandon Lutnick), которая вложила 10 миллионов долларов в Fellowship PAC, поддерживающий про-крипто кандидатов. Anchor Labs добавила ещё миллион сверху. Вклад Илона Маска тоже показательен. Он пожертвовал 1,6 миллиона долларов своему America PAC в этом цикле, что честно говоря, значительно меньше, чем 250 миллионов, которые он раньше раздавал по разным PAC. Заставляет задуматься, изменились ли его приоритеты. Затем есть Anthropic, которая тут немного выделяется. Они обещали 20 миллионов долларов Public First Action, некоммерческой организации, которая направляла часть этих средств в суперкомитеты на выборы 2026 года. Но что интересно, так это то, что они выступают за строгие федеральные регуляции безопасности ИИ, что ставит их в оппозицию большинству остальных игроков индустрии ИИ. Это другой политический ход. Всё это показывает, насколько серьёзно эти отрасли воспринимают предвыборную кампанию и дальше. Будет ли это реально влиять на политику, покажет время, но они явно делают ставку на это.
0
0
0
0