Популярная наука

Генеральный директор OpenAI Сэм Альтман прокомментировал появление нового конкурента ChatGPT, назвав китайскую компанию DeepSeek «впечатляющей», но подчеркнув преимущества своего продукта. Альтман похвалил последнюю модель ИИ от DeepSeek после ее дебюта, который вызвал нестабильность на рынке ИИ и привел к снижению стоимости американских акций на 1 триллион долларов. Он отметил, что «появление нового конкурента придает энергии», но подчеркнул, что OpenAI считает ключевым фактором успеха увеличения вычислительной мощности.

DeepSeek-R1 была запущена на прошлой неделе и, по данным компании, в зависимости от задачи в 20–50 раз дешевле в использовании, чем модель OpenAI o1. Появление DeepSeek вызвало опасения на Уолл-стрит, что Запад может отстать в гонке ИИ. Это также поставило под сомнение целесообразность многомиллиардных инвестиций американских технологических компаний в развитие искусственного интеллекта.

Президент Дональд Трамп назвал это «тревожным сигналом» для Кремниевой долины и заявил, что американские технологические гиганты «должны сосредоточиться на победе в конкуренции».

DeepSeek также столкнулась с «масштабными атаками» и объявила, что временно ограничит регистрацию пользователей. DeepSeek привлекла внимание в прошлом месяце, заявив в своем исследовании, что обучение ее модели DeepSeek-V3 потребовало менее 6 миллионов долларов вычислительных ресурсов с использованием менее мощных чипов Nvidia H800.
Альтман отметил в соцсети X: «DeepSeek-R1 — впечатляющая модель, особенно с учетом ее доступности». Однако он добавил: «Мы считаем, что сейчас вычислительные мощности важнее, чем когда-либо, для достижения наших целей».
Рынки отреагировали на появление DeepSeek значительным снижением котировок акций. Индексы Уолл-стрит упали на 3%, так как инвесторы распродавали технологические акции на сумму около 1 триллиона долларов.

Чипмейкер Nvidia, который активно развивался на фоне ажиотажа вокруг ИИ, за один день потерял в стоимости 593 миллиарда долларов, что стало крупнейшим однодневным падением для компании в истории Уолл-стрит.

Акции других крупных технологических компаний также резко снизились:

• Nvidia — на 16,9%,

• Broadcom — на 12%,

• Oracle — на 8%,

• Microsoft — на 3,5%,

• Amazon — на 0,24%,

• Alphabet (Google) — на 3,5%,

• Meta (Facebook) — на 2,5%.

Несмотря на снижение котировок технологического сектора, индекс Dow Jones вырос на 0,7%, а большинство американских акций показали рост.

DeepSeek быстро завоевала популярность и стала самым скачиваемым бесплатным приложением в Apple Store в США, что особенно примечательно на фоне ограничений, введенных американскими властями против Китая в сфере ИИ.

Хотя появление DeepSeek вызвало значительное потрясение на рынках, эксперты сомневаются, сможет ли китайская компания действительно изменить баланс сил в индустрии ИИ.

Аналитик Wedbush Securities Дэн Айвс заявил: «Остается неясным, каким образом DeepSeek обошла ограничения на поставки чипов и какие технологии она использовала. Многие будут скептически относиться к этим заявлениям, учитывая, что информация поступает из Китая».

Падение акций также привело к сокращению состояния крупнейших технологических предпринимателей. Среди пострадавших:

• Генеральный директор Nvidia Дженсен Хуанг, потерявший 22,4 миллиарда долларов,

• Основатель Amazon Джефф Безос, чье состояние сократилось на 2,5 миллиарда долларов
  

• Сооснователь Oracle Ларри Эллисон, потерявший 20,5 миллиарда долларов

• Бывший генеральный директор Microsoft Стив Балмер, потерявший 5,6 миллиарда долларов.

Этот кризис стал крупнейшим потрясением для рынка с 2020 года, когда финансовые рынки пережили обвал на фоне пандемии COVID-19.

Перевод:
https://www.dailymail.co.uk/news/article-14332745/sam-altman...

Уголь

По итогам 2024 года солнечная генерация в странах Евросоюза впервые превысила угольную и составила 304 ТВтч (11,1%). Годом ранее солнечная генерация составляла 250 ТВтч (9,3%). Уголь же за год сократился с 319 ТВтч (11,8%) до 269 ТВтч (9,8%) и впервые за десять лет занял меньше 10% в энергобалансе.

В настоящее время потребление угля в ЕС примерно в 3,1 раза, чем в пиковый 2003 год. Основными «грязнулями» являются Германия (39% от общего потребления) и Польша (34% от общего потребления), но даже там генерация падает из года в год. Ожидается, что к 2030 году только 7 стран из 27 Евросоюза будет продолжать использовать уголь в качестве источника энергии.

Солнце

А вот солнечная энергетика, наоборот, цветёт буйным цветом. Если в 2005 году на неё приходилось всего 1,48 ТВтч энергии, то в 2024 году — уже 304 ТВтч. Примерно в 2014 году казалось, что солнце вышло на плато, но затем проблемы относительно дорогой генерации и хранения энергии были решены:

В настоящий момент в ЕС установлено 338 ГВт генерирующей мощности. В этом году планируется нарастить их до 400 ГВт, а к концу 2030 года выйти на 750 ГВт.

Рост наблюдается во всех странах без исключения: как в количестве генерирующей, так и в количестве выработанной энергии. Уже 16 стран ЕС преодолели 10% барьер солнечной генерации в своём энергобалансе, что на 3 страны больше, чем в 2023 году.

Лидером внедрения солнечной энергетика стала Венгрия: за 5 лет (с 2019 по 2024 годы) она повысила генерация с 4% до 25%. На втором месте расположилась Греция (с 9% до 22%), а на третье — Испания (с 6% до 21%). В отстающих Швеция и Финляндия.

Ещё один важный показатель — покрытие пиковой потребности. Например, в Нидерландах и Венгрии более 70 дней в году солнечная энергетика покрывала более 80% спроса. Бывали моменты, когда энергии становилось так много, что цены на неё становились отрицательными. И таких часов в 2024 году было вдвое больше, чем в 2023 году. Впрочем, ничего хорошего в этом нет и ситуация показала ограничение и негибкость существующих сетей. Что, в свою очередь, привело к увеличению разницы между дневными и вечерними ценами на электричество. Чтобы преодолеть разрыв, страны ЕС наращивают установленную аккумуляторную мощность: до 16 ГВт по итогам 2024 года с 8 ГВт в 2023 году.

А что газ?

Его доля в энергобалансе хоть и упала, но ненамного. В 2024 году на газ приходилось 430 ТВтч энергии, что на 5,6% меньше, чем в 2023 году, когда он обеспечивал 456 ТВтч. Всего за последние 5 лет спрос на газ упал на 20% во всём Евросоюзе. Сейчас газ обеспечивает 16% потребностей, что плюс-минус соответствует предыдущим годам.

Российский газ в 2024 году покрывал 14% потребностей ЕС, против 50% в 2019 году. В абсолютных цифрах поставки составили 45 млрд. кубов. С 2023 года поставки выросли на 7 млрд. кубов за счёт восстановления промышленности в Италии, Чехии и Франции.

Основным типом в поставках остаётся газопроводный, однако доля сжиженного увеличилась до 38%.

Ветер

В 2024 году на него пришлось 477 ТВтч энергии — практически столько же, сколько и в 2023 году (470 ТВтч). Долгие годы подряд ветровая генерация практически линейно росла: как выработка, так и установленная мощность:

Остальное

Остальная энергия (атом, гидро, биотопливо) осталась приблизительно на том же уровне. Резкого наращивания не ожидается, основой вклад ЕС собирается делать в солнце и ветер. Приоритетным направлением является полное замещение угольной генерации.

P.S. Ещё у меня есть бессмысленные и беспощадные ТГ-каналы (ну а как без них?):

О науке, творчестве и прочей дичи: https://t.me/deeplabscience

Об играх и игровой индустрии: https://t.me/gameprodev

Данные могут включать контактную информацию, историю покупок, записи о взаимодействиях, а также отзывы клиентов, сообщения клиентов и электронные письма. Таким образом, CRM является перспективной БД которую целесообразно проанализировать с целью выявления новых точек роста развития организации. Например, на основании данных CRM реализовать технологию которая увеличит продажи.

Существуют анализаторы и инструменты визуализации данных, такие как Tableau, Power BI и встроенные средства аналитики CRM. Благодаря им организации выявляют закономерности и тенденции в данных. Основными методами являются:

1) Описательный анализ: анализ исторических данных для понимания прошедших тенденций;

2) Диагностический анализ: определение причин тех или иных событий;

3) Предсказательный анализ: предсказание будущих событий на основе исторических данных.

После применения данных методов, производится анализ данных и организация принимает соответствующие решения в отношении различных бизнес-процессов, технологий организации, например: стратегии маркетинга, продаж и обслуживания клиентов. А также, с помощью предсказательной аналитики можно определить, какие клиенты наиболее подвержены риску ухода, и предпринять действия для их удержания.

Таким образом CRM-анализа:

1) Увеличит клиентскую лояльность за счет персонализированных предложений;

2) Улучшит обслуживание клиента: отслеживание истории взаимодействий и проблем клиента, за счет чего техническая поддержка может оперативно решить возникшие проблемы клиента;

3) Оптимизация маркетинговых кампаний: А-Б тесты позволят сократить затраты и повысить эффективность рекламы;

4) Увеличение продаж: за счет полного анализа клиента и его предпочтений

Примеры успешного использования CRM-анализа можно увидеть в самых различных отраслях, таких как:

1) Ритейл:

Например, Amazon использует CRM-анализ для оформления персонализированных рекомендаций. Сбор данных о предыдущих покупках и поведении клиентов на сайте, что позволяет предлагать индивидуализированные продукты, что увеличивает вероятность покупки.

2) Сфера обслуживания:

В отелях и ресторанах CRM-системы используются для отслеживания предпочтений клиентов, таких как любимые блюда или номера в гостиницах. Это помогает персоналу предлагать услуги, улучшая общее впечатление от обслуживания и создавая лояльность.

3) Сфера финансов:

Банки и финансовые учреждения применяют CRM-анализ для определения рисков и выявления клиентов, которые могут заинтересоваться новыми продуктами, а также для персонализированных финансовых решений клиентам.

Заключение.

Таким образом, внедрение анализа данных CRM является перспективной частью развития бизнеса. Создание персонализированных рекомендаций, оптимизация маркетинговых кампаний и увеличение лояльности клиента — это лишь некоторые из преимуществ, которые предоставляет CRM-анализ. В дальнейшем, является целесообразным проверять различные гипотезы анализа данных CRM, так как одни методы могут быть релевантными одной организации, но не релевантны другой. Таким образом, ещё одной целью организации при внедрении CRM является выявление релевантных способов анализа данных, помимо классических методов рассмотренных ранее. Это даст весомое конкурентное преимущество в с учетом динамичного развития технологий и изменяющихся потребностей потребителей, успешные компании будут те, которые смогут использовать возможности анализа данных для создания и поддержания крепких взаимоотношений с клиентами.

это конечно все серьезно , но ведение канала в тг с моей постиронией вне конкуренции, подпишитесь на бедолагу, буду постить для вас))