Бигтех наращивает вложения в поиск быстрее, чем в обучение моделей — разбор на Хабре

Автор на Хабре разобрал структуру расходов бигтеха на ИИ и обнаружил сдвиг: бюджеты на обучение моделей растут медленнее, чем вложения в инфраструктуру поиска, доставки и фильтрации данных.

Логика такая: разница между моделями на бенчмарках сокращается, а различие в ответах всё больше определяет то, что модель успела найти и чем её накормили в момент запроса. Отсюда деньги идут в индексы, выдачу и очистку данных, а не в очередной цикл обучения.

Вывод автора практический: сравнивать новые модели по таблицам бенчмарков стало малоинформативно — за качеством ответа стоит поисковый слой, которого в таблицах нет.