Экспонента или плато? Природа ускорения ИИ.

Записал видео, в котором постарался сопоставить оптимизм людей с e/acc в никнеймах со скепсисом Маркуса/ЛеКуна. Если полгода назад не хотелось даже слушать что там говорят децелы, то сейчас в воздухе повис вопрос: продолжать ускоряться-то будем или сингулярность откладывается? Обсуждаем динамику развития ИИ: экспоненциальный рост vs сигмоидальная кривая (S‑curve), scaling laws, факторы ускорения (compute, данные, алгоритмы) и ограничители (стоимость, регуляция, насыщение). Сопоставляю подход effective accelerationism (e/acc) и аргументы лагеря скептиков — Gary Marcus / Гэри Маркус и Yann LeCun / Янн Лекун (LeCun/Лекун/ЛеКун). Разбираем, где правы “быки” ИИ (генеративные модели, LLM, практическая ценность) и где полезен “медвежий” взгляд (риски, безопасность, экономическая эффективность). Цель — дать взвешенную картину: что реально ускоряется, что выходит на плато и как это влияет на продукты, бизнес и исследовательскую повестку.