Компьютер по цене калькулятора

В.К. Петросян (Вадимир). Мировая пикоэлектроника. Прошлое, настоящее, будущее. Проектирование Метаразвития. Тома 1-6

БУДУЩЕЕ. ЭКОНОМИКА И ЦИВИЛИЗАЦИОННЫЕ ГОРИЗОНТЫ МЕТАРАЗВИТИЯ

Компьютер по цене калькулятора. Суперкомпьютер по цене ноутбука

1. Историческая динамика стоимости вычислений
2. Вычислительная мощность, энергия и цена
3. Экономические возможности PICO
4. Экономические возможности NOO
5. Совместный эффект Метаразвития
6. Необходимые условия радикального удешевления вычислений

*********

© В.К.
Петросян (Вадимир) © Lag.ru [Large Apeironic Gateway, Большой Апейронический
Портал (Шлюз), Суперпортал в Бесконечность].

При копировании данного материала и размещении его на другом сайте, ссылки
на соответствующие локации порталов Lag.ru и Proza.ru обязательны

Работа написана на основе концепции и разработок В.К. Петросяна при полноценном соавторстве (активном творческом и техническом участии) ChatGPT (OpenAI), GPT-5.6 Sol

*****

Компьютер по цене калькулятора. Суперкомпьютер по цене ноутбука

От исторического удешевления электронных вычислений — к исследованию физических, интеллектуально-креативных и экономических условий нового этапа их доступности. Возможности PICO, NOO и META в создании вычислительных систем принципиально иной стоимости и результативности.

Введение. Радикальное удешевление вычислений как цивилизационная задача
В предыдущих частях настоящей книги были исследованы физические основания перспективной пикоэлектроники, теория ноокомпьютеров и ноомашин, методология генеральной технологии Метаразвития и организационные условия её практического проектирования.

В части VII была предложена концепция International NooMachines — международной научно-технологической системы, ориентированной на разработку и независимую проверку методов опережения опережения.

В части VIII были рассмотрены глобальная и российская траектории соответствующего развития.

Теперь возникает задача исследования возможных экономических и цивилизационных последствий.

Одним из наиболее существенных направлений является радикальное изменение стоимости вычислений.

В течение исторически сравнительно короткого периода вычислительная техника прошла путь от сложных специализированных установок, доступных главным образом государственным и крупным научным организациям, до массовых персональных электронных устройств.

Многие функции, ранее требовавшие дорогостоящей аппаратуры, стали доступны на обычном настольном компьютере или смартфоне.

Однако этот исторический результат не означает, что аналогичное снижение стоимости любой будущей вычислительной функции гарантировано.

Напротив, развитие высокопроизводительных вычислений сталкивается с возрастающими физическими и экономическими ограничениями.

Энергопотреблением.

Стоимостью полупроводникового производства.

Сложностью памяти и межсоединений.

Тепловыми потоками.

И необходимостью обеспечения достоверности результатов.

Следовательно, возникает вопрос.

Возможно ли дальнейшее качественное изменение экономики вычислений, при котором полноценный компьютер будет стоить приблизительно столько же, сколько недорогой калькулятор, а вычислительная система, обладающая характеристиками определённого класса суперкомпьютеров, станет доступной по цене массового ноутбука?

В названии настоящей главы сформулированы две перспективные технологические задачи:

«Компьютер по цене калькулятора».

«Суперкомпьютер по цене ноутбука».

Однако для научного исследования необходимо уточнить их содержание.

Первая задача касается прежде всего экономической доступности законченного вычислительного устройства.

Вторая предполагает существенное повышение отношения полезной вычислительной производительности к стоимости оборудования и его эксплуатации.

При этом необходимо учитывать, что понятие «суперкомпьютер» исторически изменяется.

Вычислительная система, которая несколько десятилетий назад относилась к мировому высокопроизводительному классу, может уступать современным массовым устройствам по отдельным характеристикам.

Однако это не означает, что массовый ноутбук автоматически обладает возможностями современного крупнейшего суперкомпьютерного комплекса.

Для соответствующего сравнения необходимо учитывать тип вычислений.

Численную точность.

Объём памяти.

Пропускную способность обмена данными.

Энергопотребление.

И масштаб задач.

От вычислительной мощности к полезному результату
Для настоящей книги особое значение имеет различие между количеством операций и содержательной результативностью вычислений.

Например, компьютер может выполнять большое количество операций в секунду.

Но использовать неэффективный алгоритм.

В таком случае полезная задача может решаться медленно.

Другая система может обладать меньшей номинальной производительностью.

Однако благодаря лучшей алгоритмической организации достигать результата быстрее.

Следовательно, необходимо различать:

Физическую производительность вычислительной системы.
Энергетическую эффективность её работы.
Стоимость оборудования и эксплуатации.
Алгоритмическую эффективность.
Качество получаемого результата.
Полную стоимость достоверно выполненной задачи.
Именно последнее понятие имеет особое значение для Метаразвития.

Три потенциальных направления изменения экономики
В авторской концепции настоящей книги рассматриваются три функциональных уровня.

PICO — перспективная физико-технологическая субтехнология, предназначенная для исследования новых электронных материалов, атомарно-точных структур, способов управления электронными состояниями и вычислительных устройств.

NOO — интеллектуально-креативная субтехнология, ориентированная на создание ноокомпьютеров и ноомашин, способных формировать содержательные решения, использовать научные инструменты, проверять результаты и контролируемо совершенствовать методы последующего поиска.

META — генеральная технология Метаразвития, предполагающая воспроизводимое совершенствование методов разработки и проверки последующих научно-технологических решений.

При этом необходимо сохранять принципиальное разграничение.

PICO потенциально способна создавать новые физические возможности для вычислений.

NOO может совершенствовать использование уже существующей вычислительной инфраструктуры.

META должна исследовать, возможно ли систематически улучшать методы последующего создания физических и интеллектуальных технологий.

Однако ни одно из этих преимуществ нельзя считать заранее доказанным.

Для их подтверждения необходимы предметные и независимые эксперименты.

Исходный принцип главы
Главный методологический принцип заключается в следующем.

Радикальное удешевление вычислений следует исследовать как возможность уменьшения полной стоимости полезной вычислительной и интеллектуально-креативной функции, а не только как гипотезу дальнейшего уменьшения размеров транзисторов.

В настоящей главе рассматриваются шесть вопросов.

Историческая динамика стоимости вычислений.

Связь вычислительной мощности, энергии и цены.

Экономические возможности PICO.

Экономические возможности NOO.

Возможный совместный эффект Метаразвития.

И необходимые условия радикального удешевления вычислительных систем.

1.1. Историческая динамика стоимости вычислений
1.1.1. Вычисления до электронной техники
История вычислений начинается задолго до появления электронных компьютеров.

Первоначально значительная часть вычислительных операций выполнялась людьми с использованием арифметических таблиц, механических инструментов и специальных вычислительных устройств.

Однако стоимость вычисления включала не только стоимость инструмента.

Необходимо учитывать время специалиста.

Подготовку данных.

Проверку.

И вероятность ошибки.

Следовательно, экономическая история вычислений должна рассматриваться как история изменения полной стоимости получения достоверного результата.

1.1.2. Механические вычислительные устройства
Механические арифмометры позволяли ускорять определённые арифметические операции.

Однако обладали ограниченной функциональностью.

Они не являлись универсальными программируемыми вычислительными системами в современном понимании.

Тем не менее их историческое значение заключается в замещении некоторых операций человеческого вычислительного труда машинной обработкой.

Следовательно, уже на ранних этапах существовало экономическое взаимодействие между стоимостью оборудования и стоимостью человеческой работы.

1.1.3. Электромеханические вычисления
Следующим этапом стало использование электрических и электромеханических компонентов.

Например, реле.

Эти системы позволяли организовывать более сложные последовательности вычислений.

Однако их производительность ограничивалась механическими процессами.

Надёжностью компонентов.

И скоростью переключения.

Следовательно, переход к электронной элементной базе представлял фундаментальное изменение физических условий вычислительного процесса.

1.1.4. Электронные вычислительные машины
Появление электронных цифровых компьютеров существенно увеличило доступную скорость вычислений.

Однако первые машины требовали больших помещений, значительного энергопотребления и квалифицированного обслуживания.

При этом их стоимость определялась не только электронными компонентами.

Необходимы были помещения.

Питание.

Охлаждение.

Обслуживание.

И подготовка программ.

Следовательно, высокая производительность ранних электронных машин сопровождалась значительной капитальной и эксплуатационной стоимостью.

1.1.5. Экономическое исследование Нордхауса
Одним из наиболее содержательных историко-экономических исследований является работа William D. Nordhaus Two Centuries of Productivity Growth in Computing [2].

В ней рассматривается развитие производительности вычислений на протяжении длительного исторического периода.

Особое значение имеет использование показателей, учитывающих вычислительную функцию, а не только характеристики отдельных аппаратных компонентов.

Согласно выводам исследования, улучшение вычислительной производительности относительно ручных вычислений достигало чрезвычайно больших величин, однако точная оценка зависела от выбранного метода сравнения.

Важное методологическое следствие заключается в следующем.

Нельзя корректно исследовать стоимость вычислений, сопоставляя только исторические цены устройств без учёта их функций.

Необходимо использовать показатели постоянного качества.

1.1.6. Переход от отдельных компонентов к интегральным схемам
Одним из наиболее существенных изменений стало развитие интегральной электроники.

Она позволила размещать множество электронных элементов в единой полупроводниковой структуре.

В результате уменьшались размеры оборудования.

Повышалась надёжность.

И возникали возможности массового изготовления сложных электронных схем.

Однако экономический эффект возникал не только вследствие уменьшения размеров.

Большое значение имело одновременное изготовление множества компонентов посредством повторяемых технологических процессов.

Следовательно, интегральная электроника представляла одновременно физическую и производственную революцию.

1.1.7. Закон Мура: историческая закономерность и её границы
В 1965 году Gordon E. Moore опубликовал статью Cramming More Components onto Integrated Circuits [3].

Он рассмотрел тенденцию увеличения числа компонентов интегральной схемы при экономически целесообразном изготовлении.

Позднее соответствующая закономерность получила название закона Мура.

Однако необходимо учитывать, что закон Мура не представляет фундаментальный физический закон природы.

Он является исторически значимой технологической и экономической эмпирической закономерностью.

Особенно важно не смешивать три различных утверждения.

Увеличение числа транзисторов.

Увеличение производительности.

И снижение стоимости полезного вычисления.

Эти процессы могут быть взаимосвязаны.

Но не обязательно происходят с одинаковой скоростью.

1.1.8. Масштабирование Деннарда
В 1974 году Dennard и соавторы опубликовали работу о масштабировании полевых транзисторов малых размеров [4].

В ней были рассмотрены условия, при которых уменьшение размеров устройства может сопровождаться изменением электрических характеристик.

Такие исследования стали важной основой дальнейшей микроэлектроники.

Однако классические преимущества масштабирования зависят от определённых физических допущений.

Например, напряжения питания.

Геометрических параметров.

И допустимых электрических полей.

Следовательно, невозможно безусловно продолжать прежние зависимости в область атомарных размеров.

1.1.9. Удешевление персональных компьютеров
Важнейший этап связан с массовым распространением персональных вычислений.

12 августа 1981 года компания IBM представила IBM Personal Computer 5150.

Согласно официальной истории IBM, минимальная конфигурация стоила 1565 долларов США и имела 16 Кбайт оперативной памяти [5].

Однако необходимо учитывать состав базовой комплектации.

Для полноценной работы могли требоваться дополнительные устройства.

Например, монитор.

Накопители.

И периферийное оборудование.

Следовательно, цена минимального системного блока не равнозначна полной стоимости законченного рабочего места.

1.1.10. Массовое производство и открытая архитектура
Развитие персональных компьютеров было связано не только с улучшением полупроводниковых устройств.

Особое значение имели стандартизация.

Конкуренция производителей.

Массовое изготовление компонентов.

И совместимость программных средств.

В результате вычислительная техника становилась доступнее.

Однако такая доступность возникла благодаря сочетанию физических и организационных изменений.

Следовательно, исторический опыт показывает возможность экономического эффекта, не сводимого к одной физической технологии.

1.1.11. От персонального компьютера к мобильному устройству
Следующим этапом стало развитие мобильных вычислений.

Смартфоны и другие портативные устройства объединили процессор.

Память.

Дисплей.

Связь.

Источники питания.

И программную среду.

Однако цена устройства не обязательно пропорциональна его максимальной вычислительной производительности.

Значительная часть стоимости может приходиться на дисплей, аккумулятор, корпус, связь и программную экосистему.

Следовательно, при исследовании будущего компьютера по цене калькулятора необходимо учитывать полную структуру изделия.

1.1.12. Историческое развитие суперкомпьютеров
Вычислительные системы высшего класса создавались для решения задач, требующих значительной производительности.

Например, математического моделирования.

Физических расчётов.

Климатических исследований.

И задач инженерной науки.

Однако понятие суперкомпьютера является исторически относительным.

Система, обладавшая выдающимися характеристиками в определённый период, может уступать более поздним массовым устройствам по отдельным вычислительным показателям.

Но такое сравнение требует использования одинаковых тестов.

1.1.13. ASCI Red как исторический рубеж
В июне 1997 года американский суперкомпьютер ASCI Red впервые превысил один терафлопс при выполнении теста Linpack.

Согласно данным TOP500, его результат составлял приблизительно 1,068 терафлопс [6].

Для этого использовалась крупная многопроцессорная система.

Однако исторический рубеж одного терафлопса не следует непосредственно сопоставлять с номинальной производительностью современных графических ускорителей в низкой численной точности.

Необходимо использовать одинаковый класс вычислений.

И учитывать память.

Связь.

И масштаб задачи.

1.1.14. Экзафлопсные системы 2026 года
По состоянию на октябрь 2026 года актуальной опубликованной редакцией TOP500 является список за июнь 2026 года.

В нём первое место занимает система LineShine Национального суперкомпьютерного центра в Шэньчжэне.

Её результат составляет приблизительно 2,198 экзафлопс по тесту HPL [7].

Однако данная производительность достигается крупным вычислительным комплексом.

Согласно TOP500, заявленная мощность системы составляет приблизительно 42,2 МВт.

Следовательно, современный суперкомпьютер высшего класса невозможно корректно представить как обычный ноутбук только на основании общего слова «вычисления».

Для сравнения необходима численно определённая техническая задача.

1.1.15. Исторические уровни и современная доступность
Необходимо различать три понятия.

Историческая суперкомпьютерная производительность.

Например, определённый уровень, достигнутый в 1990-е годы.

Современная высокопроизводительная локальная система.

Например, рабочая станция или компактный вычислительный узел.

Современный мировой суперкомпьютерный фронтир.

Например, экзафлопсный комплекс, обладающий значительными памятью, сетью и энергетической инфраструктурой.

Эти категории не следует отождествлять.

Следовательно, выражение «суперкомпьютер по цене ноутбука» должно всегда сопровождаться указанием требуемой производительности и функций.

1.1.16. Историческая динамика энергетической эффективности
В 2011 году Koomey и соавторы опубликовали исследование исторических тенденций энергетической эффективности вычислений [8].

В работе показано, что на протяжении значительного исторического периода количество вычислений на единицу энергии увеличивалось приблизительно в два раза за полтора года.

Однако данная оценка относится к исследованному историческому периоду.

Она не означает, что соответствующий темп гарантированно сохранится в будущем.

Особенно важно учитывать изменение физической элементной базы и структуры вычислительных задач.

1.1.17. Различие исторического тренда и прогноза
Историческое снижение стоимости вычислений имеет фундаментальное экономическое значение.

Однако из него нельзя автоматически выводить будущую стоимость определённого устройства.

Например, некоторые физические и технологические ограничения становятся более существенными по мере уменьшения размеров электронных структур.

Кроме того, совершенствование передового производства может требовать увеличения капитальных затрат.

Следовательно, для прогноза необходимо учитывать изменение условий.

А не только экстраполировать историческую кривую.

1.1.18. Главный вывод раздела
История вычислительной техники подтверждает возможность многократного повышения производительности и радикального изменения стоимости отдельных вычислительных функций.

Однако соответствующий прогресс формировался посредством сочетания физических открытий, архитектурных решений, алгоритмов и массового производства.

Следовательно, новая экономическая революция вычислений должна исследоваться как системный процесс, а не как автоматическое продолжение закона Мура.

1.2. Вычислительная мощность, энергия и цена
1.2.1. Почему производительность нельзя определять одним числом
Для оценки вычислительной системы необходимо установить, какую именно задачу она выполняет.

Например, вычисления с числами двойной точности.

Обработку изображений.

Работу с текстовыми моделями.

Или управление экспериментальным оборудованием.

Различные задачи используют разные вычислительные ресурсы.

Поэтому один показатель производительности не позволяет определить универсальное превосходство.

Особенно важно учитывать численную точность.

Следовательно, необходимо использовать набор характеристик.

1.2.2. FLOPS и его ограничения
Одним из распространённых показателей является FLOPS — число операций с плавающей точкой в секунду.

Однако его значение зависит от условий измерения.

Например, FP64 и FP16 представляют разные численные форматы.

Некоторые специализированные ускорители демонстрируют очень высокую производительность на низкой точности.

Но не обеспечивают сопоставимую скорость высокоточных физических вычислений.

Следовательно, нельзя считать все заявленные FLOPS взаимозаменяемыми.

1.2.3. Пиковая и фактическая производительность
Производитель может указывать теоретическую максимальную производительность вычислительного устройства.

Однако реальные приложения не обязательно достигают её.

Причины могут включать ограниченную пропускную способность памяти.

Недостаточный параллелизм.

Задержки передачи данных.

И особенности алгоритма.

Поэтому необходимо различать пиковую и измеренную производительность.

Например, TOP500 использует HPL для сопоставления определённых высокопроизводительных систем.

Однако этот тест не представляет все возможные вычислительные нагрузки.

1.2.4. Память как ограничение производительности
Во многих современных задачах значительная часть времени и энергии расходуется на перемещение данных.

Например, процессор выполняет арифметическую операцию быстрее, чем соответствующие данные поступают из внешней памяти.

В таком случае увеличение числа вычислительных элементов не обязательно улучшает полный результат.

Следовательно, необходимо оценивать не только вычислительную производительность, но и архитектуру памяти.

В работе Horowitz [12] специально рассмотрена энергетическая стоимость перемещения данных.

Для перспективных устройств PICO это имеет особое значение.

1.2.5. Межсоединения и передача данных
Современная вычислительная система включает множество соединённых компонентов.

Процессорные ядра.

Память.

Накопители.

И сетевую инфраструктуру.

Однако передача данных требует энергии и времени.

При увеличении масштабов системы возникают дополнительные ограничения.

Следовательно, уменьшение физического размера отдельного транзистора не обязательно приводит к пропорциональному снижению стоимости всего вычислительного комплекса.

1.2.6. Энергия вычислительной операции
Для некоторых вычислительных задач можно использовать показатель количества полезных операций на единицу энергии.

Например, FLOPS/W.

Однако его необходимо связывать с определённым тестом.

В июньском рейтинге Green500 2026 года первое место занимала система KAIROS.

Она продемонстрировала приблизительно 73,28 гигафлопс на ватт при выполнении HPL [9].

Однако соответствующий показатель нельзя автоматически переносить на все приложения.

Тем более нельзя приравнивать его к энергетической эффективности отдельных операций низкой точности.

1.2.7. Физическая цена обработки информации
В 1961 году Rolf Landauer опубликовал работу об энергетических последствиях логической необратимости вычислений [10].

Согласно соответствующему принципу, стирание одного бита информации при температуре T связано с минимальным тепловым рассеянием порядка k_B T ln 2 для термодинамически идеализированного необратимого процесса.

При комнатной температуре эта величина составляет приблизительно 2,9 ; 10;;; Дж на один бит стираемой информации.

Однако необходимо подчеркнуть ограничения данного сравнения.

Речь не идёт об универсальной энергии любого арифметического действия.

Реальная вычислительная система включает дополнительные физические процессы.

Следовательно, принцип Ландауэра устанавливает фундаментальную термодинамическую границу для определённых операций, но не даёт непосредственного прогноза стоимости будущего процессора.

1.2.8. Энергетические потери реальных устройств
В практических вычислениях возникают различные источники потерь.

Например, зарядка и разрядка электрических ёмкостей.

Токи утечки.

Передача сигналов.

Работа памяти.

И охлаждение.

Поэтому необходимо учитывать полную энергетическую систему.

Особенно важно для перспективной PICO исследовать не только энергию переключения отдельной структуры.

Но и стоимость управления, считывания и межсоединений.

1.2.9. Энергия и экономическая стоимость
Энергопотребление непосредственно влияет на расходы эксплуатации.

Однако цена электрической энергии зависит от региона, времени и условий снабжения.

Кроме того, необходимо учитывать охлаждение.

Источники бесперебойного питания.

И инфраструктурные потери.

Поэтому энергетическая эффективность физического устройства и экономическая эффективность полного вычислительного комплекса представляют разные показатели.

Следовательно, необходима полная ресурсная модель.

1.2.10. Энергетический контекст искусственного интеллекта
В докладе IEA Key Questions on Energy and AI 2026 года мировое потребление электроэнергии центрами обработки данных в 2025 году оценено примерно в 485 ТВт·ч [11].

В центральном прогнозном сценарии агентства на 2030 год оно увеличивается приблизительно до 950 ТВт·ч.

Однако данный показатель относится к мировым центрам обработки данных.

Он не характеризует непосредственно NOO.

Кроме того, прогноз не является гарантией фактического будущего энергопотребления.

Тем не менее он показывает, что повышение энергетической эффективности становится важной экономической задачей.

1.2.11. Почему снижение энергии операции не гарантирует снижение общего энергопотребления
Необходимо учитывать рост объёма вычислений.

Например, новая вычислительная система снижает энергию одной операции.

Однако благодаря доступности её начинают использовать значительно чаще.

В результате совокупное энергопотребление может не уменьшиться.

Соответствующий эффект связан с более общей проблемой изменения спроса при снижении стоимости ресурсов.

Следовательно, необходимо разграничивать удельную эффективность и совокупное потребление.

1.2.12. Полная стоимость владения
Для экономической оценки вычислительной системы необходимо использовать полную стоимость владения — Total Cost of Ownership.

Она должна включать цену приобретения.

Энергопотребление.

Обслуживание.

Программное обеспечение.

Ремонт.

Сетевую инфраструктуру.

И затраты на вывод из эксплуатации.

Однако состав расходов зависит от системы.

Например, стоимость аккумулятора существенна для мобильного компьютера.

А стоимость охлаждения — для вычислительного центра.

Следовательно, универсальная оценка должна учитывать конкретную архитектуру.

1.2.13. Стоимость полезного вычисления
Для настоящей книги предлагается использовать следующий операциональный показатель.

Стоимость полезного вычисления — это полная стоимость получения определённого результата установленного качества и достоверности с учётом всех необходимых вычислительных, энергетических и проверочных ресурсов.

Например, если одна система выполняет задачу быстрее, но требует более дорогой проверки, её полное преимущество может отсутствовать.

Следовательно, необходимо оценивать завершённый процесс.

1.2.14. Условный пример оценки
Предположим, существуют две системы.

Система A выполняет определённую задачу за один час.

Система B — за двадцать минут.

Однако стоимость использования B в единицу времени существенно выше.

Кроме того, результаты B требуют дополнительных проверок.

Поэтому экономическое преимущество нельзя вывести только из скорости.

Необходимо учитывать стоимость каждого полного цикла.

При этом данные должны относиться к сопоставимым задачам.

1.2.15. Вычислительная система как многокомпонентный объект
Для анализа предлагается выделять несколько элементов полной стоимости.

Элемент Техническая функция Экономическое значение
Вычислительный процессор Выполнение операций Стоимость и производительность
Память Хранение данных Цена, энергия и задержки
Межсоединения Передача информации Пропускная способность
Накопители Долговременное хранение Надёжность и стоимость
Электропитание Обеспечение работы Энергетические расходы
Охлаждение Поддержание допустимых температур Инфраструктурные затраты
Программное обеспечение Организация вычислений Лицензии и сопровождение
Проверка результата Обеспечение достоверности Дополнительные расходы
Следовательно, радикальное удешевление компьютера требует изменения экономики полного устройства.

1.2.16. Главный вывод раздела
Производительность, энергия и цена представляют взаимосвязанные, но самостоятельные характеристики вычислительной техники.

Для будущей экономики Метаразвития главным показателем должна стать полная стоимость достоверно выполненной полезной задачи, а не максимальное количество операций в секунду.

1.3. Экономические возможности PICO
1.3.1. Физическая субтехнология и экономическая задача
В авторской концепции PICO рассматривается как перспективное направление физической электронной техники.

Её задача заключается в исследовании новых материалов, атомарно-точных электронных структур и способов управления электронными состояниями.

Однако необходимо подчеркнуть, что пикоэлектроника не является общепринятой промышленной технологией массового изготовления транзисторов размером один пикометр.

Один пикометр представляет 10;;; метра.

Это значительно меньше характерного масштаба межатомных расстояний.

Следовательно, пикометровая точность определённого измерения или изменения положения атомов не означает существования отдельного электронного компонента соответствующего размера.

1.3.2. Основная экономическая гипотеза PICO
Для настоящей главы предлагается следующая гипотеза.

Новые физические электронные структуры и методы их интеграции потенциально могут уменьшать энергию, размеры или стоимость определённых вычислительных функций по сравнению с существующими решениями.

Однако соответствующее преимущество необходимо доказывать.

Например, новый электронный элемент может обладать меньшей энергией переключения.

Но требовать дорогой измерительной и управляющей аппаратуры.

В таком случае экономический результат может оказаться отрицательным.

Следовательно, необходимо оценивать систему целиком.

1.3.3. Перспективные атомарно-точные устройства
Экспериментальный одноатомный транзистор, представленный Fuechsle и соавторами в 2012 году, показывает возможность высокоточного физического формирования определённой электронной структуры [15].

Однако подобная демонстрация не означает наличия промышленно пригодного вычислительного процессора.

Особенно важно учитывать производственную скорость.

Контроль дефектов.

Межсоединения.

И условия эксплуатации.

Следовательно, создание одного функционального устройства представляет физический результат, но не доказательство массовой экономической эффективности.

1.3.4. Возможность новых принципов памяти
Одним из потенциальных направлений PICO является развитие перспективных устройств памяти.

Например, резистивных и сегнетоэлектрических структур.

Однако новые принципы хранения информации должны оцениваться по нескольким параметрам.

Скорости записи.

Времени хранения.

Количество циклов.

Энергетической стоимости.

И воспроизводимости изготовления.

Следовательно, уменьшение размера ячейки не обязательно гарантирует преимущество полного вычислительного устройства.

1.3.5. Вычисления внутри памяти
Одной из перспективных архитектур является computation-in-memory — выполнение определённых операций вблизи или внутри массива памяти.

Соответствующие подходы предназначены для уменьшения расходов передачи данных.

Однако они сталкиваются с ограничениями точности.

Физической изменчивости устройств.

И программной совместимости.

В 2025 году Khwa и соавторы представили экспериментальный процессор, объединяющий мемристорные и SRAM-структуры для вычислений смешанной точности [16].

Однако его результаты относятся к определённым нейросетевым нагрузкам.

И не означают универсального преимущества для всех вычислительных задач.

1.3.6. Программно-аппаратная совместная разработка
В 2025 году Yu и соавторы представили исследование системы вычислений в памяти с совместным совершенствованием аппаратной и программной частей [17].

Работа показывает значение координации физических устройств и алгоритмов.

Однако необходимо учитывать, что соответствующий процесс может обладать дополнительными расходами разработки.

Следовательно, перспективная PICO не должна оцениваться исключительно по энергии отдельного вычислительного элемента.

Необходимо учитывать инструменты программирования и стоимость адаптации приложений.

1.3.7. Перспективные спиновые устройства
Другим направлением является спинтроника.

Она предполагает использование электронного спина для определённых информационных функций.

Однако переход к вычислительным системам требует устойчивого управления и считывания состояний.

А также интеграции с другими электронными компонентами.

Современные научные обзоры подчёркивают необходимость оценки системной энергетической эффективности спиновой логики [18].

Следовательно, соответствующие технологии представляют перспективные исследовательские направления.

Но не гарантированный источник немедленного радикального удешевления компьютеров.

1.3.8. Фотоника как возможная часть вычислительной системы
Для отдельных операций перспективно использование оптических сигналов.

Например, в передаче данных и специализированной обработке информации.

Однако оптическая система может требовать преобразования между электрическими и фотонными состояниями.

И дополнительных средств управления.

Поэтому необходимо учитывать всю цепочку.

Следовательно, фотоника не должна заранее рассматриваться как универсальная замена электронной логики.

Она может представлять полезный компонент определённых архитектур.

1.3.9. Системные ограничения новой элементной базы
Для PICO необходимо исследовать несколько физических ограничений.

Например, тепловую стабильность.

Надёжность электронного состояния.

Влияние окружающей среды.

Возможность соединения элементов.

И стоимость контроля дефектов.

Однако некоторые ограничения могут оказаться принципиальными для выбранной архитектуры.

Следовательно, необходимо предусматривать возможность отказа от определённого физического направления.

1.3.10. Экономика производства PICO
Даже если новая структура обладает полезной электронной функцией, необходимо обеспечить её изготовление.

Например, лабораторный образец может требовать сложной последовательности операций.

Но производство большого количества устройств может оказаться экономически неоправданным.

В материалах Semiconductor Industry Association подчёркивается высокая капиталоёмкость современных передовых полупроводниковых фабрик [19].

Следовательно, нельзя заранее считать, что новый физический принцип автоматически уменьшает производственные затраты.

1.3.11. Выход годных изделий
Для экономической оценки необходимо учитывать выход годных устройств.

Например, из определённого количества изготовленных структур только часть соответствует техническим требованиям.

В таком случае стоимость годного компонента зависит не только от стоимости технологической операции.

Необходимо учитывать дефекты.

Повторные испытания.

И брак.

Следовательно, снижение стоимости вычислений требует воспроизводимого производства.

1.3.12. Площадь и плотность интеграции
Уменьшение площади электронного элемента потенциально может создавать преимущества.

Однако необходимо учитывать контактные структуры.

Электропитание.

И межсоединения.

Например, физический элемент может быть чрезвычайно малым.

Но для управления им требуется сравнительно крупная периферийная система.

В таком случае плотность полезных вычислительных функций может оказаться существенно ниже ожидаемой.

Следовательно, необходимо исследовать полноценную архитектуру.

1.3.13. Надёжность как экономический фактор
Вычислительная система должна обеспечивать допустимую вероятность ошибок.

Например, новая физическая архитектура может работать быстрее.

Но требовать дополнительного исправления ошибок.

Это увеличивает потребление ресурсов.

Поэтому необходимо включать стоимость контроля достоверности.

Особенно важно для вычислительных устройств, предназначенных для научных и инженерных задач.

1.3.14. Возможность специализированных устройств PICO
Первоначальное экономическое применение PICO может возникнуть не в универсальных процессорах.

Например, перспективный физический элемент может быть полезен для определённой измерительной функции.

Или специализированного хранения информации.

Такая область может не требовать немедленного массового производства универсальных компьютеров.

Следовательно, необходимо рассматривать несколько различных коммерческих маршрутов.

Однако каждому требуется собственная проверка.

1.3.15. PICO как средство удешевления NOO
В долгосрочной перспективе результаты PICO потенциально могут использоваться в аппаратной базе NOO.

Например, уменьшать энергию определённой вычислительной операции.

Или повышать эффективность специализированной памяти.

Однако необходимо установить, влияет ли это на полную стоимость ноокомпьютера.

При этом следует учитывать программную совместимость.

И стоимость нового оборудования.

Следовательно, соответствующая интеграция представляет гипотезу.

Но не гарантированный результат.

1.3.16. Критерий экономического преимущества PICO
Для проверки предлагается использовать следующий критерий.

PICO обеспечивает экономическое преимущество определённой вычислительной функции, если новый физический или архитектурный метод позволяет достичь установленного качества при меньшей полной стоимости либо получить более высокий полезный результат в пределах заранее заданных ресурсов.

Однако соответствующее преимущество должно быть подтверждено независимым сравнением.

И сохраняться при реалистичных производственных условиях.

1.3.17. Главный вывод раздела
PICO потенциально может создавать новые физические основания для повышения вычислительной эффективности.

Однако её экономический результат зависит от полной аппаратной архитектуры, воспроизводимости производства и стоимости интеграции.

Поэтому перспективная пикоэлектроника должна исследоваться как возможный источник новых вычислительных преимуществ, а не как уже существующая технология гарантированного радикального снижения цены компьютеров.

1.4. Экономические возможности NOO
1.4.1. Новая постановка вычислительной экономической задачи
Для NOO основным объектом становится не только физическое выполнение операций.

Необходимо учитывать содержательную организацию интеллектуально-креативной деятельности.

Например, исследовательская система может использовать существующее оборудование.

Но выбирать более эффективный алгоритм.

Сокращать число ненужных вычислений.

И организовывать независимую проверку результатов.

Следовательно, экономическая ценность NOO потенциально может возникать без появления новой физической элементной базы.

1.4.2. Понятие экономической ноофункции
Для настоящей главы предлагается использовать следующее определение.

Экономическая ноофункция — это независимо проверенная когнитивно-креативная функция технической системы, выполнение которой создаёт измеримую полезную ценность относительно доступных альтернатив с учётом полной стоимости.

Например, подготовка корректной научной модели.

Или выбор полезного физического эксперимента.

Однако необходимо учитывать стоимость проверки.

В противном случае экономическая оценка может оказаться необоснованной.

1.4.3. Различие генерации текста и научного результата
Современные интеллектуальные системы способны создавать большие объёмы текста.

Однако текстовая производительность не равнозначна научной результативности.

Например, система может предложить множество гипотез.

Но большинство из них окажется известным, физически ошибочным или непроверяемым.

Поэтому экономическая модель NOO не должна основываться на числе созданных ответов.

Необходимо оценивать содержательную полезность и достоверность.

1.4.4. Снижение стоимости интеллектуальных вычислений
В Stanford AI Index 2025 отмечено существенное снижение цены использования языковых моделей сопоставимого уровня по отдельным контрольным показателям [20].

Например, стоимость обращения к модели, соответствующей определённому порогу MMLU, уменьшилась более чем в 280 раз между ноябрём 2022 года и октябрём 2024 года.

Однако данное сравнение относится к определённому классу моделей и выбранной метрике качества.

Оно не означает аналогичного удешевления всех научно-технических задач.

Тем не менее исторический факт показывает возможность быстрого экономического изменения интеллектуальных программных услуг.

1.4.5. Состояние искусственного интеллекта в 2026 году
Stanford AI Index 2026 рассматривает дальнейшее повышение возможностей интеллектуальных моделей [21].

Однако одновременно подчёркивает ограничения их оценки.

Например, в ряде стандартных тестов производительность быстро приближается к установленным верхним уровням.

Но это не гарантирует успешного выполнения более сложных реальных задач.

Следовательно, экономическая модель NOO должна использовать новые независимые контрольные задания.

Особенно важно исключать чрезмерную зависимость от известных тестов.

1.4.6. Ограничения научных интеллектуальных агентов
В научном разделе Stanford AI Index 2026 рассматривается выполнение сложных исследовательских задач интеллектуальными агентами [22].

Например, в определённых тестах полного научного исследования лучшие системы существенно уступали экспертным исследователям.

Это свидетельствует о различии между успехами на отдельных интеллектуальных вопросах и выполнением целостной научной работы.

Следовательно, NOO не должна заранее считаться универсальным заменителем научного коллектива.

Её возможности необходимо формировать и проверять по конкретным функциям.

1.4.7. Вычислительная стоимость интеллектуальной задачи
Современные интеллектуальные системы нередко используют несколько последовательных вычислительных операций.

Например, первоначальную генерацию.

Проверку.

Дополнительный поиск.

Исполнение программ.

И повторную оценку.

В результате стоимость полного процесса может существенно превышать стоимость одного ответа.

Поэтому необходимо учитывать весь цикл.

Следовательно, снижение цены одного токена не обязательно приводит к уменьшению стоимости завершённой задачи.

1.4.8. Алгоритмическое улучшение
Одним из потенциальных источников экономической ценности NOO является совершенствование алгоритмов.

Например, новая процедура требует меньше вычислений для достижения установленной точности.

Или использует более подходящую модель.

Однако необходимо учитывать качество.

Уменьшение числа операций не обязательно полезно, если возрастает вероятность ошибки.

Следовательно, алгоритмическая эффективность должна оцениваться совместно с достоверностью.

1.4.9. Выбор вычислительной модели
Для различных задач могут требоваться разные интеллектуальные инструменты.

Например, относительно простая классификация может выполняться небольшой специализированной моделью.

Сложная научная гипотеза — требовать более мощной системы и дополнительных расчётов.

Поэтому экономически рациональная NOO должна выбирать метод в соответствии с задачей.

Однако такой выбор необходимо проверять.

Следовательно, интеллектуальная маршрутизация представляет самостоятельную исследовательскую функцию.

1.4.10. Локальные и облачные вычисления
Для NOO возможны различные варианты инфраструктуры.

Например, локальное выполнение.

Облачная вычислительная платформа.

И гибридная система.

Однако необходимо учитывать стоимость оборудования.

Сетевых соединений.

Подписки.

Хранения данных.

И информационной безопасности.

Следовательно, нельзя считать использование внешнего вычислительного центра автоматическим удешевлением персонального ноокомпьютера.

Необходимо оценивать полную стоимость.

1.4.11. Распределение вычислительных функций
Одна из перспективных архитектур предполагает разделение задач.

Например, первоначальный анализ выполняется локально.

Более сложные расчёты передаются специализированному вычислительному узлу.

А физические результаты проверяются лабораторией.

Однако подобная распределённость создаёт дополнительные расходы передачи данных.

И ограничения доступности сети.

Поэтому необходимо исследовать фактическую экономическую эффективность.

1.4.12. Ноокомпьютер как специализированная система
Первоначальный ноокомпьютер целесообразно создавать для определённого класса задач.

Например, материаловедческого поиска.

Инженерного моделирования.

Или планирования физических экспериментов.

Однако его функциональная состоятельность должна подтверждаться.

Необходимо сравнивать систему с современными доступными ИИ-инструментами.

И учитывать полную стоимость.

Следовательно, NOO должна формировать собственную научно-технологическую новизну, а не только объединять известные программные компоненты.

1.4.13. Исследовательская память как экономический ресурс
Одним из важных компонентов NOO является накопление научного опыта.

Например, сохранение неудачных гипотез может уменьшить вероятность повторения известных ошибок.

В работе Raccuglia и соавторов 2016 года была показана возможность использования отрицательных экспериментальных данных в материаловедческом поиске [23].

Однако не всякая сохранённая информация обладает одинаковой ценностью.

Необходимо учитывать её достоверность.

Происхождение.

И применимость к новой задаче.

Следовательно, исследовательская память должна быть не только большой, но и структурированной.

1.4.14. Контролируемое самосовершенствование
Для NOO особенно перспективно исследование методов контролируемого изменения собственных алгоритмов.

Например, система предлагает новую процедуру выбора экспериментов.

Затем она проверяется на независимых задачах.

Если преимущество подтверждается, можно говорить об улучшении определённого метода.

Однако необходимо сохранять прежнюю версию.

И возможность возврата.

Следовательно, самосовершенствование должно включать независимую проверку, а не только автоматическое изменение программного кода.

1.4.15. Экономическая ценность независимой проверки
Проверка результатов требует затрат.

Однако эти затраты могут уменьшать вероятность более дорогих ошибок.

Например, неправильная физическая гипотеза может привести к изготовлению серии неработоспособных образцов.

Поэтому предварительная интеллектуальная проверка потенциально полезна.

Однако необходимо учитывать её достоверность.

Если система часто отвергает перспективные гипотезы, она может снижать исследовательскую результативность.

Следовательно, экономическая оценка должна учитывать ошибки обоих типов.

1.4.16. Возможность удешевления НооПК
В долгосрочной перспективе возможно развитие персонального ноокомпьютера.

Однако необходимо учитывать его предполагаемые функции.

Например, организация интеллектуально-креативной деятельности пользователя.

Работа с личной исследовательской памятью.

Использование специализированных инструментов.

И проверка определённых результатов.

Но его аппаратная основа первоначально может оставаться традиционной.

Следовательно, наиболее близкий экономический путь может заключаться в совершенствовании программной архитектуры.

А не в ожидании новой физической элементной базы.

1.4.17. Полезная функция и цена устройства
НооПК может стоить сравнительно недорого.

Но требовать дорогостоящих облачных вычислений.

В таком случае цена покупки не отражает полную стоимость использования.

И наоборот, более дорогая локальная система может оказаться экономически выгоднее при значительной регулярной нагрузке.

Следовательно, необходимо оценивать весь жизненный цикл.

1.4.18. Главный вывод раздела
NOO потенциально может изменять экономику вычислений посредством алгоритмической эффективности, специализированных интеллектуальных функций и контролируемого совершенствования методов решения задач.

Однако соответствующие преимущества должны подтверждаться на новых независимых заданиях.

Главный экономический результат NOO должен измеряться не количеством вычислений или текстовых ответов, а стоимостью достоверно полученного полезного интеллектуально-креативного результата.

1.5. Совместный эффект Метаразвития
1.5.1. От двух субтехнологий к генеральной системе
В авторской концепции PICO и NOO рассматриваются как две перспективные субтехнологии Метаразвития.

Однако они обладают различной природой.

PICO исследует физические электронные структуры.

NOO — интеллектуально-креативные процессы.

Их взаимодействие потенциально может создавать дополнительные возможности.

Например, NOO помогает выбирать физические эксперименты.

А PICO создаёт новые вычислительные компоненты.

Однако наличие взаимодействия не доказывает положительного экономического эффекта.

Необходимо сравнивать полные результаты.

1.5.2. Первый возможный эффект: NOO ускоряет исследование PICO
Например, физическая лаборатория исследует несколько материалов.

NOO помогает выбирать наиболее содержательные гипотезы.

И предлагает экспериментальные планы.

Возможно уменьшение числа неэффективных экспериментов.

Однако необходимо учитывать стоимость вычислений и экспертной проверки.

Следовательно, положительный результат возникает только при уменьшении полной стоимости либо повышении качества подтверждённых физических достижений.

1.5.3. Второй возможный эффект: PICO улучшает физическую основу NOO
В долгосрочной перспективе возможно создание новых электронных устройств.

Например, специализированной памяти.

Или более эффективных вычислительных структур.

Но необходимо установить, что они действительно повышают результативность NOO.

Особенно важно учитывать производственную стоимость.

И программную совместимость.

Следовательно, физическая интеграция должна проходить самостоятельную инженерную и экономическую проверку.

1.5.4. Третий возможный эффект: совместное совершенствование методов
Наиболее существенное значение имеет возможность изменения исследовательского метода.

Например, NOO помогает разработать новую процедуру создания физических образцов.

Эта процедура затем проверяется.

После этого накопленный опыт используется для разработки следующей версии.

Однако для Метаразвития недостаточно единичного улучшения.

Необходимо исследовать воспроизводимость последующих циклов.

Следовательно, META должна выполнять самостоятельную методологическую функцию.

1.5.5. От улучшения техники к улучшению способа её создания
Для настоящей книги принципиально важно различать три уровня.

Первый уровень — новое техническое решение.

Например, электронное устройство с улучшенной характеристикой.

Второй уровень — новый исследовательский метод.

Например, более эффективная процедура разработки электронных устройств.

Третий уровень — совершенствование механизма создания последующих улучшенных методов.

Именно третий уровень соответствует наиболее сильной гипотезе опережения опережения.

Однако он требует самостоятельной проверки.

1.5.6. Экономическая формула совместного эффекта
Для первоначальной оценки можно использовать следующую схему.

Пусть C_PICO представляет полную стоимость определённого исследования без специализированной NOO.

C_PICO+NOO — стоимость того же класса задач при использовании интеллектуальной системы.

Тогда экономическое преимущество может исследоваться как разница между соответствующими затратами при одинаковом установленном качестве результата.

Однако необходимо учитывать стоимость разработки и эксплуатации NOO.

И соответствующую долю общей инфраструктуры.

Следовательно, необходимо использовать консолидированный учёт.

1.5.7. Проблема двойного экономического счёта
Допустим, применение NOO уменьшило стоимость исследования PICO.

В таком случае экономия может рассматриваться как результат совместной программы.

Однако нельзя одновременно полностью считать её самостоятельной экономией PICO.

И дополнительной выручкой NOO.

И ещё одним независимым доходом META.

На уровне консолидированной организации это привело бы к завышению результата.

Следовательно, необходимо разграничивать внутренние трансферты и реальный внешний экономический эффект.

1.5.8. Технологическая синергия не обязательно положительна
Совместная архитектура может создавать дополнительные расходы.

Например, на разработку интерфейсов.

Хранение данных.

Программную интеграцию.

И контроль качества.

Возможно, эти расходы превышают достигнутую экономию.

Следовательно, необходимо предусматривать возможность отрицательной синергии.

И возможность отказа от определённого способа интеграции.

1.5.9. Факторная схема проверки
Для предметных задач, допускающих сопоставимые условия, можно использовать четыре экспериментальных режима.

Режим Физическая технология Интеллектуальный метод
A Исходная PICO Без специальной NOO
B Исходная PICO С NOO
C Изменённая PICO Без специальной NOO
D Изменённая PICO С NOO
Такая схема позволяет исследовать самостоятельные и совместные эффекты.

Однако необходимо учитывать различия экспериментальных условий.

И реальные затраты.

Следовательно, положительное взаимодействие должно подтверждаться объективными данными.

1.5.10. Методологический результат META
Для признания результата META необходимо доказать больше, чем преимущество одного режима.

Например, новая система разрабатывает улучшенный исследовательский метод.

Затем он проверяется на последующей задаче.

После этого исследуется возможность совершенствования самого механизма разработки методов.

Однако необходимо использовать новые контрольные задания.

И учитывать полные затраты.

Следовательно, метатехнологический результат требует нескольких последовательных циклов.

1.5.11. Возможность экономического накопления улучшений
Если последующие методы действительно становятся эффективнее, возможно накопление преимуществ.

Например, уменьшается стоимость разработки определённого класса устройств.

Это позволяет исследовать больше альтернатив.

После чего может появиться ещё более эффективная процедура.

Однако соответствующий процесс не должен заранее считаться экспоненциальным.

Физические ограничения сохраняются.

Сложность задач может возрастать.

А стоимость проверки — увеличиваться.

Следовательно, необходимо использовать ограниченные сценарии.

1.5.12. Историческое усложнение научного поиска
В работе Bloom и соавторов 2020 года Are Ideas Getting Harder to Find? рассмотрены эмпирические признаки снижения исследовательской продуктивности в ряде технологических областей [24].

Это обстоятельство имеет непосредственное значение для концепции Метаразвития.

Например, увеличение численности исследователей не обязательно приводит к пропорциональному ускорению технического прогресса.

Поэтому необходимо совершенствовать сами методы поиска.

Однако нельзя заранее утверждать, что META способна полностью устранить наблюдаемые ограничения.

Это является самостоятельной исследовательской гипотезой.

1.5.13. Полная стоимость улучшения методов
Для проверки META необходимо учитывать не только стоимость конечного технического результата.

Но и расходы на создание нового метода.

Например, разработку алгоритма.

Подготовку контрольных задач.

Независимую экспертизу.

И дополнительные вычисления.

Следовательно, методологическое улучшение экономически ценно только при соответствующем полном балансе.

1.5.14. Условный сценарий экономического эффекта
Рассмотрим исключительно иллюстративный пример.

Пусть исходная стоимость определённого подтверждённого исследования составляет 100 условных денежных единиц.

Применение новой интеллектуальной процедуры уменьшает непосредственные исследовательские расходы до 65 единиц.

Однако возникают дополнительные расходы на вычисления — 12 единиц.

И проверку — 15 единиц.

Общая стоимость составляет 92 единицы.

В данном условном примере полная экономия равна 8 единицам.

Однако необходимо учитывать капитальные и инфраструктурные расходы.

Если они не включены, соответствующая оценка неполна.

Эти числа не являются результатами INM.

Они предназначены исключительно для пояснения методологии.

1.5.15. Эффект роста доступности исследований
Если полная стоимость научно-технологического поиска уменьшается, появляется возможность исследовать больше задач.

Например, небольшой коллектив получает доступ к методам, ранее требовавшим значительно большего финансирования.

Однако необходимо учитывать качество.

Рост числа исследований не обязательно означает пропорциональный рост полезных открытий.

Следовательно, необходимо измерять стоимость подтверждённого результата.

1.5.16. Цивилизационная значимость
Радикальное снижение стоимости интеллектуально-креативных вычислений потенциально может расширять доступ к научным и инженерным возможностям.

Например, образование может использовать более развитые исследовательские инструменты.

Небольшие предприятия — выполнять сложные расчёты.

А научные коллективы — исследовать больше альтернатив.

Однако подобные эффекты зависят от доступности данных.

Квалификации пользователей.

Инфраструктуры.

И социальных условий.

Следовательно, снижение стоимости оборудования является необходимой, но не достаточной предпосылкой более широких изменений.

1.5.17. Главный вывод раздела
Совместный эффект PICO и NOO потенциально может создавать новые физические и интеллектуальные возможности.

Однако META предполагает более сильную задачу — независимое подтверждение совершенствования методов последующего научно-технологического развития.

Поэтому экономический эффект Метаразвития должен определяться по последовательным проверенным результатам, а не суммированием перспективных характеристик физических и интеллектуальных технологий.

1.6. Необходимые условия радикального удешевления вычислений
1.6.1. Необходимость формализовать цели
Для завершения главы необходимо определить, какие условия должны выполняться для достижения двух положений, вынесенных в название.

Однако невозможно корректно установить их без конкретизации.

Например, что означает полноценный компьютер?

Какой калькулятор используется для сравнения цены?

Какие суперкомпьютерные характеристики требуются?

И какая продолжительность эксплуатации рассматривается?

Следовательно, необходимо сформировать проверяемую систему целей.

1.6.2. «Компьютер по цене калькулятора»
Для первоначальной постановки предлагается рассматривать компьютер как программируемое устройство, способное выполнять определённый набор общих вычислительных функций.

Например, обработку данных.

Работу с документами.

Выполнение программ.

И использование информационных инструментов.

Однако необходимо отдельно определять состав комплектации.

Например, входит ли дисплей.

Клавиатура.

Накопитель.

И источник питания.

Следовательно, ценовая цель должна относиться к сопоставимой функциональной системе.

1.6.3. Ценовой ориентир калькулятора
В качестве предварительного экономического ориентира можно использовать сравнительно небольшую стоимость массового вычислительного устройства.

Однако абсолютная цена зависит от страны, налогов, валюты и класса изделия.

Поэтому для научного проектирования рекомендуется использовать относительный показатель.

Например, отношение полной стоимости законченного программируемого компьютера к стоимости выбранного массового калькулятора на одном рынке и в один период.

При этом обе цены должны включать сопоставимые налоги и условия приобретения.

Следовательно, необходимо избегать произвольного смешения цен различных стран и годов.

1.6.4. Ограничения минимальной стоимости устройства
Компьютер включает не только процессор.

Например, даже при чрезвычайно дешёвом вычислительном кристалле могут сохраняться расходы на память.

Плату.

Корпус.

Питание.

Дисплей.

И логистику.

Поэтому снижение стоимости процессора не обязательно приводит к соответствующему уменьшению розничной цены.

Следовательно, необходимо оценивать всю конструкцию.

1.6.5. Возможность минимальной аппаратной архитектуры
Одним из возможных путей является уменьшение аппаратной сложности.

Например, использование компактной вычислительной платы.

Небольшого процессора.

И доступных интерфейсов.

Однако подобная система может требовать внешнего дисплея и питания.

В таком случае цена вычислительной платы не равнозначна цене полноценного компьютера.

Следовательно, необходимо определять минимальную полезную конфигурацию.

1.6.6. Возможность облачной архитектуры
Другим вариантом является перенос сложных вычислений во внешний центр.

Например, локальное устройство выполняет функции ввода и отображения.

А основные расчёты осуществляются удалённо.

Однако возникает зависимость от сети.

Вычислительного сервиса.

И регулярной оплаты.

Следовательно, необходимо учитывать полную стоимость использования.

Нельзя считать дешёвый терминал полноценным дешёвым компьютером, если его вычислительные функции требуют значительных внешних расходов.

1.6.7. «Суперкомпьютер по цене ноутбука»
Для второй задачи необходимо установить конкретный уровень производительности.

Например, исторический терафлопсный класс.

Современную специализированную высокопроизводительную рабочую станцию.

Или современную экзафлопсную систему.

Однако эти цели радикально различаются по сложности.

Поэтому необходимо использовать точные технические определения.

1.6.8. Исторический суперкомпьютерный ориентир
Одним из возможных ориентиров может стать производительность определённого исторического суперкомпьютера.

Например, ASCI Red 1997 года.

Однако необходимо использовать сопоставимые вычислительные задачи.

И численную точность.

Следовательно, нельзя объявлять достижение исторического суперкомпьютерного уровня только на основании номинальных низкоточных операций современного ускорителя.

1.6.9. Современный суперкомпьютерный ориентир
Если предполагается достижение характеристик актуального мирового суперкомпьютерного фронтира, задача оказывается принципиально более сложной.

Например, LineShine в июне 2026 года демонстрировала около 2,198 экзафлопс на HPL [7].

При этом её энергопотребление составляло десятки мегаватт.

Следовательно, перенос сопоставимой высокоточной вычислительной способности в ноутбук требует чрезвычайно большого повышения системной эффективности.

На сегодняшний день такую возможность нельзя считать подтверждённой.

1.6.10. Иллюстративная энергетическая проверка
Рассмотрим условную цель.

Предположим, вычислительная система должна обеспечивать один экзафлопс устойчивой производительности FP64 по сопоставимому с HPL тесту.

А допустимая мощность составляет 100 Вт.

Для этого необходимо отношение приблизительно 10;; операций на джоуль.

Для сравнения, лидер Green500 июня 2026 года демонстрировал около 7,3 ; 10;; операций на джоуль на соответствующем тесте [9].

Таким образом, требуемая энергетическая эффективность превосходит указанный измеренный ориентир приблизительно в 140 тысяч раз.

Однако это только иллюстративное сопоставление энергетических показателей.

Оно не доказывает физическую невозможность будущей системы.

И не учитывает других необходимых характеристик.

Например, объёма памяти, охлаждения, устойчивой работы и стоимости производства.

Тем не менее оно показывает чрезвычайную сложность задачи.

1.6.11. Различие FP64 и низкоточной интеллектуальной производительности
Особенно важно не смешивать экзафлопсные расчёты двойной точности и большое количество специализированных операций нейросетевого ускорителя.

Например, определённая аппаратная система может выполнять очень много операций INT8 или FP16.

Однако это не означает, что она обладает аналогичной FP64-производительностью.

Следовательно, необходимо отдельно формулировать цель для каждого вычислительного класса.

Возможно, специализированное устройство обеспечит чрезвычайно высокую производительность определённой интеллектуальной функции.

Но не сможет выполнять широкий спектр высокоточных научных расчётов.

1.6.12. Необходимые условия физической архитектуры
Для радикального удешевления необходимо исследовать несколько направлений.

Снижение энергии вычисления.

Уменьшение стоимости передачи данных.

Повышение плотности полезных функций.

И создание новых способов интеграции.

Однако соответствующие преимущества не должны оцениваться отдельно от производственной пригодности.

Следовательно, необходима системная физическая программа.

1.6.13. Необходимые условия памяти
Для современного вычислительного комплекса важны не только процессорные операции.

Необходимы достаточный объём памяти.

Пропускная способность.

И приемлемая задержка доступа.

Например, устройство может выполнять определённые операции очень быстро.

Но не обладать памятью, необходимой для реальной задачи.

Следовательно, суперкомпьютерная результативность должна оцениваться как характеристика полного вычислительного комплекса.

1.6.14. Необходимые условия производства
Для удешевления необходимо обеспечить воспроизводимое изготовление электронных компонентов.

При этом требуется приемлемый выход годных изделий.

Стабильность характеристик.

И экономически обоснованный объём производства.

Однако принципиально новая физическая архитектура может требовать дорогих процессов.

Следовательно, промышленная готовность должна проходить самостоятельную проверку.

1.6.15. Необходимые условия алгоритмической эффективности
Особенно важно совершенствовать алгоритмы.

Например, определённая задача может решаться посредством разных математических методов.

Более эффективный алгоритм способен уменьшать число необходимых операций.

Однако он должен сохранять установленное качество.

Следовательно, алгоритмическое улучшение может представлять самостоятельный путь удешевления вычислений.

Для NOO это одно из наиболее перспективных направлений.

1.6.16. Необходимые условия интеллектуальной достоверности
Для ноокомпьютера необходимо обеспечивать проверяемость результатов.

Например, система формирует техническую гипотезу.

Но её корректность должна подтверждаться соответствующим методом.

Особенно важно учитывать ошибки.

И стоимость их обнаружения.

Следовательно, снижение вычислительных расходов не должно достигаться ценой недостоверности.

1.6.17. Необходимые условия энергетической устойчивости
При увеличении вычислительной доступности может возрастать общий спрос.

Поэтому необходимо учитывать энергопотребление на уровне системы и её эксплуатации.

Например, персональные интеллектуальные устройства могут быть недорогими.

Но использовать значительные удалённые ресурсы.

Следовательно, необходимо исследовать совокупную энергетическую стоимость соответствующих услуг.

1.6.18. Необходимые условия коммерческой доступности
Даже технологически успешная система не обязательно становится массовой.

Необходимо учитывать цену.

Производственный масштаб.

Логистику.

Сервис.

И программную совместимость.

Кроме того, массовому пользователю может быть важнее надёжность и удобство, чем максимальная производительность.

Следовательно, коммерческая доступность должна исследоваться отдельно от лабораторной.

1.6.19. Необходимые условия META
Для генеральной технологии требуется дополнительное условие.

Необходимо установить способность улучшать методы разработки последующих вычислительных систем.

Например, новая процедура проектирования позволяет уменьшить стоимость электронного устройства.

После этого создаётся ещё более эффективный метод проектирования.

И он проходит независимую проверку.

Однако необходимо учитывать полную стоимость подобных изменений.

Следовательно, META должна оцениваться на нескольких последовательных циклах.

1.6.20. Предлагаемая матрица технических целей
Перспективная цель Главный технический показатель Главный экономический показатель Необходимое подтверждение
Компьютер по цене калькулятора Полезная общая функциональность Полная цена и стоимость эксплуатации Проверенная работа законченного устройства
Исторический суперкомпьютер по цене ноутбука Сопоставимая производительность на установленном тесте Полная стоимость системы Независимое вычислительное испытание
Специализированный интеллектуальный суперкомпьютер Производительность определённой интеллектуальной задачи Стоимость полезного результата Независимая функциональная проверка
Современный экзафлопсный класс в компактной системе Устойчивая высокоточная производительность Полная цена, энергия и инфраструктура Системное испытание
Экономически эффективная NOO Проверенная интеллектуально-креативная функция Полная стоимость задачи Сравнение с актуальными альтернативами
Метатехнологическое улучшение META Улучшение последующих исследовательских методов Стоимость последовательных циклов Независимое воспроизведение
Данная таблица представляет авторскую проектную систему.

Она не свидетельствует о фактическом достижении перечисленных целей.

1.6.21. Необходимость выбора реалистичной последовательности
Для практической программы целесообразно различать несколько уровней.

Ближний уровень.

Удешевление определённых вычислительных функций посредством существующих архитектур и алгоритмов.

Средний уровень.

Создание специализированных интеллектуальных систем и новых устройств памяти.

Дальний уровень.

Разработка принципиально новых физических вычислительных архитектур.

Метатехнологический уровень.

Совершенствование методов последующего создания таких систем.

Однако нельзя заранее устанавливать универсальные сроки достижения каждого уровня.

Необходимо учитывать экспериментальные результаты.

1.6.22. Главный вывод раздела
Радикальное удешевление вычислений требует согласованного улучшения физической элементной базы, памяти, алгоритмов, энергопотребления, производства и достоверности результатов.

Следовательно, два положения, вынесенные в название настоящей главы, должны рассматриваться как раздельные проверяемые экономико-технологические цели с различными физическими и организационными условиями реализации.

Обобщённая модель стоимости вычислений
Для практического проектирования PICO–NOO–META предлагается использовать систему взаимосвязанных показателей.

1. Цена приобретения
Необходимо учитывать стоимость законченного вычислительного устройства.

Например, процессор.

Память.

Накопители.

Питание.

И необходимые интерфейсы.

Однако цена покупки не отражает всех последующих затрат.

2. Стоимость эксплуатации
Необходимо учитывать энергию.

Обслуживание.

Обновления.

И программные лицензии.

Для удалённых вычислений дополнительно учитываются тарифы и условия доступа.

3. Производительность
Необходимо определять класс задач.

Численную точность.

И измеренную фактическую производительность.

При этом следует избегать прямого сравнения несопоставимых показателей.

4. Качество вычислительного результата
Особенно важно учитывать точность.

Надёжность.

И воспроизводимость.

Для интеллектуально-креативных задач дополнительно необходима независимая содержательная проверка.

5. Алгоритмическая эффективность
Необходимо оценивать, сколько вычислительных ресурсов требуется для определённого полезного результата.

При этом алгоритмические изменения должны проверяться на новых задачах.

6. Метатехнологическая эффективность
Для META необходимо исследовать, насколько эффективно создаются и проверяются последующие улучшенные методы.

И сохраняется ли соответствующее преимущество на нескольких последовательных циклах.

Предлагаемая программа проверки двух перспективных экономических целей
На основании рассмотренных положений предлагается следующая экспериментальная последовательность.

Этап 1 — определить целевую вычислительную функцию.

Например, общие персональные вычисления.

Специализированный научный расчёт.

Или определённую интеллектуально-креативную задачу.

Этап 2 — установить исходные технические показатели.

Необходимо измерить производительность.

Память.

Энергопотребление.

И достоверность.

Этап 3 — определить полную стоимость.

Необходимо учитывать оборудование.

Программное обеспечение.

Энергию.

Обслуживание.

И проверку.

Этап 4 — сформировать альтернативные физические и программные решения.

Например, различные вычислительные архитектуры.

Алгоритмы.

И способы работы с памятью.

Этап 5 — выполнить независимые испытания.

При этом необходимо использовать одинаковые контрольные задачи.

Или документировать различия.

Этап 6 — оценить экономический результат.

Определить стоимость установленной полезной функции.

Этап 7 — исследовать производственную применимость.

Особенно важно для новых физических устройств PICO.

Этап 8 — разработать улучшенный метод.

На основании полученных результатов формируется новая процедура проектирования.

Этап 9 — проверить её на другой задаче.

Необходимо исключить настройку исключительно под известные контрольные условия.

Этап 10 — исследовать последующее совершенствование.

Проверяется способность системы создавать более эффективные новые методы.

Однако выполнение последовательности само по себе не доказывает существование Метаразвития.

Необходимы независимо подтверждённые преимущества.

Возможные экономические и цивилизационные последствия
Если определённые вычислительные функции станут существенно дешевле, это потенциально может изменить различные сферы деятельности.

Например, образование.

Инженерное проектирование.

Медицинские исследования.

Материаловедение.

И малое технологическое предпринимательство.

Однако необходимо учитывать, что вычислительная доступность не равнозначна научной компетенции.

Например, дешёвый компьютер не обязательно создаёт достоверное физическое открытие.

А доступный ноокомпьютер не должен автоматически считаться полноценным научным исследователем.

Следовательно, экономические изменения необходимо оценивать совместно с образовательными и организационными условиями.

Расширение доступа к вычислениям
Одним из возможных результатов является уменьшение барьеров входа в отдельные научно-технические области.

Например, небольшой исследовательский коллектив может использовать более эффективные вычислительные инструменты.

Однако сложные физические эксперименты могут продолжать требовать специализированного оборудования.

Следовательно, снижение стоимости вычислений не устраняет автоматически все ограничения науки.

Изменение структуры научной деятельности
NOO потенциально может автоматизировать некоторые подготовительные и аналитические операции.

Однако это не означает обязательного исчезновения роли исследователя.

Напротив, может увеличиваться значение физической постановки задачи.

Содержательной проверки.

И интерпретации результатов.

Следовательно, необходимо исследовать изменение квалификационных требований.

Изменение экономики инноваций
Если разработка определённых продуктов становится дешевле, организации могут исследовать больше альтернатив.

Однако увеличение количества проектов не гарантирует пропорционального роста успешных инноваций.

Поэтому необходимо учитывать качество отбора.

И стоимость последующей проверки.

Возможная общественная ценность META
Наиболее сильный потенциальный результат связан с совершенствованием методов создания новых технологий.

Если такие методы окажутся воспроизводимо эффективными, они могут иметь более широкую ценность, чем отдельное вычислительное устройство.

Однако необходимо исследовать условия переноса.

И экономическую доступность.

Следовательно, общественная ценность META также не должна объявляться заранее доказанной.

Заключение к главе 1
В настоящей главе рассмотрена историческая динамика стоимости вычислений и перспективные возможности её дальнейшего изменения в рамках авторской концепции PICO–NOO–META.

Показано, что развитие вычислительной техники сопровождалось радикальным увеличением производительности и снижением стоимости отдельных вычислительных функций.

Однако соответствующий процесс не был исключительно следствием уменьшения размеров электронных компонентов.

Существенную роль играли интегральные технологии.

Компьютерные архитектуры.

Алгоритмы.

Массовое производство.

И развитие программных систем.

Поэтому будущий экономический прорыв также должен рассматриваться как системное изменение.

Первое основное положение связано с историей.

Вычислительная техника прошла путь от специализированных дорогих установок до массовых устройств.

Однако история не устанавливает обязательной будущей скорости прогресса.

Закон Мура не представляет фундаментального закона природы.

А историческое улучшение энергетической эффективности не гарантирует неограниченного продолжения соответствующего тренда.

Следовательно, необходимо исследовать новые физические и экономические условия.

Второе положение связано с вычислительной производительностью.

Показано, что показатели FLOPS требуют предметной интерпретации.

Особенно важно различать высокоточные и низкоточные операции.

Пиковую и фактическую производительность.

И отдельную вычислительную операцию и полный научно-технический результат.

Следовательно, выражение «суперкомпьютер по цене ноутбука» не имеет строгого научного смысла без определения класса вычислений.

Третье положение связано с энергией.

Современные вычисления ограничиваются не только числом транзисторов.

Значительную роль играют передача данных.

Память.

Охлаждение.

И энергетические потери.

Поэтому необходимо учитывать полную стоимость.

Особенно важно различать удельную энергетическую эффективность и совокупное энергопотребление.

Четвёртое положение связано с PICO.

Показано, что новые электронные материалы, атомарно-точные структуры, перспективные устройства памяти и архитектуры вычислений внутри памяти потенциально могут создавать новые физические возможности.

Однако их преимущества должны подтверждаться на уровне полной вычислительной системы.

Научная демонстрация отдельного электронного устройства не является доказательством промышленной эффективности.

Следовательно, физическая программа PICO должна сочетать фундаментальные исследования и оценку производственной осуществимости.

Пятое положение связано с NOO.

Показано, что интеллектуально-креативные технологии потенциально способны повышать эффективность использования существующих вычислительных ресурсов.

Например, совершенствовать алгоритмы.

Выбирать исследовательские методы.

И уменьшать число неэффективных экспериментов.

Однако их экономическая результативность должна измеряться по полной стоимости достоверно выполненной задачи.

Генерация большого количества гипотез не означает автоматического получения нового научного знания.

Следовательно, необходимо независимое подтверждение ноофункциональности.

Шестое положение связано с META.

Наиболее сильная исследовательская гипотеза заключается в возможности совершенствования методов последующего создания физических и интеллектуальных технологий.

Однако необходимо различать отдельное улучшение и воспроизводимое совершенствование механизма получения последующих улучшений.

Для этого требуется несколько последовательных исследовательских циклов.

При этом необходимо учитывать полные затраты.

И исключать преимущества, возникающие исключительно вследствие увеличения вычислительных ресурсов или изменения сложности задач.

На основании рассмотренного материала предлагается сформулировать главное положение настоящей главы.

Радикальное удешевление вычислений в рамках перспективного Метаразвития должно исследоваться как возможность согласованного совершенствования физических электронных устройств PICO, интеллектуально-креативных методов NOO и процедур последующего научно-технологического проектирования META, направленного на уменьшение полной стоимости достоверно выполненных вычислительных и исследовательских задач.

В этом определении заключены несколько принципиальных условий.

Первое — физическая реализуемость.

Второе — экономическая воспроизводимость.

Третье — производственная пригодность.

Четвёртое — интеллектуальная достоверность.

Пятое — независимая проверка.

И шестое — возможность последующего методологического совершенствования.

Особенно важно сохранить разграничение двух перспективных целей.

Компьютер по цене калькулятора представляет задачу массового удешевления достаточно функциональной вычислительной системы.

Её решение может включать совершенствование существующей элементной базы.

Снижение стоимости памяти.

Массовое производство.

И упрощение аппаратно-программной архитектуры.

Однако цена должна учитывать полное устройство.

И необходимые эксплуатационные расходы.

Суперкомпьютер по цене ноутбука представляет более сложную задачу.

Для исторического класса высокопроизводительных систем такая цель может рассматриваться посредством сопоставления современных устройств с определёнными прошлым поколениями вычислительной техники.

Однако для современного экзафлопсного фронтира задача требует чрезвычайно большого повышения системной эффективности.

На основании известных данных за 2026 год нельзя утверждать, что массовые ноутбуки уже способны обеспечивать сопоставимую устойчивую FP64-производительность.

Следовательно, необходимо избегать смешения исторических вычислительных достижений с современными рекордными системами.

Особое значение имеет возможность специализированного интеллектуального суперкомпьютера.

Например, определённая NOO может выполнять конкретные научно-технические задачи быстрее или экономичнее традиционной вычислительной системы.

Но это не означает универсального превосходства по всем вычислительным характеристикам.

Следовательно, необходимо устанавливать предметные критерии.

Наиболее перспективным представляется одновременное развитие нескольких направлений.

Первое — совершенствование существующей физической элементной базы.

Второе — исследование новых физических электронных архитектур PICO.

Третье — развитие специализированных интеллектуально-креативных алгоритмов NOO.

Четвёртое — создание воспроизводимых методов их совместной проверки.

И пятое — исследование возможностей META.

Однако соответствующие направления не должны полностью зависеть друг от друга.

Первый ноокомпьютер может использовать существующую вычислительную технику.

Физические исследования PICO могут сохранять автономность.

А методология META должна применяться к обоим направлениям с самого начала.

Таким образом, возможное удешевление вычислений не должно связываться исключительно с одним новым транзистором.

Или одной интеллектуальной моделью.

Наиболее существенное значение может иметь сочетание физических, программных и организационных преимуществ.

Однако их совместное действие должно подтверждаться.

Особенно важно учитывать, что увеличение производительности не обязательно приводит к уменьшению стоимости.

Более сложная система может требовать значительных вычислений.

Дорогой проверки.

И дополнительной инфраструктуры.

Следовательно, необходимо оценивать полный результат.

В этом контексте можно сформулировать наиболее важный экономический критерий настоящей главы.

Будущая вычислительная система становится действительно экономически более совершенной не тогда, когда выполняет больше операций в секунду, а тогда, когда позволяет получать необходимый достоверный полезный результат с меньшими полными затратами либо достигать более высокой полезной результативности в пределах заданных ресурсов.

Именно такой критерий способен связать экономику вычислений с генеральной технологией Метаразвития.

Если новая система уменьшает стоимость определённого исследования, возникает предметное преимущество.

Если она позволяет создавать более эффективные исследовательские методы, возникает методологическое преимущество.

А если подтверждённо совершенствует механизм создания последующих улучшенных методов, появляется основание исследовать опережение опережения.

Однако последнее требует самостоятельного доказательства.

Таким образом, дальнейшее развитие вычислительной техники может осуществляться по последовательности.

От уменьшения стоимости отдельных операций — к повышению энергетической эффективности.

От энергетической эффективности — к совершенствованию полной вычислительной архитектуры.

От архитектуры — к улучшению алгоритмов.

От алгоритмов — к созданию специализированных ноокомпьютеров.

От ноокомпьютеров — к совместным физическим и интеллектуальным исследованиям.

От исследований — к новым физическим и программным технологиям.

От технологий — к совершенствованию методов последующего проектирования.

И от проверенных методологических улучшений — к исследованию генеральной технологии Метаразвития.

Однако эта последовательность не должна считаться обязательной или линейной.

Некоторые направления могут развиваться параллельно.

Другие — сталкиваться с ограничениями.

Третьи — требовать изменения первоначальных предположений.

Поэтому необходимо сохранять исследовательскую гибкость.

И научную строгость.

Главный итог настоящей главы заключается в том, что «компьютер по цене калькулятора» и «суперкомпьютер по цене ноутбука» следует рассматривать как две перспективные, но различающиеся по сложности экономико-технологические цели, достижимость которых должна определяться физическими экспериментами, инженерными испытаниями и независимой оценкой полной стоимости полезных вычислений.

В долгосрочной перспективе именно подтверждённое удешевление вычислительной и интеллектуально-креативной деятельности может стать одним из важных цивилизационных результатов Метаразвития.

Однако степень такого преобразования должна устанавливаться не по обещанным характеристикам будущих устройств, а по реальным, воспроизводимым и экономически доступным технологиям.

Основные источники и научная литература к главе 1
I. Авторская концепция Метаразвития
Петросян В. К. (Вадимир). Мировая пикоэлектроника. Прошлое, настоящее, будущее. Проектирование Метаразвития. Том 3. 2026. Авторская концепция META, PICO, NOO и проекта International NooMachines.
II. Историческая динамика вычислений
Nordhaus W. D. Two Centuries of Productivity Growth in Computing. The Journal of Economic History. 2007. Vol. 67. No. 1. P. 128–159.
DOI: https://doi.org/10.1017/S0022050707000058
Moore G. E. Cramming More Components onto Integrated Circuits. Electronics. 1965. Vol. 38. No. 8. P. 114–117.
Историческая публикация: Dennard R. H., Gaensslen F. H., Yu H.-N. et al. Design of Ion-Implanted MOSFET’s with Very Small Physical Dimensions. IEEE Journal of Solid-State Circuits. 1974. Vol. 9. No. 5. P. 256–268.
DOI: https://doi.org/10.1109/JSSC.1974.1050511
IBM. The IBM PC. Официальная история персонального компьютера IBM 5150, представленного в августе 1981 года.
https://www.ibm.com/history/personal-computer
TOP500. ASCI Red: Sandia National Laboratory. Исторические сведения о первом терафлопсном суперкомпьютере.
III. Современные суперкомпьютеры и энергетическая эффективность
TOP500. June 2026 TOP500 List. Шестьдесят седьмая редакция рейтинга высокопроизводительных вычислительных систем.
https://top500.org/lists/top500/list/2026/06/
Koomey J. G., Berard S., Sanchez M., Wong H. Implications of Historical Trends in the Electrical Efficiency of Computing. IEEE Annals of the History of Computing. 2011. Vol. 33. No. 3. P. 46–54.
DOI: https://doi.org/10.1109/MAHC.2010.28
TOP500. Green500 List — June 2026. Рейтинг энергетической эффективности вычислительных систем.
https://www.top500.org/lists/green500/list/2026/06/
Landauer R. Irreversibility and Heat Generation in the Computing Process. IBM Journal of Research and Development. 1961. Vol. 5. No. 3. P. 183–191.
DOI: https://doi.org/10.1147/rd.53.0183
International Energy Agency. Key Questions on Energy and AI. Paris: IEA, 16 April 2026.
https://www.iea.org/reports/key-questions-on-energy-and-ai
IV. Физические ограничения вычислений
Horowitz M. Computing’s Energy Problem (and What We Can Do about It). IEEE International Solid-State Circuits Conference. 2014.
DOI: https://doi.org/10.1109/ISSCC.2014.6757323
Hennessy J. L., Patterson D. A. A New Golden Age for Computer Architecture. Communications of the ACM. 2019. Vol. 62. No. 2. P. 48–60.
DOI: https://doi.org/10.1145/3282307
IEEE. International Roadmap for Devices and Systems — 2024: More Moore. Физические и технологические ограничения масштабирования электронной техники.
https://irds.ieee.org/images/files/pdf/2024/2024IRDS_MM.pdf
V. Перспективные физические направления PICO
Fuechsle M., Miwa J. A., Mahapatra S. et al. A Single-Atom Transistor. Nature Nanotechnology. 2012. Vol. 7. P. 242–246.
DOI: https://doi.org/10.1038/nnano.2012.21
Khwa W.-S., Wen T.-H., Hsu H.-H. et al. A Mixed-Precision Memristor and SRAM Compute-in-Memory AI Processor. Nature. 2025. Vol. 639. P. 617–623.
DOI: https://doi.org/10.1038/s41586-025-08639-2
Yu R., Wang Z., Liu Q. et al. A Full-Stack Memristor-Based Computation-in-Memory System with Software–Hardware Co-Development. Nature Communications. 2025. Vol. 16. Article 2123.
DOI: https://doi.org/10.1038/s41467-025-57183-0
Nature Reviews Electrical Engineering. Spintronics for Achieving System-Level Energy-Efficient Logic. 2024. Обзор возможностей и ограничений спиновых вычислительных устройств.
DOI: https://doi.org/10.1038/s44287-024-00103-z
Semiconductor Industry Association. Testimony on Semiconductor Manufacturing and Environmental Infrastructure. 4 March 2026. Оценки капиталоёмкости и технологической сложности современных фабрик.
VI. Экономика интеллектуальных вычислений NOO
Stanford Institute for Human-Centered Artificial Intelligence. Artificial Intelligence Index Report 2025. Динамика стоимости интеллектуальных вычислений и развития аппаратных ускорителей.
Stanford Institute for Human-Centered Artificial Intelligence. The 2026 AI Index Report: Technical Performance. Развитие возможностей интеллектуальных моделей и ограничения существующих методов оценки.
Stanford Institute for Human-Centered Artificial Intelligence. The 2026 AI Index Report: Science. Анализ применения искусственного интеллекта в научных исследованиях.
Raccuglia P., Elbert K. C., Adler P. D. F. et al. Machine-Learning-Assisted Materials Discovery Using Failed Experiments. Nature. 2016. Vol. 533. P. 73–76.
DOI: https://doi.org/10.1038/nature17439
VII. Экономика научно-технологического развития
Bloom N., Jones C. I., Van Reenen J., Webb M. Are Ideas Getting Harder to Find? American Economic Review. 2020. Vol. 110. No. 4. P. 1104–1144.
DOI: https://doi.org/10.1257/aer.20180338
OECD. Artificial Intelligence Markets. 2026. Анализ ценообразования и конкуренции на рынках интеллектуальных моделей.
VIII. Методология воспроизводимости и проверки
Wilkinson M. D., Dumontier M., Aalbersberg I. J. J. et al. The FAIR Guiding Principles for Scientific Data Management and Stewardship. Scientific Data. 2016. Vol. 3. Article 160018.
DOI: https://doi.org/10.1038/sdata.2016.18
Huber S. P., Zoupanos S., Uhrin M. et al. AiiDA 1.0, a Scalable Computational Infrastructure for Automated Reproducible Workflows and Data Provenance. Scientific Data. 2020. Vol. 7. Article 300.
DOI: https://doi.org/10.1038/s41597-020-00638-4
Andersen C. W., Armiento R., Blokhin E. et al. OPTIMADE, an API for Exchanging Materials Data. Scientific Data. 2021. Vol. 8. Article 217.
DOI: https://doi.org/10.1038/s41597-021-00974-z
National Academies of Sciences, Engineering, and Medicine. Reproducibility and Replicability in Science. Washington, DC: National Academies Press, 2019.
DOI: https://doi.org/10.17226/25303
Nosek B. A., Ebersole C. R., DeHaven A. C., Mellor D. T. The Preregistration Revolution. Proceedings of the National Academy of Sciences. 2018. Vol. 115. No. 11. P. 2600–2606.
DOI: https://doi.org/10.1073/pnas.1708274114
JCGM. Evaluation of Measurement Data — Guide to the Expression of Uncertainty in Measurement. JCGM 100:2008.
DOI: https://doi.org/10.59161/JCGM100-2008E
IX. Инновационные процессы и системная инженерия
ISO. ISO 56008:2024. Innovation Management — Tools and Methods for Innovation Operation Measurements — Guidance.
https://www.iso.org/standard/78485.html
OECD, Eurostat. Oslo Manual 2018: Guidelines for Collecting, Reporting and Using Data on Innovation. 4th ed. Paris: OECD Publishing, 2018.
DOI: https://doi.org/10.1787/9789264304604-en
ISO/IEC/IEEE. ISO/IEC/IEEE 15288:2023. Systems and Software Engineering — System Life Cycle Processes.
https://www.iso.org/standard/81702.html
U.S. Government Accountability Office. Technology Readiness Assessment Guide: Best Practices for Evaluating the Readiness of Technology for Use in Acquisition Programs and Projects. GAO-20-48G. 2020.
https://www.gao.gov/products/gao-20-48g
X. Автоматизированные научные исследования
King R. D., Rowland J., Oliver S. G. et al. The Automation of Science. Science. 2009. Vol. 324. No. 5923. P. 85–89.
DOI: https://doi.org/10.1126/science.1165620
MacLeod B. P., Parlane F. G. L., Morrissey T. D. et al. Self-Driving Laboratory for Accelerated Discovery of Thin-Film Materials. Science Advances. 2020. Vol. 6. Article eaaz8867.
DOI: https://doi.org/10.1126/sciadv.aaz8867
Volk A. A., Abolhasani M. Performance Metrics to Unleash the Power of Self-Driving Labs in Chemistry and Materials Science. Nature Communications. 2024. Vol. 15. Article 1378.
DOI: https://doi.org/10.1038/s41467-024-45569-5
Szymanski N. J., Rendy B., Fei Y. et al. An Autonomous Laboratory for the Accelerated Synthesis of Inorganic Materials. Nature. 2023. Vol. 624. P. 86–91. Исходная работа A-Lab, требующая учёта авторского исправления.
DOI: https://doi.org/10.1038/s41586-023-06734-w
Szymanski N. J., Rendy B., Fei Y. et al. Author Correction: An Autonomous Laboratory for the Accelerated Synthesis of Inorganic Materials. Nature. 2026.
DOI: https://doi.org/10.1038/s41586-025-09992-y
****