Недавно мне понадобилось заставить FPGA работать с обычным PCI. Не PCI Express, а тем самым старым параллельным PCI, платы с которым когда-то стояли почти в каждом компьютере, а сейчас он в основном продолжает жить в промышленной аппаратуре. Задача сама по себе не новая, и несколько лет назад я уже возился с этим интерфейсом. Тогда значительная часть времени уходила даже не на отладку платы, а на то, чтобы разобраться в стандарте, правильно понять процедуру конфигурации и руками написать всю необходимую логику на Verilog.

В этот раз рядом был ChatGPT. Я описывал ему очередной небольшой кусок логики, показывал существующий код, просил переделать конечный автомат или добавить нужное поведение и довольно быстро получал нормальную заготовку на Verilog. То, что раньше могло занять несколько часов, иногда действительно сокращалось до нескольких минут. После первой такой удачной итерации легко представить приятную картину будущего: ещё немного, и половину работы FPGA-разработчика можно будет просто отдавать нейросети.

На практике произошло другое. Освободившееся время я тут же потратил на следующую версию прошивки, потом на ещё одну, после чего пришлось несколько раз перепрошить FPGA, перезагрузить компьютер, посмотреть, как плата определяется BIOS, разобраться с BAR-регистрами и полезть к железу уже с измерительными приборами. За тот же промежуток времени я просто успел проверить гораздо больше вариантов. Именно тогда я поймал себя на довольно странной мысли: нейросети действительно сильно ускоряют мою работу, но её количество от этого почему-то совсем не уменьшается.

Стоимость эксперимента с новой технологией продолжает снижаться. Проверить идею сегодня можно за вечер, а отдельную задачу передать ИИ-агенту и получить результат за минуты. Для бизнеса это меняет привычную логику внедрения. Теперь вопрос не только в том, что можно сделать с помощью ИИ, но и в том, как встроить его в рабочие процессы так, чтобы это принесло реальную пользу.

Эту тему подробно разобрали на девятом митапе MWS для ИТ-руководителей. Эксперты обсудили, как компаниям работать с неопределенностью, когда стоит внедрять ИИ-агентов, как сохранить управляемость и перестроить процессы так, чтобы технологическое ускорение действительно приносило бизнес-результат.

Все самое лучшее от топовых ИИ-разработчиков: нейросети, промты, гайды. Подойдет предпринимателям, разработчикам, создателям контента, и всем кто интересуется нейросетями. Внутри ссылки и описание всех ресурсов, удобная структура. Просто открываете и берете что надо для ваших задач.