Мир сходит с ума по искусственному интеллекту. Компании тратят миллиарды на суперкомпьютеры, чипы и дата-центры, а мы каждый день слышим о новых умных чат-ботах, которые то стихи напишут, то код поправят. Но вот вопрос: а не превращается ли эта гонка в гигантскую «чёрную дыру» для инвестиций? Учёные из Высшей школы экономики решили проверить, насколько эффективно работает этот модный рынок — и получили результаты, которые заставляют задуматься.
Они сравнили два мира: мир «железа» (чипы, серверы, инфраструктура) и мир «софта» (сами ИИ-решения, которые приносят деньги). Оказалось, что пока первый растёт как на дрожжах, второй за ним просто не успевает. Это как купить самую дорогую кофеварку в мире, а пить всё равно растворимый кофе — потому что к ней ещё и зерна особые нужны, и бариста-робот, который не прольёт молоко. Инвестиции в аппаратуру огромны, а отдача в виде прибыли от ИИ-продуктов пока скромная. И это при том, что обучение одной продвинутой модели вроде GPT-4 может обойтись почти в сто миллионов долларов — представляете, сколько это чашек капучино?
Особенно ярко этот разрыв виден на примере генеративного ИИ — того самого, который создаёт тексты, картинки и музыку. С 2021 года эффективность конвертации «железа» в «софт» начала падать. То есть, грубо говоря, мы вкладываем всё больше, а получаем относительно меньше. Как если бы вы каждый год покупали новый телефон, а он… звонил бы всё так же. Да, возможно, с улучшенной камерой, но суть-то та же.
При этом рынок ИИ продолжает расти — прогнозы сулят ему триллионы долларов к 2030 году. США уверенно лидируют, Китай активно догоняет, а все остальные, включая Россию, скромно куют своё цифровое будущее на дальних позициях. Но учёные предупреждают: за радужными графиками может скрываться пузырь. Капитальные затраты гигантов вроде Microsoft, Google и Amazon уже достигли 40% от их выручки, а ещё десять лет назад это было 5–15%. Окупаемость таких вложений может растянуться на десятилетия.
Что же мешает ИИ стать золотой жилой? Во-первых, он всё ещё слишком часто ошибается — «галлюцинирует», путает факты и плохо справляется со сложными профессиональными задачами. Во-вторых, ему нужно не только мощное «железо», но и дорогие вычисления, и редкие специалисты, которые стоят как целый стартап. А в-третьих, многие компании пока используют ИИ в основном для развлечений и простых задач, тогда как настоящее промышленное внедрение, которое даёт реальную экономию, только начинается.
Так что, пока ИИ не научился самостоятельно вести бухгалтерию, ставить диагнозы и управлять заводом, нам стоит смотреть на него не как на волшебную палочку, а как на очень дорогой и капризный инструмент. Возможно, вместо того чтобы гнаться за очередным апгрейдом, стоит сначала научиться эффективно использовать то, что уже есть. А то получится как в сказке про философский камень — все его ищут, тратят состояния, а он… так и остаётся сказкой.
Итог прост: искусственный интеллект — это не магия, а сложная индустрия, где баланс между затратами и результатом пока не найден. И чтобы он действительно изменил мир (а не только счета за электричество), нужно не только вкладывать, но и думать.
Исследование опубликовано в журнале «ФОРСАЙТ»
