Смысл ускорения
Искусственный интеллект резко увеличил скорость создания решений, но сам по себе не гарантирует прогресса. Экономический эффект появляется, когда под новую технологию перестраивают процессы. Для массового применения нужны чипы, энергия и работающая экономическая модель. А обществу предстоит решить, какие решения можно передать машине и за что должен отвечать человек.
«А чем вы занимаетесь?» — спрашивает герой романа «Понедельник начинается в субботу». «Как и вся наука… Счастьем человеческим», — отвечают ему. Верен ли этот тезис в эпоху ИИ, как измерить эффект от инноваций и надо ли ограничивать прогресс, узнали у Михаила Лобоцкого, генерального директора провайдера облачных и ИИ-сервисов Cloud.ru. Михаил пришел в компанию практически в момент ее основания, когда в ней работало около ста человек. Сегодня команда Cloud.ru насчитывает более двух тысяч сотрудников, а ИИ-направление формирует больше половины выручки.
ИИ — уже новая производительная сила или пока очень дорогой эксперимент человечества? По каким признакам мы поймем, что новая эпоха действительно наступила?
Я уверен, что следующая пятилетка точно будет про искусственный интеллект. Он во многом поменяет то, как мы живем, экономику, работу компаний, образование наших детей — практически всё.
Сейчас мы только входим в эту эру. Предыдущие пять лет были скорее подготовительными: появлялись нейросетевые модели, вычислительная инфраструктура для них и платформы. Люди экспериментировали и учились пользоваться новыми инструментами. Теперь начинается следующий этап — внедрение ИИ в реальные процессы.
Новая эпоха полноценно наступит не тогда, когда ИИ просто станет массовой технологией. Если встроить его в старый процесс, эффект будет ограниченным. Настоящие изменения начнутся, когда компании станут перестраивать под возможности ИИ сами производственные и управленческие процессы.
Это глобальная тенденция? Насколько быстро проходит ИИ-зация в России?
Весь мир одновременно оказался в начале нового технологического цикла. Это позволило нам резко сократить отставание от странлидеров. Если в облачных технологиях Россия исторически отставала от мирового рынка минимум на пять лет, в ИИ срок сократился до года-полутора. Это не значит, что мы решили все проблемы, просто все стартовали из одной точки.
Но сегодня важно решить, что именно мы пытаемся догнать. Можно потратить десятилетия на повторение существующих технологий или развивать пока непопулярные — например, фотонные и квантовые вычисления. Возможно, в какой-то момент разумнее будет поставить на следующий технологический переход.
Какова цена входного билета в ИИ-мир?
Среди крупнейших игроков рынка в России более 80 % пилотировали ИИ-решения. Но рост числа пилотов и потребленных токенов сам по себе ничего не говорит об экономическом результате. Сейчас можно сделать десять прототипов за время, за которое раньше делали один. Но от того, что я сделал десять прототипов, никому легче не станет. Нужно выбрать один правильный. А освободившееся время потратить на исследование, что на самом деле нужно клиенту. Да и человеку в целом.
Есть и более широкий вопрос сходимости экономики. Крупнейшие разработчики моделей сегодня во многом субсидируют использование ИИ. Они захватывают рынок, привлекают инвестиции и наращивают капитализацию. Если смотреть финансовую модель самих сервисов, окажется, что сегодня это глубоко убыточный бизнес.
Со временем рынок будет выравниваться: субсидированные подписки начнут уходить, появится больше специализированных моделей и агентов. Одним из главных показателей станет не размер модели, а стоимость решения конкретной задачи.