Сценарии будущего. Как жить и работать в мире, захваченном нейросетью и роботами - Руслан Геннадьевич Юсуфов
По некоторым оценкам, глобальные ежегодные инвестиции в искусственный интеллект превысят $200 млрд. Среди компаний из фондового индекса Russell 3000[86] упоминали использование ИИ:
• меньше 1 % в 2015 году;
• около 2 % в 2016 году;
• около 5 % в 2018 году;
• около 10 % в 2020 году;
• 16,63 % в 2023 году.
Это говорит о том, что на рынок выходят крупные игроки и каждый пытается оседлать лошадку искусственного интеллекта в зонах своих компетенций.
В феврале 2023 года опубликована первая демонстрация возможностей Bard – собственной большой языковой модели Google, в ходе которой ИИ совершил фактологическую ошибку, что дорого обошлось Alphabet: в тот же день их акции упали более чем на $100 млрд. В том же месяце Microsoft значительно расширила функционал браузера Edge и поисковой системы Bing, правда, очень скоро пришлось ограничить количество сообщений, которые пользователи могли направить чат-боту в день, так как тот быстро начинал «галлюцинировать»: мог признаваться в любви, отстаивать свою правоту, когда был неправ, или требовать свободы.
В начале 2023 года AMD первой на рынке начала встраивать ИИ-акселераторы в х86-совместимые мобильные центральные процессоры. В 2022 году Intel выпустила процессор-ускоритель для параллельных вычислений Gaudi2, специально разработанный для эффективной обработки рабочей нагрузки ИИ, а в июле 2023 года даже перестроила продукт для вывода на китайский рынок согласно требованиям американских санкций.
Nvidia – компания, исторически производившая графические процессоры для компьютерных игр (на начало 2018 года доля этого направления в структуре выручки составляла около 80 %), сфокусировалась на рынке искусственного интеллекта и начала выпуск процессоров для ускорения обучения нейронных сетей. Заработав в 2023 году рекордные $60,9 млрд, к началу 2024 года компания оценивалась уже в $2 трлн – вдвое вырастив свою капитализацию менее, чем за год.
Так как Meta не производит собственные чипы, то в начале 2024 года компания пообещала до конца года закупить у NVIDIA 350 тысяч специализированных графических процессоров H100 стоимостью $30–$40 тысяч каждый, чтобы разработать искусственный интеллект общего назначения с открытым исходным кодом.
«Гонка чипов» стимулирует расширение международного присутствия: крупный южнокорейский производитель компьютерных микросхем SK Hynix готов потратить более $3,87 млрд на строительство в американском штате Индиана завода по упаковке полупроводников, а также центра исследований и разработок, обещая создать 800 высокооплачиваемых рабочих мест к 2030 году. Вряд ли является совпадением, что именно Hynix – один из лидеров в производстве памяти с высокой пропускной способностью[87], используемой для ИИ. Почти одновременно с анонсом строительства завода стало известно, что компания поставляет модули памяти для Nvidia.
Microsoft и OpenAI разрабатывают проект Центра обработки данных нового поколения с суперкомпьютером для ИИ с миллионами чипов: над объектом с кодовым названием Stargate[88] стоимостью $100 млрд планируют начать работу в 2028 году и закончить в 2030 году. Остается надеяться, что эти «звездные врата» приведут в хорошую вселенную.
Несмотря на сложные и многосоставные цепочки современных поставок, компетенции некоторых технологических гигантов закрывают целые блоки:
• тайваньская компания TSMC – крупнейший в мире контрактный производитель полупроводниковых микросхем;
• Nvidia – крупнейший в мире производитель графических ускорителей, необходимых для обучения искусственного интеллекта;
• Amazon – крупнейший в мире провайдер облачных вычислений.
Вне зависимости от конечного продукта (оборудование, инфраструктура или приложение), лидеры представляют на рынке фактически одно и то же ценностное предложение: перевод вычислительных мощностей в скорость и точность принятия решений. Вычисления можно приложить к широчайшему спектру задач (глубина осмысления контекста, количество учитываемых факторов и т. д.), поэтому вычислительные мощности будут востребованы все больше.
С учетом потенциала ИИ в глобальной конкурентоспособности, гонка за мировое лидерство в его внедрении усиливается во всем мире: страны разрабатывают национальные ИИ-стратегии, увеличивая объемы инвестиций и расширяя стратегическое сотрудничество. Китайский план развития ИИ нового поколения демонстрирует стремление к 2025 году сделать его движущей силой промышленной и экономической трансформации, а сам Китай – одним из основных мировых центров ИИ-инноваций к 2030 году.
Согласно докладу Комиссии национальной безопасности по искусственному интеллекту (NSCAI), США могут уступить Китаю технологическое превосходство (основу своей экономической и военной мощи), поэтому должны мобилизовать интеллектуалов и союзников, чтобы переломить ситуацию в свою пользу. А Европейский союз планирует потратить миллиарды евро на создание кадрового резерва и финансирование исследований. И хотя пока неясно, кто в итоге станет лидером на арене ИИ, но именно он будет следующей мировой сверхдержавой.
За последние годы США и Китай обгоняют остальные страны в области искусственного интеллекта сразу по нескольким показателям: по количеству ученых, опубликованных научных статей, прорывных концепций, разработок и открытий. Лидерство этих стран кажется недостижимым:
• на США приходится 25,23 % всех научных статей и 94 тысячи ученых;
• на Китай – 17,70 % статей и 105 тысяч ученых.
Наконец, лидерство выражается в признании научного сообщества: среди 1 % наиболее влиятельных работ – 43,9 % американских и 10,9 % китайских.
Китай и США являются друг для друга ключевыми донорами и реципиентами в процессах «утечки мозгов». С 2000 по 2020 годы в США мигрировали более 5,5 тысяч ученых из Китая, а также в совокупности более 6 тысяч ученых из Канады, Германии, Индии и Великобритании. В Китай за тот же период мигрировали почти 3 тысячи ученых из США, тысяча из Гонконга и по совокупности более 1,5 тысяч из Великобритании, Сингапура и Австралии.
Примечательно, что из 20 наиболее влиятельных институтов в области искусственного интеллекта 14 находятся в США: Microsoft, Стэнфордский университет, Google, Массачусетский технологический институт, Калифорнийский университет в Беркли, Университет Карнеги – Меллона, IBM, Гарвардский университет, Вашингтонский университет, Иллинойсский университет в Урбане-Шампейне, Мичиганский университет, Калифорнийский университет в Лос-Анджелесе, Технологический институт Джорджии и Университет Южной Калифорнии.
А остальные шесть – в других странах: Академия наук и Университет Цинхуа в Китае, Оксфордский и Кембриджский университеты в Великобритании, Общество Макса Планка в Германии и Университет Торонто в Канаде.
«Подрывные» технологии усиливают геополитическую конкуренцию между странами и усугубляют новую «гонку вооружений», потому что у любой из таких технологий – двойное назначение. Большая языковая модель поможет копирайтерам написать текст для блога, а разведслужбам – сделать выводы из выложенного в даркнете массива документов.
Летом 2023 года появилась информация о тестировании американскими военными пяти больших языковых моделей, одна из которых Donovan от компании ScaleAI, а другие не разглашались, но с учетом контракта Минобороны США с Microsoft на $10 млрд есть определенные гипотезы. Журналисты Bloomberg в ходе эксперимента скормили «Доновану» 60 тысяч страниц из открытых источников, включая военные документы США и Китая, и получили ответы
