Мы находимся в пузыре искусственного интеллекта или на пороге новой революции?

«Меня не беспокоит трата нескольких сотен миллиардов долларов. Хуже риск того, что мы опоздаем с суперразумом». Эта фраза принадлежит Марку Цукербергу и отражает суровость человека, который знает, что на кону стоит игра века. Он не говорит о мелочи: речь идет о сжигании гор серебра, чтобы не остаться в стороне от того, что может стать величайшей производственной революцией в истории, превосходящей промышленную. «Контраст был показан Сэмом Альтманом из OpenAI перед Сенатом США: «Электрон — это электрон». То есть, вы можете улучшить фабрики по производству чипов, но в конечном итоге ИИ зависит от энергии. Революция измеряется не только в параметрах моделей: она измеряется и в гигаваттах. «Все это безумие — это воздушный шар, раздутый ожиданиями, как тюльпаномания XVII века или пузырь доткомов, или мы действительно создаем инфраструктуру для следующей большой технологической революции?» Цифры, которые циркулируют, головокружительны, поэтому остановимся на самых значимых. Microsoft объявила, что в этом году потратит 100 миллиардов долларов на инфраструктуру ИИ. Google увеличила свой бюджет до 85 миллиардов долларов. Meta — около 70 миллиардов долларов. Это деньги, которые превращаются в здания, заполненные серверами, и контракты на электроэнергию, эквивалентные потреблению целых городов. «Параллельно с этим начинают появляться соглашения, достойные научной фантастики. Самый громкий из них: OpenAI подписала с Oracle контракт на 300 миллиардов долларов на вычислительные услуги на пять лет, начиная с 2027 года. Что это означает? Это все равно что заплатить сегодня за все часы игры в теннис на ближайшие пять лет, чтобы быть уверенным, что у вас никогда не будет очереди. Здесь вступает в игру McKinsey, которая представила круглые цифры: генеративный ИИ может принести мировой экономике от 2,6 до 4,4 триллионов долларов в год в виде производительности и новых бизнесов. Обратная сторона: чтобы это обещание не было сорвано, необходимо инвестировать 1 триллион долларов в год в инфраструктуру до 2030 года. Проще говоря: если ИИ приносит 3 или 4 триллиона в год, а мир инвестирует 1, то счета могут сходиться. Вопрос не столько в том, удастся ли это, сколько в том, когда: если стоимость достигнет быстро, это будет выгодная сделка. Если это займет больше времени, чем ожидалось, любое отклонение немедленно отразится на биржевой эйфории. «Возвращаясь к реальной экономике, помощники Microsoft и Google уже пишут электронные письма, составляют отчеты о встречах и готовят черновики презентаций. Исследование Quarterly Journal of Economics показало, что сотрудники службы поддержки клиентов, которые использовали ИИ, увеличили свою производительность на 14%. В сфере торговли боты начинают отвечать на простые запросы и передавать людям только редкие случаи. Это не панацея, но, по крайней мере, нам больше не придется 20 минут слушать мелодию, а можно будет пообщаться с Артуро. Что произойдет с потреблением, когда машины смогут заменить многие должности, а не просто помогать им? Это приведет к снижению безработицы, что вызовет рецессию, или же появится новый вид занятости? Пока неясно: ни Илон Маск, ни Билл Гейтс не исключают необходимости введения универсального базового дохода в первом случае. «Все звучит замечательно, пока не приходит счет за электричество. Международное энергетическое агентство подсчитало, что сегодня дата-центры потребляют около 415 тераватт-часов в год, что составляет 1,5% от общего объема электроэнергии в мире, и что к 2030 году этот показатель может вырасти до 945 ТВтч. Это больше, чем годовое потребление электроэнергии в Японии. Есть ли планы по предотвращению цифрового коллапса? Да и нет. Amazon уже обеспечила электроэнергией для своих центров обработки данных атомную электростанцию в Пенсильвании. Google обязалась к 2030 году перейти на 100% безуглеродную энергию, хотя с 2019 года ее выбросы выросли на 51%, что вызывает скептицизм даже у самых оптимистичных аналитиков. Microsoft изучает возможность использования собственных модульных ядерных реакторов. Но в то же время такие штаты, как Вирджиния и Джорджия, признают, что, возможно, им придется продлить срок эксплуатации угольных или газовых электростанций, чтобы удовлетворить спрос. Подразумеваемый посыл ясен: проблема изменения климата уже «вышла из моды» для рынков (но не для мира). Китай имеет преимущество: он производит почти в два раза больше электроэнергии, чем США, и планирует к 2025 году достичь 3,9 тераватт установленной мощности, из которых более 60% не будет приходиться на ископаемое топливо. В гонке, где измеряют гигаватты, наличие самого большого источника энергии в мире является стратегическим преимуществом. «До сих пор логика была проста: больше данных, больше чипов, больше вычислений. И это работало. Но не ясно, будет ли бесконечное масштабирование работать и дальше. Качественные данные иссякают: из Интернета было использовано столько материала, что для продолжения обучения пришлось бы использовать данные, придуманные другими ИИ, с риском ухудшения качества. Кроме того, каждый скачок стоит на порядок дороже. GPT-4 уже потребовал сотни миллионов долларов. Аналитики подсчитали, что гипотетический GPT-6 может стоить десятки миллиардов. Дженсен Хуанг, генеральный директор Nvidia, предупредил в этом году, что модели глубокого мышления могут потребовать в 100 раз больше вычислительных ресурсов, чем нынешние. Смогут ли они взимать в 100 раз больше за свои плоды? Как узнать, строим ли мы будущее или надуваем пузырь? Ответ заключается в двух показателях, которые мы можем отслеживать ежемесячно, но с одним важным предостережением, которое рынки игнорируют. Парадокс текущей производительности: реальность более суровая, чем предполагают заголовки. По данным Boston Consulting Group, 74% компаний борются за достижение и увеличение реальной ценности с помощью ИИ. Компании, внедряющие искусственный интеллект, сталкиваются с потерей производительности, а не с прибылью, согласно исследованию MIT, которое показывает, что 95% пилотных проектов по генеративному ИИ терпят неудачу. Разрыв между корпоративным маркетингом и операционными результатами огромен. Аргументы о кривой внедрения послужат лишь оправданием еще одного года без ощутимых результатов. «Энергетический тест: потребление электроэнергии дата-центрами будет расти на 15% в год до 2030 года. Если этот спрос не приносит соразмерной экономической выгоды, то есть если мы тратим электроэнергию целых стран на автоматизацию задач, которые и без того были эффективными, мы получим явное доказательство массового растрачивания ресурсов. Это зависит от теоретического предела: сможем ли мы создать все более интеллектуальные модели на основе современных технологий или же мы преждевременно достигнем предела? Главный голос, предупреждающий об этой проблеме, принадлежит никому иному, как главе отдела искусственного интеллекта Meta и одному из самых авторитетных исследователей в мире, Янну ЛеКуну: «Следующие 18 месяцев покажут, оправдываются ли энергетические и финансовые затраты на искусственный интеллект реальным скачком производительности. Но даже если обещанные результаты будут достигнуты, возможно, последний вопрос будет другим: приведет ли этот скачок к появлению большего количества и лучших рабочих мест или к необходимости полностью переосмыслить социальный договор? Айзек Азимов предупреждал: «Наука приобретает знания быстрее, чем общество — мудрость». Проблема заключается в том, что на этот раз разрыв измеряется не только в гигаваттах и триллионах долларов, но и в трудовом будущем миллиардов людей. И здесь никакой план технологического спасения не поможет».