Философия технологий и возможности искусственного интеллекта: взгляд на будущее индустрии

Анализ крипторынка Виртуальная реальность

Искусственный интеллект (ИИ) сегодня воспринимается как один из главных двигателей технологического прогресса, способный привнести революционные изменения в экономику, бизнес и повседневную жизнь. Однако, несмотря на общий подход к значению ИИ как источника изобилия и новых возможностей, наблюдается парадоксальная ситуация: значительная часть финансовых аспектов успехов в области ИИ связана с дефицитом, а именно — с ограниченностью ресурсов, будь то вычислительная мощность или квалифицированные специалисты. Одним из наиболее ярких примеров проявления этого дефицита является компания Nvidia. Производитель графических процессоров наблюдает беспрецедентный спрос на свои чипы, зачастую превосходящий предложения. В условиях лавинообразного роста потребности в вычислительных ресурсах для обучения и развёртывания ИИ-моделей, компании сталкиваются с вызовом обеспечения необходимого аппаратного обеспечения.

Более того, в последние месяцы ограниченность компетентных разработчиков и исследователей по работе с ИИ стала ещё более очевидной. Высококвалифицированные специалисты в области создания и масштабирования моделей искусственного интеллекта получают вознаграждения, сравнимые с доходами профессиональных спортсменов. Такой феномен объясняется огромными потенциальными финансовыми выгодами от успешных продуктов, измеримостью их результатов и унифицированностью задач, решаемых программными командами в различных компаниях. Исторически технологический рынок отличался чёткой дифференциацией по продуктовым нишам: Google ассоциировался с поиском, Meta — с социальными сетями, Amazon — с электронной коммерцией, Microsoft — с бизнес-приложениями, Apple — с устройствами. Такая сегментация обеспечивала стабильность и ограничивала влияние отдельных специалистов на заработную плату, поскольку ценность большей частью отводилась брендам и компаниям.

Однако с развитием искусственного интеллекта ситуация меняется. На этапе работы с базовыми моделями ИИ все компании решают схожие задачи, что повышает переговорную мощь лучших специалистов. Теперь победа достигается тем, кто способен предложить наиболее привлекательный пакет условий — включая денежные и идеологические составляющие, то есть миссию компании. Отсюда становится очевидно, что проигрывают те команды, которые не способны предложить достаточно привлекательных условий для талантов. Яркой иллюстрацией такого подхода является борьба крупных игроков за ведущих специалистов.

Так, Meta давно проводит активную кадровую политику, приглашая в свои ряды именитых инженеров и исследователей из Alphabet, OpenAI, Anthropic и других организаций. Масштабные пакеты компенсаций и акцент на амбициозные проекты делают Meta привлекательным работодателем для тех, кто хочет реализовать высокие цели. На фоне этого Apple показывает некоторую сдержанность в развитии собственного направления ИИ. Недавний уход ведущего инженера Apple по базе моделей в Meta стал лишь символом, указывающим на внутренние сложности компании в борьбе за таланты. Консервативная политика Apple в отношении закупок специализированных процессоров, необходимых для обучения моделей, а также философия компании, ориентированная на инструменты, а не на замещение человека технологиями, тормозят её прогресс в сфере ИИ.

Исторически в индустрии технологий можно выделить две основные философии взаимодействия с компьютерами. Первая предполагает, что компьютеры должны делать работу за человека, выполнять задачи самостоятельно и освобождать человека от рутинных действий. Эта концепция была ярко представлена Google и Meta. Google стремится создавать сервисы и приложения, способные предлагать решения «на автомате» — будь то автоматическая сортировка фото, подбор новостей или голосовой помощник. Meta идёт ещё дальше, подчеркивая возможность и необходимость компьютеров делать то, на что человек не готов или не способен.

Вторая философия — более классическая — утверждает, что компьютер является инструментом, который расширяет возможности и усиливает способности человека, а не заменяет его полностью. Эта идея была долгое время главным ориентиром для компаний вроде Microsoft и Apple. Для них технологии служат расширением человеческих возможностей: как велосипед помогает человеку передвигаться эффективнее, так и компьютер помогает работать продуктивнее. Такая позиция отражает более осторожное и ответственное отношение к автоматизации и сосредоточена на партнерстве между человеком и машиной. Конфликт этих философий накладывается на бизнес-стратегии и видение будущего.

Apple, которая в 2024 финансовом году получила огромные денежные потоки, не видит значительного краткосрочного влияния ИИ на свой основной бизнес. Ее фокус остается на устройствах, как на высококлассной платформе для запуска разнообразных приложений с элементами искусственного интеллекта. В то время как Meta рассматривает ИИ как многообещающий и перспективный вектор развитие, готова инвестировать большие ресурсы и считает, что компьютеры должны делать работу за пользователя. Дополнительное измерение в понимании возможностей ИИ вносит теория инноваций Клейтона Кристенсена, который различал sustaining (поддерживающие) и disruptive (прорывные) технологии. Поддерживающие технологии улучшают уже существующие продукты и услуги, тогда как прорывные технологии меняют ландшафт, зачастую сначала предлагая худшее качество по традиционным меркам, но обладая новыми свойствами, которые привлекают особые сегменты рынка.

В контексте компаний Google и Meta это различие проясняет подходы к развитию ИИ. Google воспринимает ИИ частично как деструктивную инновацию для своей поисковой рекламы и пытается интегрировать новые технологии в существующие модели бизнеса. Meta, не имея бизнес-модели на базе поиска, может полностью сфокусироваться на развитии ИИ как поддерживающей технологии для своей платформы. Позиция Google в индустрии также прослеживается в их знаменитой кнопке «Мне повезёт». Эта функция демонстрировала уверенность основателей в способности алгоритмов выдавать точные и мгновенные решения.

Однако с точки зрения монетизации, такие прямые ответы без выбора из результатов поиска означают меньше кликов по рекламным объявлениям, что осложняет бизнес-модель. Для Google переход к ИИ накладывает серьезные стратегические задачи — как сохранить доходы от рекламы в новой парадигме, где компьютер самостоятельно дает конечный ответ, минуя традиционные страницы с результатами. Что касается Microsoft, компания делает ставку на инструменты, тесно интегрированные с ИИ. Инвестиции в OpenAI и развитие ассистентов типа Copilot отражают веру в философию компьютерных устройств, как помощников для человеческого труда. Однако основная проблема здесь заключается не в технологии, а в изменении корпоративной культуры и поведения пользователей.

Кто-то должен выбрать волонтёрское использование таких инструментов и изменить методы работы. Привлечение внимания и адаптация широкой аудитории — это более сложная задача, нежели разработка самой технологии. OpenAI, идя по пути завоевания потребительского рынка, и Anthropic, сосредоточенный на системах-агентах, которые уже работают в автономном режиме и заменяют людей в рутинных задачах, демонстрируют ещё третью философию технологий. В этом подходе ИИ становится не помощником, а полноценным заместителем работников, особенно в корпоративных процессах, где важен экономический эффект и масштабируемость. Агентские решения способны снизить издержки и повысить производительность компаний, не требуя при этом изменений «снизу» — с уровня рядовых сотрудников, а принимая решения «сверху» — менеджмента.

Такая трёхфакторная модель позволяет лучше понять рыночные позиции крупнейших игроков и особенности их взаимодействия с ИИ. Пока Apple придерживается консервативного подхода, концентрируясь на инструментарии и устройствах, Meta делает ставку на полноту автономии и максимальное использование возможностей ИИ. Google, несмотря на технологическое лидерство, балансирует между инновациями и бизнес-моделью, пытаясь адаптировать рынок к новым условиям. Microsoft и OpenAI ориентируются на корпоративный сектор и массовое потребление, а Anthropic разрабатывает решения для замены человеческого труда в масштабах отраслей. В конечном счёте что предпринимает каждая компания, тесно связано с их философией взаимодействия с технологиями и ИИ, а также восприятием коммерческого потенциала и рисков.