В последние годы мир находится в центре революции, связанной с развитием искусственного интеллекта (ИИ). Каждый новый технологический скачок в истории человечества сопровождался появлением «новой горячей темы». Это были открытия и изобретения, меняющие сотни и тысячи лет жизни: огонь, колесо, бронза, железо, электричество, радио, транзистор, интернет и, наконец, блокчейн. Сейчас же в фокусе внимания — ИИ. Однако, несмотря на бурную популярность и активные инвестиции в области искусственного интеллекта, настоящая революция происходит не только в алгоритмах и моделях, а гораздо глубже — в данных, воспринимаемых теперь как новый «нефть» цифрового века.
ИИ действительно является мощным двигателем современности, но без должного топлива, то есть качественных данных, он остается лишь сложной математической конструкцией без практической пользы. Важно понимать, что именно данные обеспечивают основу для обучения, развития и внедрения интеллектуальных систем во всех сферах жизни. Именно благодаря доступу к чистой, структурированной, реально полученной информации современные модели ИИ получают возможность обучаться и совершенствоваться, генерировать полезные инсайты и принимать решения, близкие к человеческому мышлению. Исторические параллели здесь более чем очевидны. Когда массовое использование автомобилей начало менять мир, реальный выигрыш приносила не только сама машина, а целая отрасль, связанная с добычей, переработкой и распределением нефти.
Сегодня мы наблюдаем похожую ситуацию с данными: компании, работающие над созданием, хранением и обработкой информации, подобны современным нефтедобывающим корпорациям, качающим «черное золото» новой эпохи. Ведущие технологические гиганты, такие как OpenAI и Anthropic, действительно достигают огромных финансовых успехов на производстве и реализации интеллектуальных решений. Они создают сложные языковые модели, способные обрабатывать огромное количество запросов и выдавать интеллектуальный продукт с каждым «токеном» — элементом текста. Безусловно, их достижения внушительны и заслуживают внимания, однако коренные изменения и настоящий потенциал сосредоточены в более тихом, но не менее важном сегменте — в компаниях, ответственных за инфраструктуру данных. Такие игроки, как Snowflake, Databricks, Scale AI, Palantir и LiveRamp, занимаются созданием цепочек поставок данных.
Эти предприятия работают над тем, чтобы данные были доступны, надежны, структурированы и безопасны. Они «чистят» цифровой поток, устраняя дубликаты и ошибки, обеспечивая качество и защищая конфиденциальность пользователей. Фактически эти компании создают современные аналоги нефтяных скважин — «месторождения» данных, на которых базируется развитие искусственного интеллекта и новых технологий. Одной из серьезных проблем, с которой сталкиваются специалисты по ИИ, стала так называемая «загрязненность» данных. На ранних этапах обучения многие модели использовали данные, собранные из интернета, включая неструктурированную, порой нерелевантную или даже ошибочную информацию.
Более того, сегодня ИИ модели нередко взаимодействуют с результатами работы предыдущих систем, создавая цепочку обратной связи, которая приводит к снижению качества и «зашумлению» данных. Это явление можно сравнить с загрязнением источников воды — чем больше «синтетического шума» генерируется, тем сложнее получить чистую, достоверную информацию. В такой ситуации особое значение приобретает сбор и использование «сырых», подлинных данных, которые отражают реальные человеческие действия и процессы. Это могут быть сведения с сенсоров окружающей среды, финансовых операций, транспортного движения, поведения пользователей, видео- и аудиозаписи, показатели потребления энергии и многое другое. Доступ к таким сведениям становится стратегическим активом, но сбор и обработка подобных данных связаны с серьезными техническими и этическими вызовами, включая вопросы приватности и безопасности.
Некоторые отрасли уже работают над ответственным и эффективным использованием данных. К примеру, здравоохранение традиционно располагает строгими нормативами по защите информации, что с одной стороны усложняет обучение ИИ, но с другой — обеспечивает этичность и надежность решений. Компании вроде Sirona Medical разрабатывают подходы к применению ИИ в медицинской визуализации, придерживаясь принципов конфиденциальности и качества. Еще один пример — Novi Connect, которая собирает информацию о продуктах напрямую от производителей, предоставляя надежные и проверенные данные. Такой подход минимизирует ошибки и ввод в заблуждение, позволяя моделям искусственного интеллекта работать с проверенной информацией, а не с домыслами и ошибками, которые часто встречаются в свободном интернете.
Очень важным аспектом, часто остающимся вне поля зрения, является энергия, необходимая для работы инфраструктуры ИИ. Обработка огромных данных, обучение моделей и поддержание непрерывной работы центров обработки данных требуют колоссальных энергетических ресурсов. Без модернизации и применения экологически чистых, устойчивых источников энергии поддерживать такой уровень активности будет невозможно. Сравнивая данные с нефтью, можно назвать энергию «сталью», необходимой для создания и функционирования всей промышленной системы. Речь идет не только о совершенствовании графических процессоров (GPU), но и о комплексных энергетических системах, способных обеспечить долгосрочный, масштабируемый и устойчивый рост индустрии искусственного интеллекта.
Особое внимание стоит уделять перспективным направлениям в сфере альтернативной и чистой энергии, таким как термоядерный синтез, волновая энергетика и другие технологии глубокого уровня. Проекты, подобные Panthalassa, исследуют возможности интеграции чистых энергетических решений с инфраструктурой глобального масштаба, что может стать фундаментом для поддержания развития ИИ на десятилетия вперед. Сегодня мы действительно наблюдаем повторение исторических сценариев: технология становится обыденной, перестает быть чем-то необычным и бурно обсуждаемым, как это произошло с электричеством. Главная ценность и стратегическое преимущество переходят к тем, кто строит инфраструктуру — компании, которые создают, собирают, качественно обрабатывают данные и обеспечивают энергией мощные вычислительные системы. В заключение важно отметить, что будущее искусственного интеллекта не ограничивается только усовершенствованием моделей и увеличением их способностей.
Уже сейчас ясно, что фундаментом прогресса станет целостная экосистема данных и энергии. Тех, кто понимает и инвестирует в создание данных «трубопроводов», «очистных сооружений» и энергетических систем нового поколения, ждет успех в эпоху цифровой трансформации. Принимая во внимание все вышесказанное, становится очевидно, что главный взрыв инноваций и экономической выгоды связан не столько с непосредственно самой технологией искусственного интеллекта, сколько с ресурсами, которые позволяют ей функционировать и развиваться — с данными и энергией. Именно они станут ключом к открытию нового технологического уклада и устойчивого будущего мира.
