С момента бурного расцвета мобильных устройств и появления App Store на iPhone мир привык к тому, что за успешным приложением стоит мощная аппаратная база. Возникает резонный вопрос: почему в сфере искусственного интеллекта до сих пор нет доминирующего AI App Store, объединяющего множество приложений и сервисов в единое пространство? Ответ лежит в тесной взаимосвязи между аппаратной платформой и созданием качественных, инновационных AI-приложений. Каждая крупная экосистема приложений в истории Интернета и технологий возникала на базе нового типа аппаратного обеспечения, которое способствовало появлению уникального опыта для пользователей. Изначально iPhone с сенсорным экраном, GPS, камерой и акселерометром открыл двери для приложений типа Instagram, Uber и легендарной игры Angry Birds. Steam появился с развитием мощных ПК и широкополосного Интернета, что позволило реализовать сложные многопользовательские проекты и графику высокого качества.
Консоли с кастомизированными чипами стимулировали появление эксклюзивных AAA-игр и привлекали миллионы геймеров. Даже VR-гарнитуры зависят от уникальных аппаратных решений, обеспечивающих пространственное отслеживание пользователям и создающих впечатляющий опыт, недоступный на обычных смартфонах. Смарт-телевизоры, уходя в гостиную, предлагали контроль дистанционным пультом, нацеленный на пользовательский интерфейс, удобный на большом экране с десятифутовой дистанции. И в этих примерах всегда прослеживается важность аппаратной платформы как фундамента, на базе которого строится вся экосистема приложений. Современные AI-приложения, в основном, ограничены форматами ввода-вывода через текстовые интерфейсы, поскольку они функционируют через облачные API и стандартные HTTP-запросы.
В результате мы наблюдаем, что большинство текущих AI-приложений по сути являются расширенными чат-ботами или контент-генераторами. Такой формат сдерживает развитие более сложных и интерактивных AI-сервисов, способных обрабатывать и анализировать данные в реальном времени, используя голос, изображение, контекст окружающей обстановки и другие мультимодальные компоненты. Крупные технологические компании уже осознали устаревшие рамки облачных AI-сервисов и активно работают над созданием «AI ПК» — устройств с мощными локальными нейропроцессорными блоками, способными выполнять сложные вычисления на базе искусственного интеллекта непосредственно на пользовательском устройстве. Apple, например, поставляет Mac с M-серией чипов, оснащенных специализированными нейропроцессорами, позиционируя их как устройства нового поколения, оптимизированные для AI-задач. OpenAI предприняла одну из крупнейших в истории индустрии «аквихирингов» (приобретение ради таланта), купив стартап io, связанный с разработкой AI-аппаратного обеспечения — отражение тренда на тесное связывание ПО с аппаратным обеспечением.
Microsoft делает серьезные вложения в устройства с поддержкой AI через специализированные NPU, в то время как Google продвигает проект Gemini Nano, ориентированный на выполнение AI-инференса непосредственно на смартфонах и других устройствах. NVIDIA, зарекомендовавший себя в области графических процессоров, активно продвигает платформы Jetson и другие решения для edge AI, позволяющие переносить вычислительные возможности искусственного интеллекта ближе к конечному пользователю, минимизируя задержки и улучшая конфиденциальность данных. Однако ключевой момент в том, что никто пока не реализовал полноценную стратегию платформы, сочетающую аппаратное обеспечение, собственные запоминающиеся AI-приложения и полноценную экосистему для разработчиков. Именно отсутствие этого триединства мешает появлению глобального AI App Store по аналогии с App Store Apple или Google Play. Для того чтобы раскрыть потенциал искусственного интеллекта, необходим локальный процессинг с низкой задержкой, который позволит запускать сложные мультимодальные приложения.
Такие сервисы смогут объединять голос, видео, текст и контекстные данные, создавая персонализированные и интерактивные AI-ассистенты. Они будут работать с учетом конфиденциальности пользователей, обучаясь на локальных данных без необходимости постоянной передачи информации в облако. Также важна моментальная реакция, так как даже пара сотен миллисекунд облачного ответа уже нарушает ощущения живого диалога и интерактивности. Только локальное исполнение AI-моделей способно обеспечить мгновенное взаимодействие и возможность глубокой персонализации. Противопоставления или контраргументы также присутствуют в обсуждениях этой темы.
Многие считают, что современным веб-приложениям не требуется специализированное оборудование, поскольку они работают повсеместно на различных устройствах через браузеры. Однако опыт успешных платформ показывает, что дифференциация на уровне аппаратного обеспечения ведет к новым возможностям и формирует ядро экосистемы. Кроме того, несмотря на рекордные показатели по доходам первых AI-приложений и сервисов, индустрия все еще находится на стадии ранних пользователей. Массовое же принятие требует изменения пользовательского опыта - более удобных, быстрых и интуитивных форм взаимодействия. Да, edge AI-чипы уже интегрируются в ноутбуки и корпоративные устройства, но пока ни один потребительский продукт не смог полноценно завоевать рынок с комплексной платформой, объединяющей мощное аппаратное обеспечение, эксклюзивные приложения и открытый портал для разработчиков.
Вследствие этого взгляд на будущее AI-приложений сконцентрирован на тех компаниях и стартапах, которые смогут первыми предложить потребителям AI-устройства с предустановленными привлекательными сервисами, а также дать разработчикам инструменты для создания новых инновационных решений. Такая платформа станет катализатором появления следующей волны прорывных AI-приложений. История с iPhone служит здесь хорошим примером. Можно представить, как выглядел бы App Store, если бы на iOS изначально была только браузерная версия Safari, без полноценного доступа к камере, GPS и другим датчикам? Вероятность появления экспоненциально успешных приложений была бы минимальной. Аналогично и с AI: без мощного локального аппаратного обеспечения и полноценной среды разработки создавать по-настоящему инновационные продукты крайне сложно.
Таким образом, аппаратная платформа становится основным драйвером для формирования масштабной и влиятельной AI-экосистемы. Их тесная интеграция с сервисами и приложениями определяет не только успешность отдельных продуктов, но и потенциал всей отрасли искусственного интеллекта. В ближайшие годы нам предстоит наблюдать за тем, кто сможет воплотить в жизнь подобную стратегию, предложив рынок, где AI будет работать не только в облаках, а непосредственно на устройствах конечных пользователей. Появление доминирующего AI App Store неизбежно связано с появлением нового поколения аппаратных платформ, способных раскрыть по-настоящему глубокие возможности искусственного интеллекта.
