ИИ трансформирует глобальные бизнес-модели
Искусственный интеллект прочно укоренился в современной жизни и продолжает развиваться стремительными темпами. Но в мире, где традиционно господствуют глобальные корпорации, ИИ стал не просто революционной технологией, но и главным «разрушителем».
ИИ бросает вызов не просто устоявшимся бизнес-моделям и рыночным структурам, но и целым отраслям. Вопрос не в том, является ли ИИ разрушительным для них. Вопрос в том, насколько глубокие изменения теперь ожидают мир.
Новая технологическая эра
В октябре 2024 года был опубликован отчет «Насколько ИИ действительно инновационен», составленный по итогам исследовательской работы главного футуролога компании ARK Invest Бретта Уинтона.
В исследовании Бретта предпринята попытка определить и проанализировать природу искусственного интеллекта и революционность его воздействия на устоявшийся уклад в технологической отрасли. В частности, изучаются последствия беспрецедентного ускорения развития ИИ для таких гигантов, как Google и Apple.
Бретт Уинтон работает в компании с момента основания, отвечая за долгосрочные прогнозы ARK. Именно он составляет оценку возможного влияния различных инноваций на фондовый рынок, криптоактивы и мировую экономику в целом.
До прихода в ARK Бретт занимал должность вице-президента и старшего аналитика в группе исследований стратегических изменений в компании AllianceBernstein. Темы его исследований включали глобальную энергетику в условиях регулирования выбросов углекислого газа, социальные сети, сферу финансовых услуг и др.
Выводы такого эксперта заслуживают внимания, какими бы категоричными они не были.
И оценка Уинтона не оставляет места для сомнений: ИИ является подрывной технологией, развиваясь быстрее, чем любая другая технология в истории человечества!
За счет таких инноваций ограниченные в ресурсах небольшие компании не только могут бросать вызов устоявшимся отраслевым гигантам, но и даже обгонять их.
Такие технологии отличаются тремя ключевыми характеристиками:
1. Они резко снижают прежние затраты.
Все эти три характеристики являются отличительными чертами ИИ, выделяя его как преобразующую силу в мировой экономике.
Снижение стоимости ИИ: революционная доступность
Невозможно отрицать, что одной из наиболее ярких черт искусственного интеллекта сейчас, безусловно, является стремительное снижение его эксплуатационных расходов.
Например, построенная Уинтоном экспонента показывает, что в 2020 году обучение модели ИИ типа GPT-4 обошлось бы в $6 млрд (!), а стоимость выделенного компьютера для генерации выходных данных была бы равна $40 млн. Теоретически технологии были готовы к такому шагу, но с экономической точки зрения затраты были бессмысленными.
На практике же получение качественных выходных данных GPT-4 стало возможным только в 2023 году, когда для обучения требовалось уже «всего лишь» $100 млн инвестиций. А уже в августе 2024 года затраты на обучение инновационной большой языковой модели GPT-4o упали до менее $10 млн!
Напомним, что знаменитый закон Мура (Moore's law) — это эмпирическое наблюдение, сделанное одним из основателей корпорации Intel Гордоном Муром. В 1965 году он предсказал, что количество транзисторов на интегральной микросхеме будет удваиваться каждые 12 месяцев без изменения цены. Впоследствии Мур пересмотрел прогноз, увеличив срок удвоения до 18–24 месяцев. Или, говоря иначе, двукратное снижение стоимости разработки происходит каждые 1–2 года.
Часто для иллюстрации описанного Муром эффекта приводят шутливое сравнение: если бы авиапромышленность развивалась по такой же экспоненте, то Boeing 767 можно было бы приобрести за $500, а для облета на нем всего земного шара потребовалось бы 20 минут и 19 литров топлива.
Бретт Уинтон таких смелых аналогий не проводит, но в его исследовании сказано, что развитие ИИ сейчас идет с темпами в 4–6 раз выше «удвоения Мура». Футуролог прогнозирует, что при сохранении нынешней экспоненты в 2026 году появится возможность генерировать результаты качества GPT-4 даже на смартфоне.
Быстрое снижение затрат имеет глубокие последствия как для стартапов, так и для действующих технологических компаний. Теперь малые предприятия и даже отдельные разработчики могут позволить себе экспериментировать и внедрять инновации с ИИ. Это — ключ, позволяющий им бросать вызов крупным корпорациям.
Революционная сила ИИ выходит далеко за рамки сферы технологий. Искусственный интеллект все чаще внедряется в здравоохранение, финансовую, производственную отрасли и т.д.
Фактически, как замечает в исследовании Уинтон, в настоящее время ИИ в той или иной мере уже используется во всех секторах мировой экономики. Благодаря этой инновационной платформе постоянно не просто появляются новые предприятия, но и формируются целые отрасли.
Глубину межотраслевого влияния ИИ можно отследить, например, на основе анализа квартальных и годовых отчетов предприятий из самых разных сфер деятельности. Можно заметить, как постоянно растет количество компаний, представляющих энергетику, здравоохранение, производство и торговлю потребительскими товарами, которые закладывают использование ИИ в свои стратегические планы развития.
Представляет ли риск ИИ, проникая в те секторы, которые ранее не затрагивались высокотехнологичными инновациями?
Безусловно. Но лишь для тех из них, кто либо уделял недостаточное внимание новым трендам, либо вообще игнорировал их.
С другой стороны, межотраслевая экспансия открывает массу возможностей за пределами традиционного технологического ландшафта. Это — чистое конкурентное преимущество.
Для демонстрации сказанного Бретт обращается к примерам финансовой сферы и здравоохранения. Это отрасли, в которых, по его мнению, неэффективность давно преследует систему.
Финансы и медицина традиционно работают с огромными массивами информации. Применение традиционных инструментов неизбежно приводит к накоплению неиспользуемых (или недостаточно используемых) данных. Специалисты-люди просто не в состоянии охватить всю информацию, и значительная часть массива отбрасывается.
Но инструменты на основе ИИ способны анализировать весь спектр данных! Такой подход в здравоохранении мог бы произвести настоящую революцию в диагностике, планах лечения и уходе за пациентами.
А системы ИИ в финансах помогут оптимизировать операции, улучшить обнаружение мошенничества и предоставлять персонализированные финансовые консультации.
Иными словами, ИИ может превращать огромные массивы информации в действенные идеи.
Дилемма Mega-Tech: смогут ли техногиганты догнать прогресс
Особое место в исследовании Уинтона отводится экзистенциальной дилемме, с которой сейчас столкнулись такие технологические гиганты, как Google и Apple.
В течение десятилетий эти империи строили свою стратегию на устоявшихся и проверенных бизнес-моделях и технологиях. Однако в условиях стремительного развития ИИ такие компании оказались перед очень непростым выбором.
Могут ли они включать ИИ в свои экосистемы? И должны ли они это делать?
Для руководства гигантов это вовсе не абстрактные вопросы на фоне многомиллиардных доходов, которые генерируются их сегодняшними бизнес-моделями. Опасения финансовых и репутационных потерь вполне понятны.
Традиционные технологические компании полагались на стратегию «быстрого последователя».
Быстрый последователь — это компания, которая ждет, пока кто-то внедрит инновации. Если запуск был удачным, то последователь, имеющий значительно больший ресурс, в кратчайшие сроки выпускает схожий продукт и обеспечивает себе преимущество и отсутствие прямых конкурентов.
Позволяя стартапам выявлять и оптимизировать новые технологии, крупные технологические компании «снимали сливки» и, используя свою финансовую мощь и сильную техническую базу, внедряли и масштабировали новые разработки.
Но это хорошо работало в прошлом.
Головокружительное снижение затрат на ИИ и ускорение роста его производительности сделали сценарий «быстрого последователя» затруднительным, а иногда и проигрышным!
Например, Google отстал от OpenAI в выпуске большой языковой модели (LLM). Несмотря на все усилия, модели ИИ от Google неизменно остаются более дорогими и менее производительными.
Примерно то же можно сказать и о Llama 3 — модели с открытым исходным кодом компании Meta. Apple вообще затормозила с выпуском собственной большой языковой модели. Первый выпуск ее платформы искусственного интеллекта пришелся на октябрь 2024 года, а полноценный доступ будет открыт весной 2025 года.
Но, как замечает Уинтон, медленное принятие ИИ технологическими компаниями — это вовсе не только вопрос технологического мастерства (его-то гигантам как раз не занимать). Такие компании, как Google и Apple, могут потерять гораздо больше, если… будут излишне спешить с внедрением ИИ!
Дело в том, что системы ИИ все еще остаются непредсказуемыми, страдают галлюцинациями и зачастую выдают ошибочные результаты. С каждой новой итерацией недостатков становится все меньше, но полностью преодолеть их до сих пор не удалось.
Подобные пробелы в действиях ИИ могут нанести значительный ущерб репутации устоявшихся брендов. Для компаний, на кону у которых миллиарды долларов денежных потоков, риски разворачивания непроверенных моделей ИИ крайне значительны.
Впрочем, выбирать им, похоже, приходится исключительно из «плохих» вариантов.
Ведь, придерживая внедрение ИИ, техногиганты могут потерять еще больше. Стартапы и перспективные конкуренты, не имея аналогичных рисков, продолжают внедрять инновации и развивать платформы ИИ.
Из искусства войны известно, что одним из самых опасных соперников является тот, которому нечего терять.
ИИ как платформа для инноваций: новый прорыв
Самым важным аспектом преобразующего потенциала ИИ является его роль в качестве основы для дальнейших инноваций.
Искусственный интеллект стал важнейшим катализатором технологической конвергенции, стимулируя прорывы в самых разных отраслях: от автономных автомобилей до передовых технологий аккумулирования энергии.
Эти направления уже привлекают огромные инвестиции: в 2024 году треть мирового венчурного финансирования (или более $90 млрд) пришлась именно на компании сферы ИИ. Только в США разработки ИИ привлекли 40% всех венчурных инвестиций.
Вера инвесторов в то, что ИИ является следующим рубежом технологического прорыва, крепнет.
Эта волна инноваций, основанных на ИИ, представляет прямую угрозу для устоявшихся технологических гигантов. Действующие компании, которые не принимают ИИ как платформу для будущих технологий, рискуют остаться позади. Даже если компании вроде Google и Apple и преуспеют во внедрении ИИ в собственные экосистемы, технология искусственного интеллекта очень скоро может выйти из-под их (да и чьего-либо) контроля, сделав традиционные бизнес-модели безнадежно устаревшими.
Новая технологическая эра
В октябре 2024 года был опубликован отчет «Насколько ИИ действительно инновационен», составленный по итогам исследовательской работы главного футуролога компании ARK Invest Бретта Уинтона.
В исследовании Бретта предпринята попытка определить и проанализировать природу искусственного интеллекта и революционность его воздействия на устоявшийся уклад в технологической отрасли. В частности, изучаются последствия беспрецедентного ускорения развития ИИ для таких гигантов, как Google и Apple.
Подразделение по управлению инвестициями компании Ark Invest. Источник: Wealth Management
ARK Investment Management LLC (или просто ARK Invest) — американская компания, основанная легендарной Кэти Вуд в 2014 году, которая фокусируется на инвестировании в передовые технологии: искусственный интеллект, секвенирование ДНК, редактирование генов CRISPR, робототехнику, электромобили, хранение энергии, финтех, 3D-печать, технологию блокчейна и криптовалюты. Под управлением компании находятся 9 инвестиционных биржевых фондов и венчурный фонд ARK Venture Fund.
Бретт Уинтон работает в компании с момента основания, отвечая за долгосрочные прогнозы ARK. Именно он составляет оценку возможного влияния различных инноваций на фондовый рынок, криптоактивы и мировую экономику в целом.
До прихода в ARK Бретт занимал должность вице-президента и старшего аналитика в группе исследований стратегических изменений в компании AllianceBernstein. Темы его исследований включали глобальную энергетику в условиях регулирования выбросов углекислого газа, социальные сети, сферу финансовых услуг и др.
Выводы такого эксперта заслуживают внимания, какими бы категоричными они не были.
И оценка Уинтона не оставляет места для сомнений: ИИ является подрывной технологией, развиваясь быстрее, чем любая другая технология в истории человечества!
Бретт Уинтон. Источник: Bloomberg
Уинтон объясняет, что одной из наиболее интересных особенностей подобных технологических прорывов является их способность «уравнивать шансы» на рынках (как в знаменитом гангстерском выражении о револьвере Кольта: «Бог создал людей, а полковник Кольт их уравнял»).
За счет таких инноваций ограниченные в ресурсах небольшие компании не только могут бросать вызов устоявшимся отраслевым гигантам, но и даже обгонять их.
Такие технологии отличаются тремя ключевыми характеристиками:
1. Они резко снижают прежние затраты.
2. Они предлагают межсекторальную применимость.
3. Они стимулируют создание инновационных платформ.
Все эти три характеристики являются отличительными чертами ИИ, выделяя его как преобразующую силу в мировой экономике.
Снижение стоимости ИИ: революционная доступность
Невозможно отрицать, что одной из наиболее ярких черт искусственного интеллекта сейчас, безусловно, является стремительное снижение его эксплуатационных расходов.
Например, построенная Уинтоном экспонента показывает, что в 2020 году обучение модели ИИ типа GPT-4 обошлось бы в $6 млрд (!), а стоимость выделенного компьютера для генерации выходных данных была бы равна $40 млн. Теоретически технологии были готовы к такому шагу, но с экономической точки зрения затраты были бессмысленными.
На практике же получение качественных выходных данных GPT-4 стало возможным только в 2023 году, когда для обучения требовалось уже «всего лишь» $100 млн инвестиций. А уже в августе 2024 года затраты на обучение инновационной большой языковой модели GPT-4o упали до менее $10 млн!
Экспонента снижения стоимости обучения и развертывания моделей ИИ. Источник: ARK Invest
Футуролог подсчитал, что стоимость обучения и развертывания моделей ИИ в среднем сокращается вдвое каждые 4 месяца. Это значительно выше показателя знаменитого закона Мура, которым на протяжении десятилетий определяются маркеры роста вычислительной мощности полупроводников.
Напомним, что знаменитый закон Мура (Moore's law) — это эмпирическое наблюдение, сделанное одним из основателей корпорации Intel Гордоном Муром. В 1965 году он предсказал, что количество транзисторов на интегральной микросхеме будет удваиваться каждые 12 месяцев без изменения цены. Впоследствии Мур пересмотрел прогноз, увеличив срок удвоения до 18–24 месяцев. Или, говоря иначе, двукратное снижение стоимости разработки происходит каждые 1–2 года.
Часто для иллюстрации описанного Муром эффекта приводят шутливое сравнение: если бы авиапромышленность развивалась по такой же экспоненте, то Boeing 767 можно было бы приобрести за $500, а для облета на нем всего земного шара потребовалось бы 20 минут и 19 литров топлива.
Бретт Уинтон таких смелых аналогий не проводит, но в его исследовании сказано, что развитие ИИ сейчас идет с темпами в 4–6 раз выше «удвоения Мура». Футуролог прогнозирует, что при сохранении нынешней экспоненты в 2026 году появится возможность генерировать результаты качества GPT-4 даже на смартфоне.
Быстрое снижение затрат имеет глубокие последствия как для стартапов, так и для действующих технологических компаний. Теперь малые предприятия и даже отдельные разработчики могут позволить себе экспериментировать и внедрять инновации с ИИ. Это — ключ, позволяющий им бросать вызов крупным корпорациям.
Прогноз снижения затрат на обучение ИИ до 2030 года: -75% ежегодно. Источник: ARK Invest
Межсекторальный прорыв: расширение сферы влияния ИИ
Революционная сила ИИ выходит далеко за рамки сферы технологий. Искусственный интеллект все чаще внедряется в здравоохранение, финансовую, производственную отрасли и т.д.
Фактически, как замечает в исследовании Уинтон, в настоящее время ИИ в той или иной мере уже используется во всех секторах мировой экономики. Благодаря этой инновационной платформе постоянно не просто появляются новые предприятия, но и формируются целые отрасли.
Глубину межотраслевого влияния ИИ можно отследить, например, на основе анализа квартальных и годовых отчетов предприятий из самых разных сфер деятельности. Можно заметить, как постоянно растет количество компаний, представляющих энергетику, здравоохранение, производство и торговлю потребительскими товарами, которые закладывают использование ИИ в свои стратегические планы развития.
Представляет ли риск ИИ, проникая в те секторы, которые ранее не затрагивались высокотехнологичными инновациями?
Безусловно. Но лишь для тех из них, кто либо уделял недостаточное внимание новым трендам, либо вообще игнорировал их.
С другой стороны, межотраслевая экспансия открывает массу возможностей за пределами традиционного технологического ландшафта. Это — чистое конкурентное преимущество.
Для демонстрации сказанного Бретт обращается к примерам финансовой сферы и здравоохранения. Это отрасли, в которых, по его мнению, неэффективность давно преследует систему.
Финансы и медицина традиционно работают с огромными массивами информации. Применение традиционных инструментов неизбежно приводит к накоплению неиспользуемых (или недостаточно используемых) данных. Специалисты-люди просто не в состоянии охватить всю информацию, и значительная часть массива отбрасывается.
Но инструменты на основе ИИ способны анализировать весь спектр данных! Такой подход в здравоохранении мог бы произвести настоящую революцию в диагностике, планах лечения и уходе за пациентами.
А системы ИИ в финансах помогут оптимизировать операции, улучшить обнаружение мошенничества и предоставлять персонализированные финансовые консультации.
Иными словами, ИИ может превращать огромные массивы информации в действенные идеи.
Дилемма Mega-Tech: смогут ли техногиганты догнать прогресс
Особое место в исследовании Уинтона отводится экзистенциальной дилемме, с которой сейчас столкнулись такие технологические гиганты, как Google и Apple.
В течение десятилетий эти империи строили свою стратегию на устоявшихся и проверенных бизнес-моделях и технологиях. Однако в условиях стремительного развития ИИ такие компании оказались перед очень непростым выбором.
Могут ли они включать ИИ в свои экосистемы? И должны ли они это делать?
Для руководства гигантов это вовсе не абстрактные вопросы на фоне многомиллиардных доходов, которые генерируются их сегодняшними бизнес-моделями. Опасения финансовых и репутационных потерь вполне понятны.
Традиционные технологические компании полагались на стратегию «быстрого последователя».
Быстрый последователь — это компания, которая ждет, пока кто-то внедрит инновации. Если запуск был удачным, то последователь, имеющий значительно больший ресурс, в кратчайшие сроки выпускает схожий продукт и обеспечивает себе преимущество и отсутствие прямых конкурентов.
Позволяя стартапам выявлять и оптимизировать новые технологии, крупные технологические компании «снимали сливки» и, используя свою финансовую мощь и сильную техническую базу, внедряли и масштабировали новые разработки.
Но это хорошо работало в прошлом.
Головокружительное снижение затрат на ИИ и ускорение роста его производительности сделали сценарий «быстрого последователя» затруднительным, а иногда и проигрышным!
Например, Google отстал от OpenAI в выпуске большой языковой модели (LLM). Несмотря на все усилия, модели ИИ от Google неизменно остаются более дорогими и менее производительными.
Примерно то же можно сказать и о Llama 3 — модели с открытым исходным кодом компании Meta. Apple вообще затормозила с выпуском собственной большой языковой модели. Первый выпуск ее платформы искусственного интеллекта пришелся на октябрь 2024 года, а полноценный доступ будет открыт весной 2025 года.
Что означает это резкое снижение затрат для действующих технологических компаний? Даже небольшие задержки во времени выхода на рынок, вероятно, приведут к серьезным разрывам в производительности. Скорость снижения затрат делает стратегию быстрого последователя менее эффективной,— говорится в исследовании.
Читать также: Google: теперь и на ядерном топливе!
Но, как замечает Уинтон, медленное принятие ИИ технологическими компаниями — это вовсе не только вопрос технологического мастерства (его-то гигантам как раз не занимать). Такие компании, как Google и Apple, могут потерять гораздо больше, если… будут излишне спешить с внедрением ИИ!
Дело в том, что системы ИИ все еще остаются непредсказуемыми, страдают галлюцинациями и зачастую выдают ошибочные результаты. С каждой новой итерацией недостатков становится все меньше, но полностью преодолеть их до сих пор не удалось.
Подобные пробелы в действиях ИИ могут нанести значительный ущерб репутации устоявшихся брендов. Для компаний, на кону у которых миллиарды долларов денежных потоков, риски разворачивания непроверенных моделей ИИ крайне значительны.
Впрочем, выбирать им, похоже, приходится исключительно из «плохих» вариантов.
Ведь, придерживая внедрение ИИ, техногиганты могут потерять еще больше. Стартапы и перспективные конкуренты, не имея аналогичных рисков, продолжают внедрять инновации и развивать платформы ИИ.
Из искусства войны известно, что одним из самых опасных соперников является тот, которому нечего терять.
ИИ как платформа для инноваций: новый прорыв
Самым важным аспектом преобразующего потенциала ИИ является его роль в качестве основы для дальнейших инноваций.
Искусственный интеллект стал важнейшим катализатором технологической конвергенции, стимулируя прорывы в самых разных отраслях: от автономных автомобилей до передовых технологий аккумулирования энергии.
Эти направления уже привлекают огромные инвестиции: в 2024 году треть мирового венчурного финансирования (или более $90 млрд) пришлась именно на компании сферы ИИ. Только в США разработки ИИ привлекли 40% всех венчурных инвестиций.
Вера инвесторов в то, что ИИ является следующим рубежом технологического прорыва, крепнет.
Доля венчурного инвестирования в ИИ. Источник: ARK Invest
Такие стартапы, как OpenAI, Perplexity и Humane, не просто бросают вызов существующим компаниям — они переопределяют целые отрасли. Perplexity и OpenAI нацелились на доминирование Google в поиске, а Humane и Rabbit претендуют на роль разрушителей монополий Apple и Android в мобильных операционных системах.
Эта волна инноваций, основанных на ИИ, представляет прямую угрозу для устоявшихся технологических гигантов. Действующие компании, которые не принимают ИИ как платформу для будущих технологий, рискуют остаться позади. Даже если компании вроде Google и Apple и преуспеют во внедрении ИИ в собственные экосистемы, технология искусственного интеллекта очень скоро может выйти из-под их (да и чьего-либо) контроля, сделав традиционные бизнес-модели безнадежно устаревшими.
