ШІ трансформує глобальні бізнес-моделі
Штучний інтелект міцно вкоренився в сучасному житті та продовжує розвиватися стрімкими темпами. Але у світі, де традиційно панують глобальні корпорації, ШІ став не просто революційною технологією, а й головним «руйнівником».
ШІ кидає виклик не просто усталеним бізнес-моделям і ринковим структурам, а й цілим галузям. Питання не в тому, чи є ШІ руйнівним для них, а в тому, наскільки глибокі зміни тепер чекають на світ.
Нова технологічна ера
У жовтні 2024 року було опубліковано звіт «Наскільки ШІ справді інноваційний», складений за підсумками дослідницької роботи головного футуролога компанії ARK Invest Бретта Вінтона.
У дослідженні Бретта зроблено спробу визначити та проаналізувати природу штучного інтелекту і революційність його впливу на усталений уклад у технологічній галузі. Зокрема, вивчаються наслідки безпрецедентного прискорення розвитку ШІ для таких гігантів, як Google та Apple.
Бретт Вінтон працює в компанії з моменту заснування, відповідаючи за довгострокові прогнози ARK. Саме він складає оцінку можливого впливу різних інновацій на фондовий ринок, криптоактиви та світову економіку загалом.
До приходу в ARK Бретт обіймав посаду віцепрезидента і старшого аналітика в групі досліджень стратегічних змін у компанії AllianceBernstein. Теми його досліджень включали глобальну енергетику в умовах регулювання викидів вуглекислого газу, соціальні мережі, сферу фінансових послуг тощо.
Висновки такого експерта заслуговують на увагу, якими б категоричними вони не були.
І оцінка Вінтона не залишає місця для сумнівів: ШІ є підривною технологією, розвиваючись швидше, ніж будь-яка інша технологія в історії людства!
Завдяки таким інноваціям обмежені в ресурсах невеликі компанії не тільки можуть кидати виклик усталеним галузевим гігантам, а й навіть обганяти їх.
Такі технології відрізняються трьома ключовими характеристиками:
Усі ці три характеристики є відмітними рисами ШІ, виділяючи його як трансформаційну силу у світовій економіці.
Зниження вартості ШІ: революційна доступність
Неможливо заперечити, що однією з найяскравіших ознак штучного інтелекту зараз, безумовно, є стрімке зниження його експлуатаційних витрат.
Наприклад, побудована Вінтоном експонента показує, що 2020 року навчання моделі ШІ типу GPT-4 обійшлося б у $6 млрд (!), а вартість виділеного комп'ютера для генерації вихідних даних дорівнювала б $40 млн. Теоретично технології були готові до такого кроку, але з економічного погляду витрати були безглуздими.
На практиці ж отримання якісних вихідних даних GPT-4 стало можливим тільки у 2023 році, коли для навчання було потрібно «лише» $100 млн інвестицій. А вже в серпні 2024 року витрати на навчання інноваційної великої мовної моделі GPT-4o впали до менш ніж $10 млн!
Нагадаємо, що знаменитий закон Мура (Moore's law) — це емпіричне спостереження, зроблене одним із засновників корпорації Intel Гордоном Муром. У 1965 році він передбачив, що кількість транзисторів на інтегральній мікросхемі подвоюватиметься що 12 місяців без зміни ціни. Згодом Мур переглянув прогноз, збільшивши строк подвоєння до 18–24 місяців. Або, інакше кажучи, дворазове зниження вартості розробки відбувається що 1–2 роки.
Часто для ілюстрації описаного Муром ефекту наводять жартівливе порівняння: якби авіапромисловість розвивалася за такою самою експонентною швидкістю, то Boeing 767 можна було б придбати за $500, а для обльоту на ньому всієї земної кулі знадобилося б 20 хвилин і 19 літрів пального.
Бретт Вінтон таких сміливих аналогій не проводить, але в його дослідженні зазначено, що розвиток ШІ зараз відбувається з темпами, які в 4–6 разів вищі за «подвоєння Мура». Футуролог прогнозує, що за збереження нинішньої експоненти у 2026 році з'явиться можливість генерувати результати якості GPT-4 навіть на смартфоні.
Швидке зниження витрат має глибокі наслідки як для стартапів, так і для чинних технологічних компаній. Тепер малі підприємства і навіть окремі розробники можуть дозволити собі експериментувати та впроваджувати інновації з ШІ. Це — ключ, що дозволяє їм кидати виклик великим корпораціям.
Революційна сила ШІ виходить далеко за межі сфери технологій. Штучний інтелект дедалі частіше впроваджується в охорону здоров'я, фінансову, виробничу галузі тощо.
Фактично, як зауважує в дослідженні Вінтон, нині ШІ тією чи іншою мірою вже використовується в усіх секторах світової економіки. Завдяки цій інноваційній платформі постійно не просто з'являються нові підприємства, а й формуються цілі галузі.
Глибину міжгалузевого впливу ШІ можна відстежити, наприклад, на основі аналізу квартальних і річних звітів підприємств із найрізноманітніших сфер діяльності. Можна помітити, як постійно зростає кількість компаній, що представляють енергетику, охорону здоров'я, виробництво і торгівлю споживчими товарами, які закладають використання ШІ у свої стратегічні плани розвитку.
Чи становить ризик ШІ, проникаючи в ті сектори, які раніше не залучали високотехнологічні інновації?
Безумовно. Але лише для тих із них, хто або приділяв недостатню увагу новим трендам, або взагалі ігнорував їх.
З іншого боку, міжгалузева експансія відкриває масу можливостей за межами традиційного технологічного ландшафту. Це — чиста конкурентна перевага.
Для демонстрації сказаного Бретт звертається до прикладів фінансової сфери та охорони здоров'я. Це галузі, в яких, на його думку, неефективність давно переслідує систему.
Фінанси та медицина традиційно працюють з величезними масивами інформації. Застосування традиційних інструментів неминуче призводить до накопичення невикористовуваних (або недостатньо використовуваних) даних. Фахівці-люди просто не в змозі охопити всю інформацію, і значна частина масиву відкидається.
Але інструменти на основі ШІ здатні аналізувати весь спектр даних! Такий підхід в охороні здоров'я міг би зробити справжню революцію в діагностиці, планах лікування та догляді за пацієнтами.
А системи ШІ у фінансах допоможуть оптимізувати операції, поліпшити виявлення шахрайства і надавати персоналізовані фінансові консультації.
Інакше кажучи, ШІ може перетворювати величезні масиви інформації на дієві ідеї.
Дилема Mega-Tech: чи зможуть техногіганти наздогнати прогрес
Особливе місце в дослідженні Вінтона відводиться екзистенційній дилемі, з якою наразі зіткнулися такі технологічні гіганти, як Google та Apple.
Протягом десятиліть ці імперії будували свою стратегію на усталених та перевірених бізнес-моделях і технологіях. Однак в умовах стрімкого розвитку ШІ такі компанії опинилися перед дуже непростим вибором.
Чи можуть вони включати ШІ у свої екосистеми? І чи повинні вони це робити?
Для керівництва гігантів це зовсім не абстрактні питання на тлі багатомільярдних доходів, які генерують їхні сьогоднішні бізнес-моделі. Побоювання фінансових і репутаційних втрат цілком зрозумілі.
Традиційні технологічні компанії покладалися на стратегію «швидкого послідовника».
Швидкий послідовник — це компанія, яка чекає, поки хтось впровадить інновації. Якщо запуск був вдалим, то послідовник, який має значно більший ресурс, у найкоротші строки випускає схожий продукт і забезпечує собі перевагу та відсутність прямих конкурентів.
Дозволяючи стартапам виявляти та оптимізувати нові технології, великі технологічні компанії «знімали вершки» і, використовуючи свою фінансову міць і сильну технічну базу, впроваджували та масштабували нові розробки.
Але це добре працювало в минулому.
Запаморочливе зниження витрат на ШІ та прискорення зростання його продуктивності зробили сценарій «швидкого послідовника» скрутним, а іноді й програшним!
Наприклад, Google відстав від OpenAI у випуску великої мовної моделі (LLM). Попри всі зусилля, моделі ШІ від Google незмінно залишаються дорожчими та менш продуктивними.
Приблизно те саме можна сказати й про Llama 3 — модель із відкритим вихідним кодом компанії Meta. Apple взагалі загальмувала з випуском власної великої мовної моделі. Перший випуск її платформи штучного інтелекту припав на жовтень 2024 року, а повноцінний доступ буде відкрито навесні 2025 року.
Але, як зауважує Вінтон, повільне прийняття ШІ технологічними компаніями — це не лише питання технологічної майстерності (її гігантам якраз не позичати). Такі компанії, як Google та Apple, можуть втратити набагато більше, якщо... будуть надмірно поспішати з впровадженням ШІ!
Річ у тім, що системи ШІ все ще залишаються непередбачуваними, страждають на галюцинації і часто видають помилкові результати. З кожною новою ітерацією недоліків стає дедалі менше, але повністю подолати їх досі не вдалося.
Такі прогалини в діях ШІ можуть завдати значної шкоди репутації усталених брендів. Для компаній, на кону в яких мільярди доларів грошових потоків, ризики розгортання неперевірених моделей ШІ вкрай значні.
Утім, вибирати їм, схоже, доводиться лише з «поганих» варіантів.
Адже, притримуючи впровадження ШІ, техногіганти можуть втратити ще більше. Стартапи та перспективні конкуренти, не маючи аналогічних ризиків, продовжують впроваджувати інновації та розвивати платформи ШІ.
З мистецтва війни відомо, що одним із найнебезпечніших суперників є той, якому нема чого втрачати.
ШІ як платформа для інновацій: новий прорив
Найважливішим аспектом трансформаційного потенціалу ШІ є його роль як основи для подальших інновацій.
Штучний інтелект став найважливішим каталізатором технологічної конвергенції, стимулюючи прориви в найрізноманітніших галузях: від автономних автомобілів до передових технологій акумулювання енергії.
Ці напрями вже привертають величезні інвестиції: у 2024 році третина світового венчурного фінансування (або понад $90 млрд) припала саме на компанії сфери ШІ. Тільки у США розробки ШІ залучили 40% усіх венчурних інвестицій.
Віра інвесторів у те, що ШІ є наступним рубежем технологічного прориву, міцнішає.
Ця хвиля інновацій, заснованих на ШІ, становить пряму загрозу для усталених технологічних гігантів. Наявні компанії, які не сприймають ШІ як платформу для майбутніх технологій, ризикують залишитися позаду. Навіть якщо компанії на кшталт Google та Apple і досягнуть успіху у впровадженні ШІ у власні екосистеми, технологія штучного інтелекту дуже скоро може вийти з-під їхнього (та й чийогось іншого) контролю, зробивши традиційні бізнес-моделі безнадійно застарілими.
Нова технологічна ера
У жовтні 2024 року було опубліковано звіт «Наскільки ШІ справді інноваційний», складений за підсумками дослідницької роботи головного футуролога компанії ARK Invest Бретта Вінтона.
У дослідженні Бретта зроблено спробу визначити та проаналізувати природу штучного інтелекту і революційність його впливу на усталений уклад у технологічній галузі. Зокрема, вивчаються наслідки безпрецедентного прискорення розвитку ШІ для таких гігантів, як Google та Apple.
Підрозділ з управління інвестиціями компанії Ark Invest. Джерело: Wealth Management
ARK Investment Management LLC (або просто ARK Invest) — американська компанія, заснована легендарною Кеті Вуд 2014 року, яка фокусується на інвестуванні в передові технології: штучний інтелект, секвенування ДНК, редагування генів CRISPR, робототехніку, електромобілі, зберігання енергії, фінтех, 3D-друк, технологію блокчейну і криптовалюти. Під управлінням компанії працюють 9 інвестиційних біржових фондів і венчурний фонд ARK Venture Fund.
Бретт Вінтон працює в компанії з моменту заснування, відповідаючи за довгострокові прогнози ARK. Саме він складає оцінку можливого впливу різних інновацій на фондовий ринок, криптоактиви та світову економіку загалом.
До приходу в ARK Бретт обіймав посаду віцепрезидента і старшого аналітика в групі досліджень стратегічних змін у компанії AllianceBernstein. Теми його досліджень включали глобальну енергетику в умовах регулювання викидів вуглекислого газу, соціальні мережі, сферу фінансових послуг тощо.
Висновки такого експерта заслуговують на увагу, якими б категоричними вони не були.
І оцінка Вінтона не залишає місця для сумнівів: ШІ є підривною технологією, розвиваючись швидше, ніж будь-яка інша технологія в історії людства!
Бретт Вінтон. Джерело: Bloomberg
Вінтон пояснює, що однією з найцікавіших особливостей таких технологічних проривів є їхня здатність «зрівнювати шанси» на ринках (як у знаменитому гангстерському вислові про револьвер Кольта: «Бог створив людей, а полковник Кольт їх зрівняв»).
Завдяки таким інноваціям обмежені в ресурсах невеликі компанії не тільки можуть кидати виклик усталеним галузевим гігантам, а й навіть обганяти їх.
Такі технології відрізняються трьома ключовими характеристиками:
1. Вони різко знижують попередні витрати.
2. Вони пропонують міжсекторну застосовність.
3. Вони стимулюють створення інноваційних платформ.
Усі ці три характеристики є відмітними рисами ШІ, виділяючи його як трансформаційну силу у світовій економіці.
Зниження вартості ШІ: революційна доступність
Неможливо заперечити, що однією з найяскравіших ознак штучного інтелекту зараз, безумовно, є стрімке зниження його експлуатаційних витрат.
Наприклад, побудована Вінтоном експонента показує, що 2020 року навчання моделі ШІ типу GPT-4 обійшлося б у $6 млрд (!), а вартість виділеного комп'ютера для генерації вихідних даних дорівнювала б $40 млн. Теоретично технології були готові до такого кроку, але з економічного погляду витрати були безглуздими.
На практиці ж отримання якісних вихідних даних GPT-4 стало можливим тільки у 2023 році, коли для навчання було потрібно «лише» $100 млн інвестицій. А вже в серпні 2024 року витрати на навчання інноваційної великої мовної моделі GPT-4o впали до менш ніж $10 млн!
Експонента зниження вартості навчання і розгортання моделей ШІ. Джерело: ARK Invest
Футуролог підрахував, що вартість навчання і розгортання моделей ШІ в середньому скорочується вдвічі що 4 місяці. Це значно вище за показник знаменитого закону Мура, яким упродовж десятиліть визначаються маркери зростання обчислювальної потужності напівпровідників.
Нагадаємо, що знаменитий закон Мура (Moore's law) — це емпіричне спостереження, зроблене одним із засновників корпорації Intel Гордоном Муром. У 1965 році він передбачив, що кількість транзисторів на інтегральній мікросхемі подвоюватиметься що 12 місяців без зміни ціни. Згодом Мур переглянув прогноз, збільшивши строк подвоєння до 18–24 місяців. Або, інакше кажучи, дворазове зниження вартості розробки відбувається що 1–2 роки.
Часто для ілюстрації описаного Муром ефекту наводять жартівливе порівняння: якби авіапромисловість розвивалася за такою самою експонентною швидкістю, то Boeing 767 можна було б придбати за $500, а для обльоту на ньому всієї земної кулі знадобилося б 20 хвилин і 19 літрів пального.
Бретт Вінтон таких сміливих аналогій не проводить, але в його дослідженні зазначено, що розвиток ШІ зараз відбувається з темпами, які в 4–6 разів вищі за «подвоєння Мура». Футуролог прогнозує, що за збереження нинішньої експоненти у 2026 році з'явиться можливість генерувати результати якості GPT-4 навіть на смартфоні.
Швидке зниження витрат має глибокі наслідки як для стартапів, так і для чинних технологічних компаній. Тепер малі підприємства і навіть окремі розробники можуть дозволити собі експериментувати та впроваджувати інновації з ШІ. Це — ключ, що дозволяє їм кидати виклик великим корпораціям.
Прогноз зниження витрат на навчання ШІ до 2030 року: -75% щорічно. Джерело: ARK Invest
Міжсекторний прорив: розширення сфери впливу ШІ
Революційна сила ШІ виходить далеко за межі сфери технологій. Штучний інтелект дедалі частіше впроваджується в охорону здоров'я, фінансову, виробничу галузі тощо.
Фактично, як зауважує в дослідженні Вінтон, нині ШІ тією чи іншою мірою вже використовується в усіх секторах світової економіки. Завдяки цій інноваційній платформі постійно не просто з'являються нові підприємства, а й формуються цілі галузі.
Глибину міжгалузевого впливу ШІ можна відстежити, наприклад, на основі аналізу квартальних і річних звітів підприємств із найрізноманітніших сфер діяльності. Можна помітити, як постійно зростає кількість компаній, що представляють енергетику, охорону здоров'я, виробництво і торгівлю споживчими товарами, які закладають використання ШІ у свої стратегічні плани розвитку.
Чи становить ризик ШІ, проникаючи в ті сектори, які раніше не залучали високотехнологічні інновації?
Безумовно. Але лише для тих із них, хто або приділяв недостатню увагу новим трендам, або взагалі ігнорував їх.
З іншого боку, міжгалузева експансія відкриває масу можливостей за межами традиційного технологічного ландшафту. Це — чиста конкурентна перевага.
Для демонстрації сказаного Бретт звертається до прикладів фінансової сфери та охорони здоров'я. Це галузі, в яких, на його думку, неефективність давно переслідує систему.
Фінанси та медицина традиційно працюють з величезними масивами інформації. Застосування традиційних інструментів неминуче призводить до накопичення невикористовуваних (або недостатньо використовуваних) даних. Фахівці-люди просто не в змозі охопити всю інформацію, і значна частина масиву відкидається.
Але інструменти на основі ШІ здатні аналізувати весь спектр даних! Такий підхід в охороні здоров'я міг би зробити справжню революцію в діагностиці, планах лікування та догляді за пацієнтами.
А системи ШІ у фінансах допоможуть оптимізувати операції, поліпшити виявлення шахрайства і надавати персоналізовані фінансові консультації.
Інакше кажучи, ШІ може перетворювати величезні масиви інформації на дієві ідеї.
Дилема Mega-Tech: чи зможуть техногіганти наздогнати прогрес
Особливе місце в дослідженні Вінтона відводиться екзистенційній дилемі, з якою наразі зіткнулися такі технологічні гіганти, як Google та Apple.
Протягом десятиліть ці імперії будували свою стратегію на усталених та перевірених бізнес-моделях і технологіях. Однак в умовах стрімкого розвитку ШІ такі компанії опинилися перед дуже непростим вибором.
Чи можуть вони включати ШІ у свої екосистеми? І чи повинні вони це робити?
Для керівництва гігантів це зовсім не абстрактні питання на тлі багатомільярдних доходів, які генерують їхні сьогоднішні бізнес-моделі. Побоювання фінансових і репутаційних втрат цілком зрозумілі.
Традиційні технологічні компанії покладалися на стратегію «швидкого послідовника».
Швидкий послідовник — це компанія, яка чекає, поки хтось впровадить інновації. Якщо запуск був вдалим, то послідовник, який має значно більший ресурс, у найкоротші строки випускає схожий продукт і забезпечує собі перевагу та відсутність прямих конкурентів.
Дозволяючи стартапам виявляти та оптимізувати нові технології, великі технологічні компанії «знімали вершки» і, використовуючи свою фінансову міць і сильну технічну базу, впроваджували та масштабували нові розробки.
Але це добре працювало в минулому.
Запаморочливе зниження витрат на ШІ та прискорення зростання його продуктивності зробили сценарій «швидкого послідовника» скрутним, а іноді й програшним!
Наприклад, Google відстав від OpenAI у випуску великої мовної моделі (LLM). Попри всі зусилля, моделі ШІ від Google незмінно залишаються дорожчими та менш продуктивними.
Приблизно те саме можна сказати й про Llama 3 — модель із відкритим вихідним кодом компанії Meta. Apple взагалі загальмувала з випуском власної великої мовної моделі. Перший випуск її платформи штучного інтелекту припав на жовтень 2024 року, а повноцінний доступ буде відкрито навесні 2025 року.
Що означає це різке зниження витрат для наявних технологічних компаній? Навіть невеликі затримки в часі виходу на ринок, імовірно, призведуть до серйозних розривів у продуктивності. Швидкість зниження витрат робить стратегію швидкого послідовника менш ефективною,— йдеться в дослідженні.
Читати також: Google: тепер і на ядерному паливі!
Але, як зауважує Вінтон, повільне прийняття ШІ технологічними компаніями — це не лише питання технологічної майстерності (її гігантам якраз не позичати). Такі компанії, як Google та Apple, можуть втратити набагато більше, якщо... будуть надмірно поспішати з впровадженням ШІ!
Річ у тім, що системи ШІ все ще залишаються непередбачуваними, страждають на галюцинації і часто видають помилкові результати. З кожною новою ітерацією недоліків стає дедалі менше, але повністю подолати їх досі не вдалося.
Такі прогалини в діях ШІ можуть завдати значної шкоди репутації усталених брендів. Для компаній, на кону в яких мільярди доларів грошових потоків, ризики розгортання неперевірених моделей ШІ вкрай значні.
Утім, вибирати їм, схоже, доводиться лише з «поганих» варіантів.
Адже, притримуючи впровадження ШІ, техногіганти можуть втратити ще більше. Стартапи та перспективні конкуренти, не маючи аналогічних ризиків, продовжують впроваджувати інновації та розвивати платформи ШІ.
З мистецтва війни відомо, що одним із найнебезпечніших суперників є той, якому нема чого втрачати.
ШІ як платформа для інновацій: новий прорив
Найважливішим аспектом трансформаційного потенціалу ШІ є його роль як основи для подальших інновацій.
Штучний інтелект став найважливішим каталізатором технологічної конвергенції, стимулюючи прориви в найрізноманітніших галузях: від автономних автомобілів до передових технологій акумулювання енергії.
Ці напрями вже привертають величезні інвестиції: у 2024 році третина світового венчурного фінансування (або понад $90 млрд) припала саме на компанії сфери ШІ. Тільки у США розробки ШІ залучили 40% усіх венчурних інвестицій.
Віра інвесторів у те, що ШІ є наступним рубежем технологічного прориву, міцнішає.
Частка венчурного інвестування в ШІ. Джерело: ARK Invest
Такі стартапи, як OpenAI, Perplexity і Humane, не просто кидають виклик нинішнім компаніям — вони перевизначають цілі галузі. Perplexity та OpenAI націлилися на домінування Google у пошуку, а Humane і Rabbit претендують на роль руйнівників монополій Apple та Android у мобільних операційних системах.
Ця хвиля інновацій, заснованих на ШІ, становить пряму загрозу для усталених технологічних гігантів. Наявні компанії, які не сприймають ШІ як платформу для майбутніх технологій, ризикують залишитися позаду. Навіть якщо компанії на кшталт Google та Apple і досягнуть успіху у впровадженні ШІ у власні екосистеми, технологія штучного інтелекту дуже скоро може вийти з-під їхнього (та й чийогось іншого) контролю, зробивши традиційні бізнес-моделі безнадійно застарілими.
