Аккредитация в обмен на вузы: ИТ-компании обяжут тратить 3% сэкономленных налогов на студентов Аккредитация в обмен на вузы: ИТ-компании обяжут тратить 3% сэкономленных налогов на студентов Anthropic наносит ответный удар по Пентагону Anthropic наносит ответный удар по Пентагону Amazon решил поджечь рынок смартфонов Amazon решил поджечь рынок смартфонов Xiaomi меняет фокус со смартфонов на электромобили Xiaomi меняет фокус со смартфонов на электромобили

Парадокс искусственного интеллекта: деньги есть, прибыли нет

1 мин
Иллюстрация сгенерирована нейросетью Imagen 3

В отчёте Стэнфордского университета об искусственном интеллекте снова обратили внимание на тот факт, что при огромных инвестициях и стремительном техническом прогрессе ИИ пока всё ещё приносит очень небольшую отдачу бизнесу.

В 2024 году мировые корпорации инвестировали в ИИ 252,3 миллиарда долларов (рост на 26%). При этом большинство компаний, внедривших технологию, признаются в скромных результатах: экономия затрат менее 10%, рост выручки до 5%. Ситуация подозрительно знакома. Специалисты Стэнфорда замечают, что компании «только в начале пути», только пока никто не видит конца этому «началу».

Одновременно вычислительные мощности для обучения ведущих моделей удваиваются каждые 5 месяцев, размер датасетов — каждые 8 месяцев, а энергопотребление — ежегодно. Это приводит к заметному росту выбросов углекислого газа: если ранняя модель AlexNet десятилетней давности «стоила» всего 0,01 тонны углекислого газа, то Llama 3.1 405B — почти 9000 тонн.

Стоит ли оно того? Вопрос в метриках и ожиданиях. ИИ может не приносить деньги напрямую, но при этом повышать эффективность труда и систематизировать типовые задачи. Например, почти все респонденты используют ИИ для работы с базами данных, написания кода, создания и реализации контент-планов. Многие компании не инвестируют большие деньги в создание продукта с нуля, предпочитая пользоваться готовыми решениями с открытым исходным кодом и дообучать под свои нужды, сильно сокращая затраты.

Здесь возникают другие риски — что люди, наоборот, станут ленивыми и менее продуктивными, у сгенерированного кода будут проблемы, а часть сотрудников уволят — но пока в ближайшее время такие тенденции не прослеживаются.

А есть области применения ИИ, где выручка играет не самую главную роль. Возьмём ту же медицину: модель GluFormer от Nvidia, обученная на более 10 миллионов измерений глюкозы от почти 11 тысяч человек, может прогнозировать здоровье на 4 года вперёд и заранее выявлять случаи диабета и смертей от сердечно-сосудистых заболеваний.

// Илья Власов