tgoop.com/andre_dataist/147
Last Update:
Увидел пост предпринимателя Руслана Галифанова о надувшемся пузыре в ИИ и не смог пройти мимо, не прокомментировав его.
Описанный в посте «пузырь» — это естественный этап развития любой новой технологии. В Gartner называют это «hype cycle» — после периода завышенных ожиданий неизбежно наступает фаза более трезвой оценки и прикладного внедрения технологий.
ИИ-компании уже разделились на два ключевых направления: компании, создающие фундаментальные технологии (например, OpenAI), и те, кто строит прикладные решения на их основе (например, Perplexity).
Но в то же время компании, создающие фундаментальные технологии, сами продуктивизируют их для зарабатывания денег. Так, OpenAI изначально позиционировала себя как некоммерческую организацию, но со временем сместилась к коммерции. Этот переход закономерен: разработка новых моделей требует все больших вычислительных ресурсов и лучших талантов, и за это нужно платить. Конечно, не все текущие проблемы решаются деньгами, например, пока не решен вопрос о том, где искать новые данные для обучения (или как их синтезировать).
Сегодня мы наблюдаем существенный прогресс в ИИ, в частности, появление элементов рассуждений (reasoning) в языковых моделях, что позволяет автоматизировать всё более широкий спектр задач. Исследования показывают, что если работа занимает около получаса, то ИИ сделает её в 30 раз дешевле.
По мере совершенствования алгоритмов, поиска новых вычислительных ресурсов и данных для обучения мы, скорее всего, увидим постепенную, но неотвратимую трансформацию многих «цифровых» профессий, а в дальнейшем и переход автоматизации в физический мир с робототехникой. Сейчас мы находимся на начальной стадии, но тут я настроен скорее оптимистично с учётом текущего прогресса и перспектив.
Естественно, на рынке останутся лишь те стартапы, которые смогут предложить реальную ценность, а не просто «обертку» над существующими моделями. ИИ-продукты должны обладать устойчивым конкурентным преимуществом: доступом к уникальным данным и адаптацией под конкретные задачи. Инвесторы всё чаще хотят вкладываться в компании, решающие прикладные задачи с понятной окупаемостью, а не в долгосрочные высокорисковые технологические проекты.
В технологических проектах инвестируют в людей. Например, Илья Суцкевер благодаря своей репутации привлёк 1 млрд долларов инвестиций на разработку безопасного суперинтеллекта. Хотя мы видим высокую цену человеческого капитала, если вы не специалист мирового уровня в ИИ, то без понятного плана окупаемости привлечь инвестиции будет большой проблемой.
Думаю, мы становимся свидетелями перехода из состояния головокружительного хайпа в стадию осознанного, прагматичного и финансово эффективного внедрения ИИ, способного в долгосрочной перспективе дать толчок к более глубокой автоматизации бизнеса и всех секторов экономики.
Подписывайтесь на канал Руслана — у него полезный контент для тех, кто интересуется бизнесом.
BY 🤖 Датаист
Share with your friend now:
tgoop.com/andre_dataist/147