Венчурный фонд Andreessen Horowitz (a16z) представил анализ текущего состояния индустрии искусственного интеллекта. Партнёр фонда Мартин Касадо утверждает, что мы находимся в точке крупнейшего экономического сдвига в истории, где стоимость создания контента и интеллектуальной деятельности падает на четыре-пять порядков.
🕰 Семьдесят лет эволюции ИИ: от экспертных систем до распознавания образов 0:09
История искусственного интеллекта насчитывает уже около 70 лет, и, по мнению Мартина Касадо, по всем метрикам этот путь был огромным успехом . Развитие технологий шло по нарастающей, решая задачи, которые ранее считались непосильными для вычислительных машин.
Основные вехи развития ИИ, выделенные Касадо:
- 1950-е — 1960-е годы: появление экспертных систем, которые успешно применялись для медицинской диагностики .
- 1980-е — 1990-е годы: компьютеры научились обыгрывать людей (в частности, российских гроссмейстеров) в шахматы .
- Современный этап: достигнуты успехи в распознавании изображений, робототехнике и детекции рукописного текста.
Касадо подчеркивает, что во многих узких задачах ИИ уже давно превосходит человека. Например, алгоритмы лучше справляются с идентификацией объектов на снимках и распознаванием почерка . Эти технологии уже приносят колоссальную ценность гигантам рынка: каждый поиск в Google или системы персональных рекомендаций работают на базе ИИ .
📉 Экономический барьер: почему ИИ долго не становился массовой платформой 1:29
Несмотря на «магические» возможности старого ИИ, в инвестиционном сообществе долгое время существовал парадокс: почему эта технология не вызвала платформенного сдвига, аналогичного появлению мобильной связи или интернета ?
Исследования a16z показали, что проблема заключалась не в технологиях, а в экономике. Касадо выделяет несколько причин, почему стартапам было сложно строить бизнес на «традиционном» ИИ:
- Нишевость: большинство решений применялись в узких сегментах и не имели массового спроса .
- Проблема точности: в таких сферах, как робототехника, критически важна абсолютная точность. Добиться её невероятно дорого и сложно .
- Зависимость от «железа»: многие решения требовали дорогостоящего аппаратного обеспечения.
- Конкуренция с человеческим мозгом: человеческий мозг — это невероятно эффективная и дешевая «вычислительная машина».
В качестве примера Касадо приводит индустрию беспилотных автомобилей. В 2003 году Себастьян Трун выиграл DARPA Grand Challenge, проехав на автономном фургоне по пустыне . Казалось, что проблема решена. Однако спустя 20 лет и $75 млрд инвестиций всей индустрии, юнит-экономика роботакси всё ещё проигрывает Uber и Lyft, так как им приходится конкурировать с эффективностью человеческого водителя .
🚀 Новая волна: эпоха больших моделей и «бесплатного» творчества 3:29
Текущая волна ИИ, основанная на больших (фундаментальных) моделях, принципиально отличается именно своей экономической моделью. Эти нейросети работают с текстом, изображениями и аудио, открывая области, которые раньше были недоступны машинам: творчество, рассуждение на естественном языке и социальное взаимодействие .
По мнению Касадо, новые модели решают проблемы старого ИИ:
- Огромные рынки: индустрии видеоигр и кино оцениваются более чем в $500 млрд .
- Отсутствие жестких рамок точности: для создания фантастического изображения или написания сонета не существует понятия «абсолютной правильности», что снижает порог входа для технологии .
- Превосходство над человеком по стоимости: в задачах коммуникации и креатива компьютеры внезапно оказались гораздо дешевле и эффективнее людей .
Касадо приводит конкретный пример: создание портрета в стиле Pixar.
- ИИ: стоимость генерации составляет около 1/100 цента, а время выполнения — 1 секунда .
- Человек: услуги графического дизайнера обойдутся минимум в $100 и потребуют более часа работы .
Разрыв составляет четыре порядка (в 10 000 раз). Аналогичная ситуация наблюдается в юриспруденции: анализ сложного юридического документа с помощью LLM обходится в 10 000 – 100 000 раз дешевле, чем час работы адвоката, стоящий в среднем $500 .
🌍 Глобальные последствия: маржинальная стоимость создания стремится к нулю 6:54
Как утверждает Касадо, a16z сейчас наблюдает за ростом компаний, которые развиваются быстрее всех в истории интернета, будь то выручка или количество пользователей . История знает два примера подобных радикальных падений стоимости:
- Микрочипы: снизили маржинальную стоимость вычислений до нуля. До этого расчеты велись вручную (логарифмические таблицы), затем появился компьютер ENIAC, и это породило гигантов вроде IBM и HP .
- Интернет: снизил маржинальную стоимость распространения информации до нуля, что привело к появлению Amazon, Google и Salesforce .
Фундаментальный тезис a16z заключается в том, что текущие модели снижают до нуля маржинальную стоимость создания (контента) и понимания (логического вывода) .
👷♂️ Рынок труда и будущее «воплощенного» AGI 8:26
Обсуждая вопрос исчезновения рабочих мест из-за ИИ, Касадо выражает оптимизм. Он опирается на опыт прошлых эпох: если спрос на продукт эластичен (как спрос на вычисления или на передачу данных), то снижение стоимости единицы продукта ведет к колоссальному росту общего потребления .
Вместо уничтожения ценности, технология расширяет рынок. По мнению спикера, ИИ не заменит людей, а увеличит общую пропускную способность экономики и создаст новую волну культовых компаний .
В финале выступления Касадо делает амбициозный прогноз:
- Впервые в истории виден реальный путь к созданию «воплощенного» AGI (Embodied Artificial General Intelligence) .
- Это будет не просто набор дорогих и бесполезных роботов, а экономически жизнеспособные системы, способные решать реальные физические задачи .
Для реализации этого потенциала потребуется тесное партнерство между венчурным капиталом, технологическим сообществом и государственными регуляторами в Вашингтоне .
