# Эрик Шмидт: как роботизированные лаборатории и ИИ создадут рынки на триллионы долларов Источник: https://www.youtube.com/watch?v=GPY3hQ-Hlio Канал: Wes Roth Опубликовано: 23.04.2025 --- Экс-председатель совета директоров и бывший генеральный директор Google Эрик Шмидт представил свое видение будущего, где синергия искусственного интеллекта и роботизированных лабораторий трансформирует науку и глобальную экономику. В своем интервью он обсудил резкое ускорение разработки лекарств, неизбежность появления AGI (общего искусственного интеллекта) в ближайшие пять лет и риски перехода технологического противостояния США и Китая в кинетическую фазу. ## 🧬 Революция «мокрых лабораторий» и ИИ-ускорение науки [[JUMP:0:00]] Эрик Шмидт утверждает, что комбинация мощных моделей ИИ и роботизированных лабораторий (так называемых robotic wet labs) приведет к созданию новых индустрий стоимостью в триллионы долларов [0:00]. Этот процесс уже начался: Шмидт и ведущий Уэс Рот приводят в пример систему GNoME от Google DeepMind, которая предназначена для поиска новых материалов [0:26]. Масштабы работы ИИ поражают в сравнении с человеческими возможностями: * Круг человеческих экспериментов по поиску новых материалов — это крошечная точка на фоне достижений GNoME [0:38]. * Традиционные вычислительные методы значительно расширили область поиска, но ИИ-система GNoME буквально «затмевает» всё, что было открыто людьми ранее [0:52]. По словам Шмидта, процесс состоит из двух этапов. Сначала ИИ-модели генерируют «кандидатов» — рецепты потенциально стабильных структур [1:06]. Затем в дело вступает роботизированная рука, которая работает 24 часа в сутки, смешивая ингредиенты и проверяя гипотезы в защищенном боксе [1:31]. Эта технология позволяет искать материалы с заданными свойствами: сверхпрочные, гибкие или обладающие специфическими физическими характеристиками [2:11]. ## 🧪 От лекарств до «ужасных волков»: Биотехнологический прорыв [[JUMP:2:25]] Шмидт подчеркивает, что аналогичный подход сейчас применяется в биологии для создания новых лекарств, изучения патогенов и вирусов [2:25]. Он сообщил, что является основным спонсором группы, создавшей фундаментальную модель для химии, подключенную к роботизированной лаборатории [4:11]. Особенности этого проекта: * Модель обучалась химии как фундаментальная система и самостоятельно генерирует гипотезы для создания новых препаратов [4:24]. * Роботизированная лаборатория тестирует эти гипотезы за ночь и предоставляет отчет к утру, после чего цикл повторяется [4:37]. * Цель проекта — идентифицировать все возможные мишени для лекарств в человеческом организме (druggable targets) в течение следующих двух лет [5:15]. Если эта задача будет решена, информация будет передана в фармацевтическую индустрию, что, по мнению Шмидта, коренным образом изменит способ создания лекарств [5:30]. В качестве яркого примера возможностей современных биотехнологий Уэс Рот упоминает воссоздание «ужасных волков» (direwolves), вымерших более 10 000 лет назад [3:17]. Благодаря технологии CRISPR ученые создали животных, на 99,9% генетически идентичных древним хищникам; три особи — Ромул, Реми и Кэси — уже существуют и отличаются огромными размерами и агрессивным нравом [3:30]. ## 📈 ИИ недооценен: Новая норма в образовании и бизнесе [[JUMP:6:08]] Эрик Шмидт придерживается мнения, что ИИ сейчас не переоценен (overhyped), а, напротив, недооценен [6:59]. Он аргументирует это тем, что «семена» будущих исследований — аспиранты и докторанты (PhD) — уже массово используют ИИ в своих проектах по химии, физике и материаловедению [6:45]. Ситуация на рынке, по наблюдениям Шмидта, такова: * Любая компания сейчас стремится называться «ИИ-компанией», чтобы повысить свою капитализацию, даже если она не занимается разработками в этой сфере [7:39]. * Модели GPT-4.0, Gemini 1.5, Claude 3 и китайская DeepSeek относятся к одному «классу эквивалентности» по своим возможностям [8:20]. * Люди используют эти модели для решения задач, на которые те не были специально обучены, например, для получения психологических консультаций или советов по отношениям [8:47]. ## 🤖 Прорыв в планировании и путь к AGI [[JUMP:9:13]] Шмидт утверждает, что эпоха простого «чата» с ИИ — это история прошлого года. Следующий этап — способность систем к планированию и глубоким рассуждениям [9:27]. Модели вроде OpenAI o3 или DeepSeek R3 демонстрируют дерево решений: пробуют один путь, если он не работает — возвращаются и выбирают другой [9:53]. Прогнозы Шмидта и индустриальный консенсус: * В течение года ИИ заменит подавляющее большинство программистов [10:33]. * В течение года ИИ достигнет уровня математиков высшего звена [10:47]. * Через 3–5 лет появится общий искусственный интеллект (AGI), способный сравниться с умнейшими людьми в любой области — от физики до политики и искусства [12:32]. Шмидт называет это «консенсусом Сан-Франциско», подчеркивая, что в Кремниевой долине это мнение разделяют почти все [12:58]. Технически это станет возможным благодаря «рекурсивному самосовершенствованию» (recursive self-improvement), когда компьютер сам генерирует значительную часть кода для своего развития (сейчас этот показатель составляет около 10–20% в ведущих лабораториях) [12:19]. ## 🏢 Агенты и автоматизация бизнес-процессов [[JUMP:13:26]] Будущее ИИ Шмидт видит в «агентных решениях» — системах, которые имеют память, обучаются и могут выполнять цепочки сложных задач [13:26]. В качестве примера он приводит процесс покупки дома в Вирджинии: один агент ищет участок, другой изучает правила застройки, третий проводит транзакцию, четвертый взаимодействует с архитектором, а пятый — нанимает подрядчиков и даже судится с ними в случае невыполнения работ [13:52]. По мнению гостя, эта модель применима к любому бизнес-процессу, государственному управлению или академической деятельности [14:05]. ## 🇨🇳 Геополитическая схватка: Китай, Open Source и «кража» технологий [[JUMP:14:32]] Обсуждая конкуренцию с Китаем, Шмидт отмечает стратегическую роль открытого кода (open source). Китай активно выпускает модели с открытыми весами, что, по словам ведущего, может быть тактикой по подрыву позиций американских техгигантов, которым сложно конкурировать с бесплатными продуктами [15:37]. Основные тезисы Шмидта о Китае: * Появление модели DeepSeek стало для Китая «моментом ChatGPT» и вызвало обвал американского фондового рынка на триллион долларов за один день [16:43]. * Китайские разработчики научились обходить экспортный контроль на чипы через кражу интеллектуальной собственности, уклонение от тарифов и создание новых алгоритмов, требующих меньше вычислительных мощностей [17:25]. * США мгновенно внедряют новые идеи, изобретенные в Китае, благодаря тому, что те работают в парадигме open source [17:51]. ## 💣 «Игольное ушко»: Риск кинетического конфликта [[JUMP:18:18]] В завершение интервью Эрик Шмидт описывает тревожный сценарий технологической гонки. Он сравнивает текущую ситуацию с монополией США на атомную бомбу, которая продлилась всего четыре года [19:20]. В индустриях с «сетевым эффектом» лидер обычно получает 90% рынка, что создает экзистенциальную угрозу для отстающих [19:48]. Шмидт моделирует логику действий проигрывающей стороны (например, Китая): 1. Попытка кражи интеллектуальной собственности и переманивания специалистов [20:15]. 2. Адверсариальные атаки (взлом и модификация ИИ-системы противника) [20:27]. 3. Если предыдущие шаги не помогли — нанесение удара по дата-центрам противника [20:41]. Шмидт задается вопросом, готовы ли США бомбить китайские дата-центры, если те вырвутся вперед на несколько месяцев [20:54]. Он упоминает ироничное предложение одного из коллег: заключить договор, по которому страны «минируют» электросети друг друга, чтобы иметь возможность мгновенно отключить ИИ конкурента в случае угрозы [21:07]. Эту проблему он называет «прохождением через игольное ушко» — человечеству нужно достичь преимуществ ИИ, не уничтожив себя в процессе конкуренции [21:45].