Искусственный интеллект: мессия или молоток?
Человечество очень любит сотворить себе кумира и переложить на него ответственность за свою судьбу: «Вот приедет барин, барин нас рассудит». Бум на искусственный интеллект, точнее искусственные интеллектуальные системы (ИИС), так их называют сами учёные, как на нового мессию начался совсем недавно, но сейчас это самая финансово ёмкая отрасль экономики, поглощающая сотни миллиардов долларов и десятки тераватт-часов электричества. И поглощают не просто так! Системы научились очень многому, смогут ли они в обозримом будущем превзойти человека?
Узкий интеллект
Те, кто с ними сталкивался по работе, наверняка, замечали, что каждая нейронка имеет свою специализацию. Одна хорошо создаёт картинки по описанию или промту, другая – видео, третья качественно ищет тексты в лабиринтах Интернета, четвёртая поддерживает светскую беседу и т.д. Проблема в том, что совместить две ипостаси они пока не могут.
У учёных есть базовая классификация, по которой интеллект делится на слабый – вычислительный и сильный – разумный, каждый из них ещё подразделяется на широкий и узкий. Так вот, все машины, которые сейчас научены, – это слабая форма интеллекта, и более того – они заточены на решение весьма узких задач. Можно загрузить в него всю русскую классику и обсуждать трагедию маленького человека в творчестве Достоевского. Но спроси у него, какая сегодня температура за бортом или курс доллара, – всё, ступор.
На домашнем компьютере у автора установлена известная китайская языковая модель. Хорошая «сетка» для проверки текстов, подготовки лекций, да и просто поболтать можно. Охват знаний титанический: знает всё и обо всём. Правда, знания заканчиваются июнем прошлого года, когда она закончила обучение. Так как прямого доступа у Интернету у неё, как и у большинства нейронок, нет, то мы ей «скармливаем» свежую статистику. Но вот работать с картинками она отказывается наотрез: «Я их не вижу». Такой вот узкий текстовый интеллект.
Но в него и ему подобных весь мир лихорадочно вкладывает деньги! Глобальные инвестиции в ИИС в 2020–2025 гг. выросли более чем в пять раз, достигнув совокупного объёма около 500 млрд долларов к 2025 году. И прогнозируется 1 трлн к 2030-му. При этом распределение вложений остаётся крайне неравномерным: на США приходится около 300 млрд, на Китай – 125 млрд, на страны Европейского союза – 45 миллиардов.
Объём государственного финансирования ИИС в России за тот же период оценивается в 5 млрд рублей. Ещё раз – пять миллиардов рублей. То есть менее 0, 1 млрд долларов. Разница – не в цифрах, а в порядках. Мы не отстаём – мы просто в другом измерении.
ИИС ещё и жадный потребитель ресурсов. Обучение одной большой языковой модели сжигает 10 гигаватт-часов – столько хватило бы на годовое электропитание тысячи домов. К 2030 г. дата-центры будут потреблять 945 тераватт-часов – больше, чем вся Япония.
По данным International Energy Agency (IEA) и Carbon Brief, в 2023 г. дата-центры, связанные с этой технологией, потребляли около 4, 5 ГВт мощности, что составляло 8% от общего энергопотребления всех ЦОДов. К 2030 г. этот показатель может вырасти до 14–18, 7 ГВт – до 20% от совокупного потребления дата-центров.
В стоимостном выражении годовые расходы на электроэнергию для ИИС в 2025 г. оцениваются в США – 7, 8 млрд долларов (60 ТВт·ч по 0, 13 долл./кВт·ч). Китай – 6, 3 млрд долларов (70 ТВт·ч по 0, 09 долл./кВт·ч), ЕС – 4, 4 млрд долларов (20 ТВт·ч по 0, 22 долл./кВт·ч).
В России потребление электроэнергии на ИИС оценивается в 1–2 ТВт·ч в год, что даёт затраты на уровне 6–12 млрд рублей. В Москве и Петербурге уже фиксируют локальные перегрузки: тарифы для ЦОДов выросли на 30%, а для граждан – ещё впереди. Эксперты предрекают рост цен на электричество на 10–15% в 2026–2028 годах.
Бороться с формирующимся дефицитом энергии предлагают не только тотальным повышением тарифов, но и в ряде регионов снижением месячной соцнормы потребления электричества с 3, 9 тыс. кВт·ч до нереальных 1, 2 кВт·ч – пара ламп и холодильник. Официальная версия – в целях борьбы с нелегальным майнингом. Или что-то в этом духе.
В плюсе или в минусе?
Но, может, оно того стоит? Ведь, как уверяют McKinsey и Сэм Альтман, ИИС даёт возврат 3–5 на каждый вложенный доллар. Компании растут, эффективность растёт, прибыль растёт. Фондовый рынок пухнет.
Примеры вроде говорят сами за себя. Так, отчёты McKinsey показывают, что компании, активно использующие ИИС, демонстрируют рост прибыли на 20–30%, а в некоторых секторах КПД от его внедрения превышает 40%. Правда, рост зависит от отрасли, стадии внедрения и масштабов инвестиций. Как и рост стоимости акций крупнейших ИИС-компаний – в среднем в период 2020–2025 гг. он был порядка 20–40% годовых.
Кстати, интересную деталь заметили сотрудники профильного MIT. В отсутствие информационного шума эти акции начинают падать. Но как только они достигают какого-то определённого нижнего уровня, то в ведущих мировых СМИ проходит серия публикаций о выдающихся успехах искусственного интеллекта, которые уже почти случились. На крайний случай вот-вот случатся. Акции вновь начинают расти. Инвесторы счастливы.
А они ребята серьёзные, их расстраивать нельзя. Так, в США общие инвестиции составили 300 млрд долларов. Прибыль от внедрения – от 900 до 1200 млрд долларов. ROI (возврат на 1) – 3–4 доллара. Китай – инвестиции 125 млрд долларов. Прибыль – около 500 млрд, ROI – 3, 2–4. ЕС – 45 млрд, 120–150 млрд прибыли, ROI – 2, 5–3, 5. Россия – инвестиции 0, 1–0, 15 млрд долларов, прибыль – 0, 3–0, 5 млрд, ROI не публиковался.
Из чего эта прибыль складывается? Например, внедрение ИИС для прогнозирования спроса в российской рознице сократило списания скоропортящихся товаров на 32%, потери – на 25%, уровень запасов – на 18%, маржинальность выросла на 7%, выручка – на 11%, общий эффект – 1, 2 млрд рублей за год.
А вот и конкретные примеры из реального сектора экономики. Магнитогорский металлургический комбинат (ММК): цифровой помощник на базе ИИС для прогнозирования температуры заказа в электросталеплавильном цехе. Экономический эффект превысил 4, 5 млрд рублей за пять лет за счёт снижения простоев и оптимизации процессов.
«Норильский никель» («Норникель»): ИИ‑системы повысили долю извлечения металлов из руды на 2, 5%, что дало, как пишут в пресс-релизе, «колоссальный прирост» прибыли (оценочно – миллиарды рублей ежегодно).
По оценкам экспертов, российская промышленность получила дополнительную прибыль 500 млрд рублей в 2023–2024 гг. от ИИС (снижение аварийности и затрат на 15%), особенно в металлургии, нефтегазе и автомобилестроении; отдельные заводы сэкономили 1–50 млрд рублей.
Но есть и другие оценки эффективности. Крупнейшие технологические компании наращивают энергетические мощности под ИИ – по некоторым данным, до 10–15 ГВт может быть задействовано под ИИ-нагрузку к 2025 году. Обслуживание такой инфраструктуры стоит около 60 млрд долларов в год без учёта капитальных расходов, амортизации, R&D, маркетинга и прочих операционных расходов при генерации выручки около 40 млрд за 2025 год. Минус минимум 20 млрд долларов! Тем более что пока специфика архитектуры современных LLM (больших языковых моделей) ущербна: непропорционально много ресурсов требуется для решения ограниченных задач.
И логично возникает вот какой вопрос: если наша промышленность получила полтриллиона рублей прибыли за счёт внедрения этого интеллекта, то сколько она вложила в это внедрение? И окупило ли оно себя?
Несмотря на слова скептиков, Nvidia, Microsoft, Google растут в капитализации на 20–40% в год, а их акции – главный двигатель фондовых индексов. Инвесторы в восторге. СМИ нагнетают и ещё больше увеличивают капитализацию. Сегодняшние ИИС-гиганты прибыльны, их балансы устойчивы, они не живут на заёмные средства, как доткомы в 2000-м. Но когда 10 компаний США составляют четверть мировой капитализации, а их рост держится на одном нарративе – «ИИС изменит всё», пора задуматься: а что если изменит не так, как мы думаем?
ИИС – не волшебная палочка, не мессия и не Иисус. Это инструмент типа молотка. Или микроскопа. И как любой инструмент, он усиливает то, что уже есть в системе. Если система строится на неравенстве, он его усилит. Если система строится на монополиях, укрепит. Если система строится на долговом рабстве, просто посчитает, сколько ещё можно взять.
Глобальный ИИС-бум создаёт значительную экономическую отдачу, но пока преимущества концентрируются в руках технологических гигантов и стран – лидеров по инвестициям. И нам пока сложно за ними угнаться. Но если мы хотим иметь будущее, то угнаться необходимо.