Рыночная оценка главного производителя чипов для ИИ (контролирует 80-95% рынка – ред.) превысила 3 трлн долларов, что позволило NVIDIA стать второй по стоимости (после Apple) публичной компанией. Нынешний взлет ее стоимости вязан исключительно с хайпом вокруг технологий искусственного интеллекта. При этом часть специалистов и инвесторов считают акции NVIDIA и ИИ как технологию в целом переоцененной
После того как хедж-фонд Elliott Management разослал письмо своим инвесторам, где сообщается, что NVIDIA находится в “пузыре”, а технология ИИ, определяющая стоимость ее акций, “переоценена”, споры о реальной стоимости того, что сегодня называют искусственным интеллектом разгорелись с новой силой.
В письме говорится, что Elliott Management сомневается в том, что крупные технологические компании и далее продолжат закупать чипы NVIDIA в таких больших объемах, что ИИ “переоценен, а приложения на базе ИИ еще не готовы к массовому использованию”. Также по мнению аналитиков Elliott Management многие из предполагаемых вариантов использования искусственного интеллекта “никогда не будут экономически эффективными, не будут работать правильно, потребляют слишком много энергии и ненадежны”.
Так старший вице-президент NVIDIA по телекоммуникациям Ронни Васишта, выступая на телекоммуникационной конференции MWC Las Vegas 2024, заявил, что ему больше не задают этот вопрос: “Конечно, я не считаю ИИ пузырем, ни технологическим, ни финансовым. Размер инвестиций, и, что важно, пользы, которую компании начинают видеть от использования ИИ, подтверждает его ценность. Основываясь на работе, которую мы проделали с нашими телекоммуникационными партнерами по всему миру, мы знаем, как они интегрируют ИИ не только в свои бизнес-модели, но и в свой способ работы, повышая производительность. Я думаю, что вопрос о пузыре уже позади. Мы переходим к этапу инноваций, связанных с внедрением ИИ”.
И хотя вице-президент NVIDIA в данном споре заинтересованная сторона, все эксперты, опрошенные “Российской газетой”, в целом согласны с ним.
Первый вице-президент по технологиям МТС Павел Воронин скепсис инвесторов и экспертов объясняет теорией “циклов хайпа” Gartner, когда на первом этапе технология резко набирает популярность, на втором – происходит коррекция ожиданий – от завышенных до реальных перспектив, на третьем этапе – технология достигает плато продуктивности, становится зрелой и экономически выгодной.
В NVIDIA, впрочем, на фоне своего блестящего финансового положения и успешного запуска новых чипов для обучения ИИ, заказчики на которые выстроились в очередь, от споров относительно “пузыря ИИ” просто отмахиваются.
“ИИ сейчас вплотную подобрался к так называемой “впадине разочарований”, где становятся понятны как проблемы технологии, так и возможности ее масштабирования. Но в целом ИИ остается трендом номер один, который с нами надолго. По данным McKinsey, искусственный интеллект используют уже 35% компаний, а эксперты аналитических компаний считают, что расходы на решения ИИ к 2027 году превысят $500 млрд. При этом объем российского рынка может достигнуть 1 трлн рублей уже в следующем году. Бизнес сейчас от экспериментов переходит к комплексному применению ИИ, которое включает большое количество разных процессов, начиная с правового регулирования”, – рассказал “РГ” Воронин.
Отмечая, что в истории уже были случаи, когда технология оказалась переоценена и не нашла такого широкого применения, как изначально предполагалось (дополненная и виртуальная реальность, 3D-видео, WEB-3) специалисты уверены, что ситуация вокруг ИИ принципиально иная.
По мнению основателя инвестиционной компании The12 Capital Дмитрия Козлова, после появления GPT-3 качество моделей и результатов, которые они дают, существенно возросло и, как следствие, увеличилось и количество примеров применения разных моделей в отраслях и секторах экономики. На основе больших LLM-моделей стало появляться множество AI-агентов от независимых разработчиков. Наиболее распространенные примеры AI-агентов – различные чат-боты, заменяющие сотрудников службы поддержки клиентов, или голосовые ассистенты (Siri, Алиса и проч.).
“Справедливо, что ИИ – очень дорогая технология, требующая существенных затрат на инфраструктуру и при этом ИИ по-прежнему ошибается. Но это вполне нормальная практика для молодой технологии, и в ее защиту уже есть серьезные аргументы. Это рост популярности маленьких моделей (SLM), например Recurrent Gemma от Google или Orca 2 от Microsoft. Эти модели заточены под выполнение определенного круга узкоспециализированных задач, при этом выполняют их лучше, чем большие универсальные LLM-модели (GPT-4), а затрачивают в сотни раз меньше ресурсов. Такие модели могут существовать даже в мобильных устройствах. Их мощности будет достаточно”, – считает Козлов.
Он также выделил большое количество узкоспециализированных ИИ-решений, направленных на сокращение числа ошибок в таких сферах, где физических возможностей человека начинает не хватать. Например, в дефектоскопии – выявлении дефектов на сложных производствах. Пример такого решения – Google Cloud Visional Inspection AI, который при помощи технологий компьютерного зрения и ИИ выявляет мельчайшие дефекты при производстве чипов (выявление микротрещин, проверка качества пайки элементов схем), автомобилей (проверка качества покраски) и проч.
ИИ повышает точность обнаружения дефектов до 10 раз в сравнении с классическими алгоритмами. Подобные решения активно внедряются крупнейшими производителями электроники, например, главным производителем техники Apple – компанией Foxconn.
Управляющий директор практики “Данные и прикладной ИИ” Axenix Лариса Малькова напомнила, что примерно такой же хайп, как сейчас вокруг ИИ, наблюдался на заре развития интернета и появления разного рода электронных площадок: “У многих появлялись завышенные ожидания, которые невозможно было реализовать на том уровне развития технологий. Потом этот “пузырь” лопнул. Однако спустя 20 и более лет уже точно можно сказать, что тогда зарождалась новая экономика и новый социум, в основе которой был интернет. Сейчас то же происходит с различными направлениями технологий искусственного интеллекта. Так что финансовый “пузырь”, конечно лопнет, но ИИ – останется и окупит вложенные инвестиции”.
А по мнению генерального директора коммуникационного агентства iTrend Павла Житнюка сегодня вокруг ИИ развивается сразу несколько параллельных трендов, и информационно-финансовый хайп лишь один из них.
“Есть несколько важных ограничений, которые осознают пока не все инвесторы: ИИ крайне требователен к вычислительным мощностям. Сможет ли та же NVIDIA обеспечить выпуск достаточного количества чипов для всех потенциальных ИИ-проектов в текущих геополитических условиях и при острейших противоречиях между США, Китаем, Тайванем и т.д? Далеко не факт. Сюда же можно добавить и потребность в энергоресурсах, ЦОДах для ИИ с недорогим электричеством – при массовом распространении технологии эти ограничения могут повлиять довольно чувствительно, – говорит Житнюк.
Он также напомнил, что в истории бизнеса и технологий было много случаев, когда пионеры не всегда оказывались успешны, а те, кто были вторыми или третьими, смогли избежать ошибок первопроходцев и собрать на рынке все сливки. Поэтому текущий лидер в итоге может проложить другим дорогу, но инвестиции именно в него могут не вернуться.
Руководитель продукта и директор по исследованиям “Рейтинга Рунета” Александр Туник согласен с тем, что ИИ является технологическим прорывом, кардинально меняет скорость решения задач, а иногда даже делает возможным само их решение.
“Но при этом, с точки зрения экономики, это вполне может оказаться пузырем. Это несвязанные вещи. Например, ипотека – это финансовый инструмент или пузырь? Кажется, первое, но жертвам кризиса 2008 года от этого не легче”, – резюмировал эксперт.