За волнениями о пузыре ИИ может назревать новая технологическая революция

Привет, друзья! Сегодня мы хотим поделиться с вами переводом важной статьи из Financial Times. Пока все обсуждают триумфальную отчётность Nvidia и рекордные $57 млрд выручки Дженсена Хуанга, в тени этих событий происходит нечто не менее значимое. Ян ЛеКун, легендарный пионер ИИ и главный научный сотрудник Meta, объявил о создании собственного стартапа и о том, что большие языковые модели исчерпывают свой потенциал. Почему это может изменить всю индустрию и что это значит для инвесторов, вложившихся в LLM-революцию?

На этой неделе Дженсен Хуанг, харизматичный глава Nvidia в знаменитой кожаной куртке, доминировал в заголовках. Неудивительно: в среду его компания, которая служит барометром для сектора искусственного интеллекта, отчиталась о выручке третьего квартала в $57 млрд, на 62% больше, чем годом ранее.

Это заставило акции технологических компаний взлететь после того, как ранее они упали из-за опасений, что оценки ИИ-компаний достигли пузыря. Другими словами, они демонстрируют «элементы иррациональности», по словам Сундара Пичаи, главы Google и материнской компании Alphabet.

Хуанг отпраздновал это должным образом. «Много говорят о пузыре ИИ. Но с нашей точки зрения мы видим совершенно другую картину», заявил он, отмечая запредельно высокий спрос на его чипы.

Но пока Хуанг привлекал всё внимание, вторая, менее заметная фигура также сделала важное заявление на этой неделе: Ян ЛеКун, французско-американский учёный, получивший множество наград как пионер ИИ.

В среду он подтвердил информацию Financial Times о том, что скоро покинет свой пост главного научного сотрудника Meta, чтобы создать собственный стартап. Для Кремниевой долины это обычная практика, и инсайдеры ожидали его ухода с тех пор, как Марк Цукерберг назначил 28-летнего Александра Ванга возглавить новую команду по «сверхинтеллекту». Предложить 65-летнему ЛеКуну подчиняться представителю поколения Z было слишком.

Но гораздо важнее планы самого ЛеКуна. В последние годы гонка ИИ определялась техническим подходом, основанным на больших языковых моделях и статистике, описанным в революционной статье 2017 года. Так называемая архитектура «трансформеров» с тех пор породила такие продукты, как ChatGPT.

Однако ЛеКун считает, что LLM исчерпывают свой потенциал. Вместо этого, как он отметил в статье 2022 года, он теперь делает ставку на «мировые модели» (world models), которые обрабатывают информацию по принципам, близким к тому, как учится человек. «LLM великолепны, они полезны, в них нужно инвестировать, многие будут их использовать, сказал он в этом месяце. Но это не путь к интеллекту человеческого уровня... поэтому для следующей революции нам нужно отступить на шаг назад».

Некоторые специалисты считают, что нет. В конце концов, инновации никогда не развиваются линейно. И прямо сейчас, как отмечает Хуанг, энтузиазм вокруг ИИ настолько высок, что спрос на продукцию Nvidia кажется практически безграничным.

Но символизм почти одновременных заявлений Хуанга и ЛеКуна впечатляет, и его нельзя игнорировать. До сих пор главной причиной опасений насчёт «пузыря ИИ» было то, что корпоративный спрос окажется медленнее и/или ниже ожиданий оптимистов, а значит, прогнозы по выручке слишком завышены. Этот риск реален, учитывая, что опросы показывают огромный разброс в результатах: одни компании получают прирост производительности от ИИ, другие нет.

Но ЛеКун символизирует второй риск. Сегодняшние головокружительные оценки ИИ-компаний частично основаны на допущении, что большие языковые модели это единственная рабочая технология, и что использовать их можно только через нынешний капиталоёмкий подход с огромными инвестициями, который реализуют технологические гиганты.

Однако когда китайская компания DeepSeek выпустила свои модели в начале этого года, она показала, что существуют способы создания более дешёвых, компактных вариантов ИИ, что открывает перспективу превращения LLM в товар широкого потребления. И ЛеКун не единственный, кто считает, что нынешние LLM могут быть вытеснены.

Технологический гигант IBM заявляет, что разрабатывает варианты так называемого нейросимволического ИИ. «Дополняя и комбинируя сильные стороны статистического ИИ, такого как машинное обучение, с возможностями человекоподобных символьных знаний и рассуждений, мы стремимся создать революцию в ИИ, а не просто эволюцию», объясняет компания.

Китайские и западные исследователи также работают над вариантами нейросимволического ИИ, в то время как Фей-Фей Ли, так называемая «крёстная мать ИИ», разрабатывает версию мировой модели под названием «пространственный интеллект».

Ни одна из этих альтернатив пока не готова к массовому применению; более того, ЛеКун признаёт огромные практические препятствия на пути реализации своей идеи. Но если они когда-нибудь заработают, это поднимет множество вопросов.

Не окажутся ли массивные текущие капитальные затраты технологических гигантов потраченными впустую и не превратятся ли в «замороженные активы»? Не потребуется ли обесценить залоговое обеспечение, лежащее в основе связанного с этим растущего долга? Джефф Безос, основатель Amazon, говорит, что это «правильный пузырь», поскольку он оставит после себя полезную инфраструктуру. Но чипы для ИИ имеют меньший срок службы, чем железнодорожные пути, проложенные во время железнодорожной лихорадки XIX века, или оптоволоконные кабели эпохи дотком-пузыря.

Не сможет ли новый подход к ИИ подорвать контроль технологических гигантов, которые сейчас пытаются обеспечить своё доминирование в LLM за счёт колоссальных расходов, подавляя мелких игроков? Не повторит ли развитие ИИ в итоге сценарий, когда видеоформат VHS вытеснил Betamax, или Facebook победил MySpace?

Никто не знает ответа. И, возможно, лидеры Big Tech просто адаптируются к новым технологиям и продолжат доминировать. Но DeepSeek стал предупреждением, а иногда требуется лишь небольшой толчок, чтобы создать переломный момент в настроениях рынка.

Поэтому нам стоит восхищаться успехами Хуанга, но также внимательно следить за множеством других, менее заметных светил ИИ. Эта вполне реальная революция всё ещё находится на ранней стадии.