Альтман говорит, что сингулярности не будет. И это меняет всю логику инвестиций в ИИ

Тест Тьюринга прошли — и мир забыл об этом за две недели. Сэм Альтман в разговоре на подкасте ACNZ описывает это почти с удивлением: десятилетиями тест считался главной вехой в развитии искусственного интеллекта, а когда он был пройден, реакция свелась к пожиманию плечами. «Мир был в шоке неделю или две, а потом все такие: ладно, видимо, компьютеры теперь это умеют».

Это наблюдение — не анекдот. Это ключ к пониманию того, как на самом деле будет разворачиваться эпоха сильного ИИ. И если Альтман прав, то большая часть инвестиционных тезисов, построенных вокруг «ИИ-сингулярности», нуждается в серьезной ревизии.

Альтман формулирует это прямо: AGI появится, но сингулярности не будет. Общество и технологии будут развиваться совместно, и переход окажется значительно более плавным, чем предсказывают апокалиптические сценарии. «Люди и общество гораздо более адаптивны, чем мы думаем», — говорит он, ссылаясь на то, как быстро мир переварил ChatGPT и двинулся дальше.

Это не оптимизм ради пиара. Это операционный вывод человека, который управляет компанией с 800 миллионами еженедельных пользователей и видит в реальном времени, как меняется поведение людей при контакте с ИИ. OpenAI выпустила ChatGPT, в том числе чтобы проверить именно это: способно ли общество адаптироваться к мощным моделям до того, как они станут по-настоящему опасными.

Нельзя просто выкатить продукт в самом конце. Это так не работает. Это непрерывный процесс взаимодействия.

Та же логика стоит за Sora. Многие критиковали OpenAI за «трату GPU на видеогенерацию» вместо усиления языковых моделей. Но Альтман объясняет: модели мира, которые учатся через видео, окажутся гораздо важнее для AGI, чем думают критики. А выпуск Sora — это ещё и способ подготовить общество к тому, что совсем скоро видеомодели смогут создавать убедительные дипфейки любого человека. Лучше пройти через этот период адаптации сейчас, когда технология ещё несовершенна.

Самый значимый тезис интервью спрятан между строк. Альтман говорит, что его личный эквивалент теста Тьюринга — момент, когда ИИ сможет заниматься наукой. И добавляет: с GPT-5 уже появились «крошечные примеры» того, как это происходит. Через два года, по его оценке, модели будут выполнять крупные научные задачи и делать важные открытия.

Это не абстрактное обещание. OpenAI выстраивает всю свою инфраструктуру — дата-центры, партнерства с AMD, Oracle, Nvidia — именно под эту задачу. Когда возникает конфликт между поддержкой продукта и исследованиями, компания «почти всегда» отдает приоритет исследованиям. 800 миллионов пользователей ChatGPT — это средство, а не цель.

И здесь проявляется неочевидная инвестиционная логика. Большинство участников рынка оценивают ИИ-компании по потребительским метрикам: пользователи, подписки, выручка от API. Но если Альтман прав, то реальная стоимость создается в лаборатории, а не в интерфейсе чата. Компания, чьи модели первыми начнут делать научные открытия, получит доступ к экономической ценности, которая на порядки превышает рынок подписок.

Альтман признает, что вертикальная интеграция — от чипов до пользовательского продукта — оказалась неизбежной, хотя раньше он был её противником. iPhone, по его словам, — «самый невероятный продукт, который когда-либо создавала технологическая индустрия», и он чрезвычайно вертикально интегрирован. OpenAI движется в ту же сторону: исследования, инфраструктура и продукт не могут существовать порознь, если цель — AGI.

Если сингулярности не будет, а будет постепенное нарастание возможностей, то меняется весь горизонт планирования. Не нужно готовиться к моменту, когда «всё изменится за ночь». Нужно строить организацию, способную непрерывно впитывать новые возможности ИИ — так же, как мир впитал ChatGPT и пошёл дальше.

Для инвесторов вывод ещё конкретнее. Смотрите не на то, у кого больше пользователей, а на то, кто ближе к научному применению моделей. Альтман прямо говорит: именно научный прогресс делает мир лучше со временем. И если ИИ ускорит его кратно, экономическая ценность окажется там, где этого пока никто не ищет — не в чат-ботах, а в лабораториях.

Полное интервью — на нашем YouTube-канале, можно найти по запросу: