Интерес к нейросетям среди пользователей растет, но бизнес относится к ним осторожно — пугает возможность утечек и нарушения авторских прав. К 2030 году траты разработчиков ИИ на электроэнергию и вычислительные мощности вырастут до двух триллионов долларов в год, а их доходы, по оценкам финансистов, отстанут почти в два раза. Наличие пузыря на рынке уже признали в OpenAI, а в МВФ предупредили о рисках краха AI по аналогии с крахом доткомов. Удастся ли IT-гигантам отбить свои вложения в искусственный интеллект и что думают российские компании о его применении — в материале «Ленты.ру».
Будущее компаний, занимающихся разработками в сфере искусственного интеллекта, оказалось под угрозой. Через пять лет таким организациям, как OpenAI, будет требоваться 2 триллиона долларов выручки ежегодно для покрытия затрат на электроэнергию и вычислительные мощности, сообщили в Bain & Co. Аналитики считают эти цифры невыполнимыми: реальный доход компаний, сфокусированных на развитии ИИ, вряд ли превысит 1,2 триллиона долларов, полагают они.
IT-гигантов возросшие AI-нагрузки подталкивают к активным действиям. В середине октября стало известно, что Meta (признана экстремистской организацией и запрещена в РФ) привлечет почти 30 миллиардов долларов для возведения огромного кампуса дата-центров в Луизиане. Средства на эти цели ей выделит частная инвестиционная фирма Blue Owl Capital, при этом 27 миллиардов долларов из этих средств будут заемными. Завершить возведение кампуса планируется к 2030 году, а к 2049 году компания обязуется полностью погасить все долги.
Увеличению расходов IT-гигантов способствует растущая популярность нейросетей. В частности, в России с января 2024 по январь 2025 года произошел пятикратный прирост пользователей сервисов, связанных с технологиями ИИ. А опрос сотрудников компаний, который в июне провели hh.ru и «Контур.Толк», показал, что AI-инструментами сегодня пользуется уже 43 процента работающих людей, из них 13 процентов делают это регулярно.
Трата вычислительных мощностей при этом выглядит оправданной далеко не всегда. В десятки миллионов долларов в год разработчику Open AI обходится простая вежливость пользователей. Много воды и электроэнергии тратится только на то, чтобы обработать каждое «спасибо» и «пожалуйста», сказанное пользователями в адрес ИИ.
В то же время данная опция не является бессмысленной, заверил гендиректор OpenAI Сэм Альтман, отвечая на вопросы пользователя в X. Уважительные слова закладывают тон для ответа искусственного интеллекта, добавил директор команды разработчиков Microsoft Copilot Курт Биверс.
Несмотря на риск нехватки средств, Microsoft, Alphabet и Meta (признана экстремистской организацией и запрещена в РФ) не планируют прекращать вложения в ИИ. К началу 2030 года общие расходы техногигантов США на эти цели должны превысить 500 миллиардов долларов, следует из расчетов Bloomberg Intelligence. Уже в 2025 году американские компании планировали потратить на AI более половины от этой суммы, из которых 100 миллиардов собиралась инвестировать Amazon.
Подталкивать к большим вложениям их может не только вера в потенциал нейросетей, но и страх отставания в ИИ-гонке, усилившийся на фоне успеха китайской DeepSeek. В начале 2025 года компания под руководством Лян Вэньфэна вывела на рынок «рассуждающую» модель R1, и та буквально взорвала индустрию. Она оказалась способна решать сложные задачи, логически мыслить и самостоятельно перепроверять сделанные выводы. В ряде тестов нейросеть обогнала схожую модель o1 от OpenAI.
Акции западных технологических компаний после этого рухнули, а инновационность и дешевизна ИИ-модели из КНР стала поводом для беспокойства акционеров из США. Растущие расходы техногигантов на генеративный AI в отсутствие сопоставимых доходов навели их на мысли о возможном поглощении капитала и отсутствии дивидендов в будущем.
Сейчас IT-компании продолжают эксперименты в этом направлении. Китайские разработчики в октябре выпустили на рынок DeepSeek-OCR — ИИ-модель, способную извлекать текст из документов, изображений и PDF-файлов. Ее отличием от уже существующих систем оказалась способность понимать структуру документа и взаимодействовать с разными форматами вывода.
Техногиганты из США тоже не теряли времени зря. OpenAI, начавшая работать над секретным проектом Mercury, «схантила» сотню банкиров для обучения AI сделкам и финансовым моделям. В числе последних оказались специалисты крупнейших банков США, таких как JPMorgan, Morgan Stanley и Goldman Sachs. Со временем такая нейросеть сможет заменить младших банкиров, задействованных в составлении финансовых моделей для сделок по слиянию и поглощению, ожидают в компании.
Слишком высокие ожидания от нейросетей могут привести к краху, сопоставимому с крахом доткомов начала 2000-х (название происходит от домена верхнего уровня .com), считают в МВФ. Американские инвесторы, вдохновленные быстрыми темпами развития интернета, тогда вкладывали огромные суммы в стартапы, а главной торговой площадкой была биржа NASDAQ. Со временем участники рынка признали: компании, казавшиеся перспективными, совсем не приносят прибыли, и изменить ситуацию они не в силах. Держатели акций начали активную распродажу бумаг, биржа обрушилась, а инвесторы потеряли свои вложения.
Проводить параллели между доткомами и ИИ аналитиков заставляет значительный приток капитала в ограниченное число компаний из общего технологического сегмента. «Не думаю, что кто-то может сказать об этом наверняка, но частью нашей работы является оценка потенциальных рисков. И это один из них», — пояснил главный экономист МВФ Пьер-Оливье Гуринша.
Наличие инвестиционного пузыря на рынке ИИ уже признал и председатель совета директоров OpenAI, глава стартапа Sierra Брет Тейлор. Часть инвесторов действительно может лишиться вложенных средств, отметил он в разговоре с The Verge, однако итогом станут «колоссальные экономические преобразования».
На положительные аспекты развития нейросетей обращают внимание и в МВФ. Они способствуют росту производительности бизнеса, позволяют избавить сотрудников от рутинных задач. В дальнейшем выгоды от внедрения AI обязательно превысят издержки, связанные с их влиянием на рынок труда, полагают там.
Правительству США сотрудники валютного фонда рекомендуют заняться составлением программ поддержки и переподготовки работников, чей труд заменит ИИ. Также властям советуют начать работать над созданием нормативной базы по AI-направлению.
Несмотря на рост использования ИИ, отношение бизнеса к нему остается неоднозначным и двойственным. Организации из разных отраслей (финансов, здравоохранения, потребительских товаров и прочих) смотрят на искусственный интеллект более чем настороженно, выяснил FT, проанализировав отчеты сотен компаний из индекса S&P. AI в них был упомянут в контексте кибербезопасности, юридических сложностей и потенциальных сбоев.
О рисках утечки персональных данных в связи с использованием ИИ говорит в своих документах Match Group. Компании принадлежит несколько дейтинг-сервисов, наиболее известным из которых является Tinder. В феврале пресс-служба сервиса сообщила, что в состав приложения внедрят искусственный интеллект, и он будет помогать пользователям подобрать подходящую пару. AI не заменит собой традиционный свайп, уточнили разработчики, он лишь расширит возможности пользователей и увеличит шанс встретить того, кто им нужен.
К такому решению в Tinder пришли на фоне снижения числа активных пользователей. «Хочется увидеть больше качественных совпадений», — признавался финансовый директор Match Group Гэри Свидлер.
Вторая проблема, о которой заявляют компании, — неудачи внедрения. Большинство попыток Microsoft использовать генеративный AI для роста эффективности оказались провальными. Причиной стала сложность встраивания таких инструментов в инфраструктуру компании, разработанную много лет назад.
Целые годы на интеграцию искусственного интеллекта в существующие системы уходят у банков. Модели ИИ им приходится приводить в соответствие с требованиями комплаенса. В медицине сложности с внедрением AI возникают из-за необходимости обучать алгоритмы на локальных медицинских данных, что сложно сделать из-за их конфиденциальности.
Заключительным препятствием издание называет юридические риски. Так, вкладывающая миллиарды в развитие AI Meta (признана экстремистской организацией и запрещена в РФ) боится исков в рамках авторских прав за обучение моделей. Использовать чужие технологии для обучения опасается и PepsiCo.
Подобные страхи возникают из-за похожих инцидентов. Создателям Stability AI, к примеру, прилетел иск от фотохостинга Getty Images за использование его фотографий, а Microsoft и OpenAI были предъявлены претензии от нескольких авторов за обучение моделей на их книгах.
Своим мнением о рисках использования AI поделились и руководители российских компаний.
При поверхностном рассмотрении нейросети демонстрируют впечатляющие возможности, считает сооснователь Plevako.AI Егор Тайков. Они анализируют правовые базы, выявляют пробелы, генерируют черновики. В ОАЭ их сделали полноправным участником разработки законов, создав Управление по регуляторному интеллекту, а в Бразилии парламент принял законопроект, полностью написанный ChatGPT. Все это заставляет думать, что будущее уже наступило. Но и минусы на таком фоне проявляются ярче.
Вдобавок ИИ «галлюцинирует», отмечает Тайков. В пример он приводит историю с американскими адвокатами, которым нейросеть подкинула ссылки на вымышленные судебные решения. Воспользовавшиеся ими, юристы отделались штрафом, но все могло закончиться и менее удачно.
Нейросеть — это инструмент, за который отвечает человек, формулирует эксперт ключевой принцип работы с искусственным интеллектом. Использовать его он советует только в тех сегментах, где сделанные выводы легко верифицировать. Слепое доверие приводит к ошибкам, увеличению итераций и потере качества.
Преимущества нейросетей очень абстрактны, добавляет основатель агентства цифровой репутации «Невидимка» Петр Сухоруких. Повышение эффективности и улучшение клиентского опыта сложно измерить в деньгах «здесь и сейчас», тогда как риски материальны и наступают мгновенно. «Например, вы заменили оператора поддержки чат-ботом. Тот нахамил клиенту или выдал неверную информацию. Итогом становится публичный скандал и потеря аудитории», — заключает собеседник.
Бизнес не видит экономического эффекта от нейросетей, так как пытается использовать их для задач, где они некомпетентны, уверен представитель агентства. Вместо того чтобы сделать ИИ инструментом для сильных сотрудников, компании пытаются заменить им слабых. В процессе они приходят к убыткам и репутационным провалам. Но встречаются и позитивные примеры.
«Как консалтинговое агентство, которое занимается разработкой и запуском гостиничных проектов, мы начали использовать технологии ИИ задолго до нынешнего бума», — сообщил основатель HC consulting Роман Сабиржанов. Сегодня они встроены почти во все этапы работы компании — от анализа локаций и моделирования спроса до разработки бизнес-планов и визуальных концепций будущих отелей.
Агентству также удалось автоматизировать аналитику и обработку данных по региону, конкуренции, потенциалу загрузки. Стратегические решения в области гостеприимства руководство HC consulting теперь принимает на основе прогнозов по спросу и сезонности, составленных нейросетью. Такой подход помог на 40-50 процентов уменьшить траты на исследования и сделал более точными сценарии будущего, заметил Сабиржанов.
В компании «Скорозвон» внедрение AI-тренера позволило сотрудникам совершать тренировочные обзвоны, рассказал руководитель по развитию AI-продуктов сервиса Михаил Шварцбурд. «Ролевые игры и методички давно перестали работать: для новичков они формальны, для опытных — однообразны, — объяснил он. — Так появился цифровой собеседник, который умеет перебивать, задавать уточняющие вопросы и моделировать поведение реального клиента».
Первая версия нейросетевого тренера выглядела просто, но за ней стояла почти сотня тестов, признается эксперт. В компании тщательно оттачивали сценарии диалогов и эмоциональные реакции, чтобы робот был максимально похож на живого клиента. Внутри сервиса продукт сначала использовался в тестовом режиме, а затем его внедрили в несколько отделов. После этого он попал к первым внешним клиентам.
«В рекрутинговой компании механизм использовали для отбора стажеров: кандидаты проходили тренировку, и по отчетам сразу было видно, кто умеет вести диалог, а кто сыплется на возражениях, — поделился Шварцбурд. — Это позволило отобрать нужных кандидатов за неделю вместо месяца "ручной" проверки».
Компания «Юнисофт» искусственный интеллект использует на производстве и в продажах, рассказал «Ленте.ру» ее основатель Алексей Оносов. На производстве задействована собственная разработка компании — система мониторинга «Промавтум», где нейросети встроены в контроль качества и предиктивную аналитику. ИИ собирает данные с датчиков на оборудовании, анализирует вибрацию, температуру, нагрузку, предсказывает, когда что-то сломается.
«Контроль качества осуществляется иначе: камеры снимают продукцию на выходе, нейросеть анализирует изображения и выявляет отклонения от стандартов. Раньше это делал человек, и пропущенного брака было три-пять процентов, — подчеркивает спикер. — Сейчас 98 процентов дефектов в режиме реального времени ловит ИИ-модель.
Трудности с использованием ИИ в компаниях действительно есть, и лежат они в основном в головах людей, считает Оносов. Персонал может быть не готов работать с новыми технологиями как из-за страха, что сотрудников заменят роботы, так и из-за непонимания, как в принципе к этим роботам подступиться. «У нас на производстве операторы сначала вообще саботировали систему: отключали датчики, игнорировали предупреждения. Пришлось проводить обучение, объяснять, что нейросеть — это помощник, рассказывать, как она помогает избежать аварий и простоев», — вспоминает он.
Понимание сильных сторон AI руководством компаний — уже половина успеха, полагает Сухоруких, однако у многих руководителей компаний присутствует «синдром молотка»: при появлении новой технологии ее пытаются применять везде, не понимая сути. Такой подход может быстро обернуться разочарованием, предупреждают эксперты. И это не просто слова: более 40 процентов проектов с ИИ-агентами свернут к 2027 году из-за неверного планирования, прогнозируют в Gartner.
Начинать с малого, запускать пилотные проекты, тестировать на ограниченных участках, дает рецепт успеха при работе с новыми технологиями Оносов. Как ювелир, который занимается огранкой камня, специалист должен понимать, контролировать и нести ответственность за результат, подчеркивает Тайков. В разработке ПО это означает детальные требования, проверку каждого фрагмента, покрытие тестами, пилотирование и только потом внедрение.
«Будущее мы сейчас видим в симбиозе: машина берет на себя рутину, анализ, первичную генерацию, а человек остается в центре — как принимающий решение, оценивающий этику и уравновешивающий интересы», — резюмирует сооснователь Plevako.AI. Главное, чтобы AI-компании успели стать прибыльными до того, как инвесторы разочаруются в искусственном интеллекте.