Привет.
Страшилки про нейросети и алгоритмы, построенные вокруг них, существуют не первый день, алармизм цветет пышным цветом. Люди беспокоятся, что их заменят компьютеры и программы, а они останутся без работы и средств к существованию. В истории человечества возникновение новых технологий всегда приводило к изменению рынка труда. Те, кто не мог перестроиться на новый лад, теряли свою работу. Думаю, что вас не волнует число кучеров в мире, профессия все еще существует, и вас готовы покатать в старинной карете по улицам разных городов мира. Из популярного транспортного средства карета превратилась в туристический аттракцион. Но мы не сокрушаемся о судьбе кучеров, считаем их анахронизмом. Можно вспомнить и другие профессии, на заре XX века машинистки в конторах играли огромную роль, делопроизводство вышло на новый уровень. Меньше помарок и ошибок в документах, никакой зависимости от почерка того, кто писал от руки, производительность выросла на глазах. Таких примеров можно привести очень много, за историю рода людского их накопилось предостаточно. Охотники на мамонтов в нашем обществе не нужны, так как пищевая промышленность устроена иначе, да и сами мамонты вымерли.
Сегодня мы стоим на пороге еще одного культурного изменения, которое способно перевернуть все с ног на голову, впереди расцвет AI-технологий, изменение привычного уклада жизни для всех без исключения. Тут, правда, нужно понимать, что в светлое будущее попадут далеко не все страны, большая часть человечества останется за бортом прогресса и станет покупать чужие технологии, так как свои будут отсутствовать как класс. И эти изменения перелицуют рынок труда, полностью поменяют правила игры.
В недавнем интервью Дженсен Хуанг, глава Nvidia, попытался разобрать самые главные темы, связанные с AI-технологиями, и обозначил важные вопросы в этой области. Пересказывать все интервью нет никакого смысла, но подсвечу некоторые моменты, чтобы потом мы могли обсудить происходящее в деталях.
Эффективность AI-вычислений
По словам Дженсена, эффективность нейросетей ежегодно растет в 5-10 раз, она напрямую зависит от решаемых задач. У нас нет грубого наращивания вычислительной мощи, растет как производительность железа, так и качество программного обеспечения. Такой рост может продолжаться долго.
При этом нужно понимать, что новые алгоритмы затратны, они требуют большего числа вычислений (то есть токенов), но стоимость каждой операции в итоге сокращается вследствие оптимизации всего, что только возможно.
Физический мир и миллиарды роботов
С появлением Интернета мы начали заниматься оцифровкой реального мира, создавали цифровые копии реальных вещей, явлений. Теперь мы можем создавать роботов, которые начнут широко распространяться во всем мире, их будут миллиарды. Фабрики, логистика, первичные медицинские осмотры — везде найдут применение роботы. При этом возникнет огромная индустрия по обслуживанию таких роботов, люди обретут новые профессии взамен старых.
Потребность в энергии
Рост вычислительных возможностей диктует потребность в источниках энергии, зеленой энергетики для этого недостаточно, будут востребованы небольшие атомные реакторы для дата-центров, плюс использование газа даст дополнительную эффективность. Бутылочным горлышком для развития AI становится именно энергия.
В словах Дженсена нет ничего принципиально нового, он и другие лидеры индустрии постоянно говорят об этом в последние годы. Но в 2026-2027 годах мы наблюдаем переломный момент, когда IT-гиганты схлестнулись в схватке за будущее и готовы инвестировать в него непомерные суммы. Результатом этого становится рост цен на оперативную память, носители информации, размещение контрактов на производство процессоров под новые серверы. Рынок меняется до неузнаваемости, и все это уже влияет на цены на электронику во всем мире, она дорожает и больше не будет дешевой, как еще совсем недавно.
Людям очень нравится рассуждение, что перед нами классический пузырь, когда корпорации покупают память, которая еще не произведена, причем для дата-центров, которые еще даже не построены. Такая логическая конструкция выглядит красиво, но она бесконечно далека от реальности.
Такие компании, как Google, Samsung, Microsoft, Nvidia, выкупают память и носители информации из-за того, что на рынке превалирует мнение, что мы стоим на пороге большого взрыва, принципиального улучшения AI-вычислений, появления практического применения таких систем. И за взвинчиванием цен стоит прагматичный расчет и ничего другого.
Есть целый ряд профессий, которые можно с легкостью заменить алгоритмом, например, это может быть служба поддержки. Процесс уже вовсю идет, но он станет необратимым, а большие корпорации извлекут из него дополнительную эффективность. Стоимость алгоритма составляет около 20% от цены человека, но такая цифра достижима при больших масштабах. То есть корпорации тихо и уверенно готовятся к тому, чтобы уволить десятки тысяч своих сотрудников и заменить их программами. Причем это необязательно дешевый персонал, зачастую под сокращения попадут и люди, которые имеют сложные навыки, потратили на обучение многие годы. Сегодня единственной страховкой становятся юридические ограничения, государственное регулирование. Например, проверять самолеты на исправность не доверят одним только роботам, они будут работать вместе с людьми. Но число людей, которые останутся в этой индустрии, резко сократится.
Трансформация рынка труда не произойдет в одночасье, она займет как минимум десятилетие, а то и растянется на большие сроки. Но в конечном итоге на рынке труда будет ежегодно появляться огромное число людей, каждый из которых начнет искать работу. И тут кажется, что самое время найти новые профессии, сделать их эффективными. Проблема только в одном: новые профессии в массе своей будут не так хорошо оплачиваться, в конкуренции с алгоритмами люди смогут взять свое только дешевизной труда.
Расслоение стран станет хорошо заметно, тяжелый и низкооплачиваемый труд будет уделом трудовых мигрантов, они будут работать за копейки. Причем сокращение рабочих мест для них создаст давление в их странах, приток денег в них сократится, также как и возможности работать где-то еще. Как следствие, слабость местных экономик, бунты и революции, общественных потрясений будет много. Назвать этот период Великой депрессией невозможно, он будет другим, но не менее тяжелым для большинства стран мира. В то же время те, кто инвестирует в новые алгоритмы, роботов, столкнутся только с одной проблемой — необходимостью как-то питать дата-центры, получать дешевое электричество. И взять его в необходимых объемах в недалеком будущем будет негде (Европа, отказавшись от атомной энергетики, автоматически поставила на себе крест, решение было крайне глупым со всех точек зрения, нагонять придется, но время уже упущено).
Каково место России в этом мире будущего? Мы умеем создавать алгоритмы, у нас предостаточно энергии, хотя энергетика имеет накопившийся эффект усталости и требует обновления. Исходные условия для России не так плохи, как может показаться. Но играть на равных с США и Китаем в этой области мы не сможем, так как ни тем ни другим сильный конкурент не нужен. У нас будет железо, мы будем получать софт, но создать поддерживаемую и возобновляемую отрасль AI-вычислений мы точно не сможем. Как и большинство стран мира. Что вынудит нас использовать различные барьеры, ориентироваться на приток рабочей силы извне, внедрение структурных изменений на уровне общества.
Гонка вовсе не проиграна, хотя это можно предположить по сказанному выше. Барьеров для распространения AI-технологий стоит очень много, не все удастся преодолеть быстро. Но главное тут не столько в технологиях, сколько в готовности общества интегрировать их в свою повседневную жизнь, использовать нон-стоп, чтобы добиться массовости и уменьшения цены. Причем парадокс тут в том, что чем больше будут распространяться такие технологии, тем меньшее число рабочих мест у нас будет. Замкнутый круг.