Искусственный интеллект не оправдывает ожиданий бизнеса. Это выводы свежего исследования компании Appen — бывшего подрядчика Google, который занимается подготовкой наборов данных. В 2024 году меньше половины проектов в области искусственного интеллекта, которые запускал американский бизнес, были доведены до конца. Также падает доля разработок, которые показывают существенную окупаемость. Сейчас она составляет 47%, против 51% год назад.
Чем это грозит рынку? И как на ситуацию смотрят инвесторы? На эти вопросы “Ъ FM” ответил аналитик «Финама» Леонид Делицын: «Обращают на себя внимания слова главы компании Anthropic о том, что если сейчас обучение модели стоит порядка $100 млн, то через год это будет около $1 млрд, а еще через два-три года сумма вырастет до $10 млрд. Это означает, что та сфера, где конкурируют ChatGPT и другие проекты вроде Anthropic, в каком-то смысле вышла на уровень насыщения. Отдача становится все меньше, дальнейшие улучшения распознавания даются миллиардами инвестиций.
Юрий Литвиненко о падающей возвращаемости инвестиций в ИИ
Может быть, уже есть такие решения, которые приносят прибыль конечным потребителям, то есть бизнесу, но, судя по исследованию, это не так. Наверное, на начальном этапе привлекали внимание истории успеха. Оказывается, что помимо небольшого количества успешных историй есть еще много таких, которые успехом не закончились. Пока оттока инвесторов нет, все пытаются заскочить в последний вагон. Идет попытка сделать ставку на лидера. Предполагается, что, в конце концов, будет несколько стандартных технологий, платформ, которые и будут извлекать прибыль. Инвесторы ищут, как бы вложиться в такие проекты, которые потом купят лидеры. Эта гонка пока не закончена».
В компании Appen также отмечают рост затрат на обучение ИИ-моделей. Одной из главных проблем рынка там называют качество данных: системам не хватает больших наборов информации, правильно составленных живыми специалистами в конкретных областях. Но эти сложности естественны, говорит сооснователь AiAcademy Александр Горный: «Мне кажется, что те цифры, которые они предъявляют, они действительно получили по результатам своего интервью. Но их эмоции — это не реальная оценка тех чисел, которые они видят.
Разумеется, проблема есть, но не такая, которая закроет отрасль, это технический момент, который в каждом реальном проекте будут решать.
Есть один большой тренд: становится больше проектов, и они становятся более сложными. Из этого большого тренда естественно следуют и все остальные выводы, что в более сложных проектах чаще возникают провалы, любое препятствие на пути более многообразного проекта случается чаще. Можно взять в пример астрономию: у ребенка нет проблем, он видит Солнце, Луну, все понимает на своем уровне. А у какого-то астронома профессионального действительно есть сложности: что-то видно, что-то не видно, что-то надо исследовать, у него куча проблем, но он знает астрономию гораздо лучше, чем ребенок».
Как пишет “Ъ”, проблемы, с которыми сталкивается искусственный интеллект, актуальны и для российского рынка. Например, летом представители «Яндекса» намекнули инвесторам, что не стоит ждать скорой финансовой отдачи от генеративных нейросетей.
