Экономическая эффективность ИИ над человеком — миф?

Общество на веру приняло постулат, что нейросети или так называемый искусственный интеллект может быть экономически эффективней человека, но это может оказаться мифом, отмечает экономическая редакция ИА Красная Весна.

В конце апреля IT-гиганты обновили годовые прогнозы по капитальным затратам на 2026 год. В общей сложности Amazon, Microsoft, Alphabet (Google) и Meta (организация, деятельность которой запрещена в РФ) планируют вложить в развитие ИИ $725 млрд. Это на 77% больше, чем в 2025 году, когда были вложены рекордные $410 млрд.

При этом львиную долю этих гигантских затрат потратят на высокопроизводительные чипы, используемые для обучения и работы нейросетей. Также не стоит забывать, что гигацентры, поддерживающие работу ботов, потребляют энергию, как население крупных городов. Всё это подогревает спрос на чипы и электроэнергию, что приводит к росту цен, следовательно, и к росту стоимости услуг по обработке данных.

Ярким примером тут является компания Uber. В ней самый большой публично заявленный процент использования ИИ при написании программных кодов среди всех крупных технологических компаний. И это первое крупное предприятие, публично заявившее о катастрофе с расходами на использование ботов: за четыре месяца потрачен весь годовой бюджет.

В Uber зафиксировали реальное повышение производительности при использовании нейросетей. Разработчики экономят в среднем 3,6 часа в неделю, при этом производительность предприятия увеличивается на 10-30%, а рентабельность инвестиций выросла от 2,5 до 6 раз. Подвох в том, что эти расчеты не учитывают фактическую стоимость токенов (единиц текста, которые модель обрабатывает и за которые взимается плата), считая только лицензии на рабочие места.

В итоге затраты на ИИ в компании экспоненциально возрастают. Но компания не может отказаться от цифровых инструментов, так как уже зависит от них. Произошел конфликт между долгосрочной ставкой и краткосрочной эффективностью.

«Я возвращаюсь к чертежной доске, потому что бюджет, который, как я думал, мне понадобится, уже исчерпан», — прокомментировал ситуацию технический директор Uber Правин Ниппалли Нага.

Захватившая IT-сектор стратегия «строить дата-центры и скупать чипы необходимо любой ценой» дала сбой. И это уже относится не только к Uber, вице-президент Nvidia по прикладному глубокому обучению Брайан Катанзаро в интервью Axios 28 апреля рассказал, что у его команды затраты на вычисления намного превышают оплату труда сотрудников.

Получается, что «физическая» эффективность нейросетей налицо: машина может делать работу по ряду направлений гораздо быстрее человека. Но экономическая эффективность находится под вопросом, если вести полный подсчет затрат.

Десятки миллионов людей имеют возможность пользоваться нейросетями по той причине, что получают доступ к технологии по цене ниже себестоимости или бесплатно. Но компании, предоставляющие возможность «оживлять котиков» и болтать с ботами, остаются убыточными и растут за счет вложений, рассчитанных на ожидаемые колоссальные доходы в будущем. Инвестиции в ИИ-технологии растут небывалыми темпами, но это связано не с хорошо рассчитанной стратегией, а подстегивается ажиотажем и синдромом упущенной выгоды.

Вопрос в том, кто сможет найти коммерчески оправданную бизнес-модель, которая позволит окупить эти энергозатраты и капитальные расходы на ИИ.

Пока обыватель боится восстания машин и тотальной безработицы, роботы оказались страшными транжирами. Они уже «съедают» больше денег, чем люди, чьи рабочие места якобы призваны занять.

Технооптимисты назовут это инвестициями в светлое будущее. Но пока это выглядит так, будто группа золотоискателей покупает всё более дорогостоящее оборудование в надежде раньше остальных найти золотую жилу невероятных размеров. Правда, пока эта жила существует только в головах тех, кто в нее верит.

Самое время вспомнить об энергоэффективности и о том, что нередко проще и дешевле один раз заплатить зарплату человеку за правильно решенную задачу, чем кормить прожорливую нейросеть, генерирующую тонны брака, в котором нужно выискивать то, что действительно требуется.

Читайте также: Широкое внедрение ИИ привело к валу «мусорной» работы и финансовым потерям