Топ-менеджер DeepMind наконец объяснил, на что уйдут триллионы долларов в сфере ИИ: на машины, которые улучшают себя сами.
Все задаются вопросом, на что именно тратятся триллионы долларов в инфраструктуру искусственного интеллекта. Высокопоставленный сотрудник Google DeepMind дал на этот вопрос удивительно прямой ответ. По его словам, эти инвестиции — ставка на машины, способные к самосовершенствованию.
Джасджит Сехон, директор по стратегии DeepMind, озвучил эту позицию на саммите в Калифорнийском университете в Беркли. Рекурсивное самосовершенствование (RSI) «становится ключевым компонентом инвестиционного тезиса в сфере ИИ», — первым сообщило издание The Information. RSI представляет собой концепцию ИИ, способного самостоятельно переписывать свой код и обновлять себя, порождая все более мощных преемников без участия человека.
Самое поразительное здесь — уровень откровенности. Сехон признал, что доходы от ИИ «пока не покрывают капитальные затраты, которые мы осуществляем». Другими словами, деньги тратятся под обещание в будущем. Он аргументировал, что делать ставку против этого было бы неразумно, поскольку уже существуют «предпосылки для RSI». Он привел удачную аналогию: паровые двигатели построили следующий паровую машину.
Новая путеводная звезда
Ценность этого нового ракурса заключается в том, что он приходит на смену старому. Годами индустрия оправдывала свои расходы указаниями на общий искусственный интеллект (AGI). Сехон фактически меняет одну далекую цель на другую. В таком изложении RSI — это новый AGI: тот самый результат, который превращает сегодняшние дата-центры из статьи расходов в самые ценные машины, когда-либо созданные человечеством.
Масштабы впечатляют. Alphabet потратила 44,9 млрд долларов на капитальные проекты всего за один квартал — примерно в два раза больше, чем годом ранее, — и повысила свой прогноз на 2026 год до 205 млрд долларов. Компания пообещала «значительное» увеличение расходов и в 2027 году. Amazon, Microsoft и Meta заявляют о том же. Сехон сравнил эти усилия с проектом, который превосходит по масштабу программу «Аполлон» или «Манхэттенский проект».
Отчасти это явно работает. Выручка Google Cloud подскочила на 82% за квартал, а объем невыполненных заказов превысил 500 млрд долларов. Но счета огромны, и Alphabet зафиксировала первый в своей истории отрицательный квартальный свободный денежный поток с дефицитом около 5,9 млрд долларов. Расходы и доходы движутся с совершенно разной скоростью.
Ставка, которая может не сыграть
Сехон сам назвал этот риск. Он предупредил о возможном появлении «воздушной ямы в сфере ИИ», когда расходы осуществляются, но доходы так и не поступают. Это то самое тайное опасение, которое кроется за каждым отчетом крупных провайдеров облачных услуг перед инвесторами, и его озвучил человек, в чьи обязанности входит оправдание этих затрат.
При этом RSI — это еще не готовый продукт для рынка. Это лишь исследовательская надежда, сопряженная с серьезными сомнениями в отношении безопасности, контроля и технической осуществимости. Возникает вопрос, выполнимо ли это вообще в те сроки, на которые намекают топ-менеджеры (примерно с 2027 по 2028 год). Конкуренты уже подкалывают DeepMind, сомневаясь, обладают ли они достаточной экспертизой в области самосовершенствования, чтобы опередить OpenAI или Anthropic.
Существует более скромная версия этого утверждения, которая уже стала реальностью. Модели уже способны генерировать код и в узких областях помогать совершенствовать собственный код. Однако скачок, который продает Сехон — переход от этого к полному автономному саморазвитию, — огромен.
По сути, он открыто признал условия сделки. Сегодня индустрия тратит суммы масштабов программы «Аполлон» ради возможностей, которых еще не существует и которые могут не появиться еще много лет. Его честность подкупает. Но если вы инвестор, она немного пугает.
