Новая статья Наги Хуана, основателя и CEO NVIDIA: «Пять уровней торта ИИ»

Искусственный интеллект — одна из самых мощных сил, формирующих современный мир. Это не просто умное приложение или отдельная модель, а инфраструктура, столь же важная, как электроэнергия и интернет.

AI работает на реальном оборудовании, реальной энергии и в рамках реальной экономической системы. Он превращает исходные материалы в масштабируемое «умное» производство. Каждая компания использует его, каждое государство строит его.

Чтобы понять, почему AI развивается именно так, важно исходить из первых принципов и рассмотреть фундаментальные изменения в области вычислений.

От «предварительно созданного программного обеспечения» к «генерируемому в реальном времени интеллекту»

На протяжении большей части истории развития компьютеров программное обеспечение было «предварительно подготовленным». Люди описывали алгоритмы, а компьютеры выполняли инструкции. Данные должны были быть тщательно структурированы, сохранены в таблицах и извлечены с помощью точных запросов. SQL был незаменим, потому что он обеспечивал работу всей этой системы.

Но AI разрушил эту модель.

Впервые у нас появился компьютер, способный понимать неструктурированную информацию. Он может видеть изображения, читать тексты, слушать звуки и понимать их смысл; он способен делать выводы, учитывать контекст и намерения. И что важнее, он может генерировать интеллектуальные ответы в реальном времени.

Каждый ответ — это новая генерация. Каждый результат зависит от предоставленного вами контекста. Это уже не просто поиск в базе данных по заранее заданным инструкциям, а реальное рассуждение и создание интеллекта по мере необходимости.

Поскольку интеллект создается в реальном времени, весь технологический стек вычислений, его поддерживающий, также должен быть переосмыслен.

AI как инфраструктура

Если смотреть на AI с точки зрения промышленности, его можно разбить на пятиуровневую структуру.

Энергия (Energy)

Самый нижний уровень — энергия.

Генерация интеллекта в реальном времени требует постоянного источника электроэнергии. Каждый ток, каждая молекула электрона, перемещающегося, выделяющего тепло, — всё это преобразуется в вычислительную мощность.

На этом уровне нет абстракций. Энергия — первый принцип инфраструктуры AI и основной ограничитель, определяющий, сколько интеллекта может быть произведено.

Чипы (Chips)

Выше — чипы. Эти процессоры проектируются для максимально эффективного преобразования энергии в вычислительную мощность при масштабных условиях.

Рабочие нагрузки AI требуют огромных параллельных вычислений, высокой пропускной способности памяти и быстрой связи. Прогресс в области чипов определяет скорость расширения AI и, в конечном итоге, насколько дешевым станет «умный» продукт.

Инфраструктура (Infrastructure)

Выше — инфраструктура. В неё входят земля, электроснабжение, системы охлаждения, строительные работы, сети и системы управления, объединяющие десятки тысяч процессоров в единую машину.

Эти системы — по сути, фабрики по производству интеллекта. Они не предназначены для хранения информации, а для его создания.

Модели (Models)

Далее — модели. AI-модели способны понимать различные типы информации: язык, биологию, химию, физику, финансы, медицину и реальный мир.

Языковые модели — лишь один из видов. Среди наиболее революционных направлений — AI для белков, химии, физического моделирования, робототехники и автономных систем.

Приложения (Applications)

Верхний уровень — приложения, где реально создается экономическая ценность. Например, платформы для разработки лекарств, промышленные роботы, юридические помощники, системы автопилота.

Автомобиль с автопилотом — по сути, «AI-приложение, реализуемое машиной», а человекоподобный робот — «AI-приложение, реализуемое телом». Технологический стек один, формы реализации — разные.

Итак, это пятиуровневая структура AI: энергия → чипы → инфраструктура → модели → приложения. Каждое успешное приложение влияет на все уровни, начиная с электростанции, которая его питает.

Ранняя стадия инфраструктурного строительства

Мы только начинаем этот процесс. Сейчас инвестиции составляют всего несколько триллионов долларов, но в будущем потребуется строительство инфраструктуры на десятки триллионов.

В глобальном масштабе мы видим строительство: фабрик по производству чипов, сборочных линий для компьютеров, AI-заводов.

Это происходит в масштабах, не виданных ранее. Это становится одним из крупнейших инфраструктурных проектов в истории человечества.

Трудовые ресурсы в эпоху AI

Для этого строительства требуется огромное количество рабочей силы.

Нужны электрики, сантехники, монтажники, сварщики, сетевые инженеры, монтажники оборудования, операторы и обслуживающий персонал.

Это высококвалифицированные и хорошо оплачиваемые позиции, и сейчас их остро не хватает. Для участия в этой трансформации не обязательно иметь степень в области компьютерных наук.

В то же время AI стимулирует рост производительности в сфере знаний. Например, в радиологии. AI уже помогает в интерпретации медицинских изображений, но потребность в радиологах продолжает расти.

Это не противоречит.

Основная задача радиолога — заботиться о пациентах, а чтение снимков — лишь часть работы. По мере автоматизации рутинных задач врачи смогут больше времени уделять диагностике, коммуникации и лечению.

Повышение эффективности больниц позволяет обслуживать больше пациентов, что требует большего числа специалистов. Производительность — это источник роста.

Что изменилось за последний год?

За последний год AI преодолел важный порог.

Модели стали достаточно хороши, чтобы реально работать в масштабных сценариях.

· Значительно улучшились способности к рассуждению

· Значительно снизились «галлюцинации» (ошибки в выводах)

· Значительно укрепилась «якоренность» (привязка к реальному миру)

Впервые AI-решения начали приносить реальную экономическую ценность.

В таких областях уже есть заметное соответствие продукта и рынка: разработка лекарств, логистика, обслуживание клиентов, программное обеспечение, производство.

Эти приложения активно стимулируют развитие всего технологического стека.

Роль открытых моделей

Открытые модели играют ключевую роль. Большинство AI-моделей в мире — бесплатные. Исследователи, стартапы, компании и даже государства используют открытые модели для участия в передовой конкуренции AI.

Когда открытые модели достигают передовых технологий, они не только меняют программное обеспечение, но и активируют спрос на весь технологический стек.

DeepSeek‑R1 — яркий пример. Обеспечивая широкую доступность мощных моделей для рассуждения, он стимулирует рост приложений и одновременно увеличивает спрос на вычислительные ресурсы, инфраструктуру, чипы и энергию.

Что это означает?

Если рассматривать AI как инфраструктуру, всё становится яснее. AI начался с трансформеров и больших языковых моделей, но это далеко не всё.

Это промышленная революция, которая переопределит:

· способы производства и потребления энергии

· методы строительства фабрик

· организацию труда

· модели экономического роста

Заводы по производству AI создаются потому, что интеллект теперь может генерироваться в реальном времени. Чипы переосмысливаются, потому что эффективность определяет скорость расширения интеллекта. Энергия становится ключевым ресурсом, потому что она определяет максимальное количество интеллекта, которое система может произвести. А взрыв приложений происходит потому, что модели наконец-то перешагнули порог «масштабируемости».

Каждый уровень усиливает другие.

Именно поэтому эта инфраструктурная стройка такая масштабная, почему она влияет на множество отраслей и почему она не ограничивается одной страной или сферой.

Каждая компания использует AI.

Каждое государство строит AI.

Мы всё еще на ранней стадии.

Много инфраструктуры еще не построено, много специалистов не обучено, много возможностей еще не реализовано.

Но направление очень ясно.

Искусственный интеллект становится фундаментальной инфраструктурой современного мира.

И наши решения сегодня — скорость строительства, широта участия и ответственность за внедрение — определят, каким будет этот эпохальный период.