Назревает ли крах AI-эйфории? Что означают данные MIT о 95% неудач

Рынок искусственного интеллекта (AI) переживает несомненный бум. Шесть ведущих мировых компаний по рыночной капитализации — NVIDIA, Microsoft, Apple, Google, Amazon и Meta — вкладывают огромные средства в AI. Похоже, что фондовые рынки США держатся на плаву во многом благодаря невероятной прибыли этих гигантов.

NVIDIA, поставщик примерно 90% специализированных графических процессоров (GPU), необходимых для AI-дата-центров, недавно стала первой компанией, достигшей (и превысившей) рыночную оценку в 4 триллиона долларов.

Microsoft также преодолела этот рубеж примерно неделю спустя, вложив колоссальные суммы в OpenAI, их большую языковую модель ChatGPT и AI-помощника Copilot в Windows 11.

Несмотря на обещания и прогнозы крупных игроков AI о том, как их технологии изменят мир (к лучшему или к худшему), все больше признаков указывает на то, что AI-бум — это огромный "пузырь", сопоставимый с эпохой доткомов, а возможно, и превосходящий её.

Новый отчёт, опубликованный в рамках инициативы NANDA Массачусетского технологического института (MIT), направленной на создание "настоящего интернета AI-агентов", предполагает, что лишь около 5% пилотных AI-проектов выходят за рамки стадии разработки (согласно Fortune).

Новый отчёт, опубликованный в рамках инициативы NANDA Массачусетского технологического института (MIT), предполагает, что лишь около 5% пилотных AI-проектов выходят за рамки стадии разработки.

Исследование MIT включает опросы и интервью с сотнями сотрудников и руководителей компаний, а также анализ сотен пилотных AI-проектов, которые могли быть успешными или полностью провалиться.

Почему же остальные 95% AI-проектов терпят неудачу? Отчёт MIT предполагает, что проблема кроется в корпоративном секторе и его неспособности легко адаптироваться к AI-инструментам, а не в низком качестве предлагаемых AI-моделей.

Как отмечает Fortune, причиной является и неэффективное распределение ресурсов: "более половины бюджетов на генеративный AI" тратится на маркетинговые инструменты, а не на то, что приносит наибольший доход — автоматизацию и оптимизацию с помощью AI.

Отчёт MIT появился примерно через месяц после прогноза Gartner о том, что "как минимум 30% проектов генеративного AI будут заброшены после этапа proof of concept к концу 2025 года".

Какие уроки можно извлечь из 5% успешных AI-проектов?

Когда почти каждый пилотный AI-проект заканчивается печально, самые выдающиеся успехи выделяются не потому, что они взломали какой-то секретный алгоритм, а потому, что относились к AI как к любым другим инвестициям с высокими ставками.

5% успешных проектов начинаются с проблемы, которую стоит решить.

Успешные компании стремятся к генеративному AI не потому, что это модно, а потому, что ищут возможности устранить неэффективность или получить измеримые преимущества. Это означает установку KPI (ключевых показателей эффективности) до написания первой строчки кода и прямую привязку этих показателей к доходам, экономии затрат или снижению рисков.

Они также ориентируются на внедрение, а не только на демонстрацию концепции. Хорошие пилотные проекты создаются для интеграции с существующими системами с минимальными помехами, а переход от "пилотного" к "производственному" этапу должен быть плавным.

Наконец, у них есть сторонники на всех уровнях — от инженеров, способных к быстрой итерации, до руководителей, осознающих стратегическую ценность и готовых защитить проект от краткосрочных сокращений бюджета. Такая межфункциональная согласованность поддерживает динамику, когда первые результаты оказываются неидеальными, и обычно является разницей между пилотным проектом, который масштабируется, и проектом, который останавливается.

Короче говоря, успешные 5% не просто везунчики. Они дисциплинированы, целеустремленны и неуклонно сосредоточены на бизнес-результатах.

AI только что переживал бум, но теперь это "пузырь"? Что происходит?

После публикации отчёта MIT NANDA технологические акции в США потеряли около 1 триллиона долларов стоимости в течение четырёх дней. Главная причина? Переоценка AI-компаний, которые без проблем поглощают миллиарды долларов инвестиций, но демонстрируют скромные результаты.

Ситуацию усугубил генеральный директор OpenAI Сэм Альтман — создатель самой популярной AI-модели, ChatGPT. За пять дней до этого The Verge опубликовал интервью с Альтманом, в котором он заявил, что AI находится в "пузыре".

Когда возникают "пузыри", умные люди чрезмерно увлекаются зерном истины. Если посмотреть на большинство "пузырей" в истории, например, на технологический "пузырь", то в них было что-то реальное. Технологии действительно были важны. Интернет был действительно большим делом. Но люди слишком увлеклись. Находимся ли мы сейчас в фазе, когда инвесторы в целом слишком увлечены AI? Моё мнение — да.

Сэм Альтман в интервью The Verge

Комментарии Альтмана прозвучали после провального запуска последней модели OpenAI, GPT-5. GPT-5, которую Альтман невероятно расхваливал, оказалась настолько плохой, что вынудила OpenAI воскресить старые модели, включая GPT-4o.

В чём подвох? GPT-4o больше не является бесплатной, что вынуждает пользователей платить ежемесячную подписку, чтобы вернуться к тому, что они считали превосходной AI-моделью.

Неспособность OpenAI оправдать ожидания от GPT-5 не возникла из ниоткуда. Отчёт за 2024 год показал, что OpenAI, Google и Anthropic достигли потолка в разработке передовых AI-моделей. Основатель Microsoft Билл Гейтс предсказал ещё в 2023 году, что подобное плато, наблюдаемое с GPT-5, рано или поздно наступит.

Восприятие потребителей — это не только проблема PR; это мера выживания. Сейчас AI захлестнула волна хайпа, наполовину состоящая из восторга, наполовину — из подозрений. Каждый невыполненный запуск (привет, GPT-5) подрывает доверие общественности. Когда пользователи чувствуют, что они бета-тестируют недоработанную технологию, они с меньшей вероятностью останутся и с меньшей вероятностью будут восхищаться ею в своих компаниях или сетях.

Гэри Маркус, психолог, когнитивный ученый и AI-исследователь, который публикует рассылку "Marcus on AI" на Substack (которую я с удовольствием читаю последние 16 месяцев), также уже несколько лет бьёт тревогу по поводу AI-пузыря.

В недавней статье от 20 августа Маркус отметил исследование MIT NANDA, опасения фондового рынка и изменение отношения к AI-компаниям и их обещаниям.

Маркус впервые затронул тему AI-пузыря, когда OpenAI ещё работала с GPT-2, утверждая, что экономика AI просто не имеет смысла. Как говорит Маркус: "Но до недавнего времени энтузиазм продолжал расти и расти, несмотря ни на что, что я говорил".

Но потом мы все увидели, что произошло с GPT-5; Альтман годами обещал луну с неба, а в итоге, как и следовало ожидать, даже близко не приблизился к этому. Многие это заметили.

Гэри Маркус, Marcus on AI

Ведущие деятели в мире AI не стеснялись говорить о разрушениях, которые AI принесёт секторам офисной работы и даже самому человечеству. И, безусловно, существует вероятность наступления подобного антиутопического будущего.

Но, как я (и многие другие) начали подозревать, эти прозелитизации могут быть больше направлены на поддержание хайпа и инвестиций, чем на точные предупреждения о будущем.

У AI есть потенциал для великих свершений, и я не думаю, что он исчезнет в ближайшем будущем. Но существует ли раздувающийся "пузырь", который сейчас больше, чем когда-либо, угрожает лопнуть? Безусловно.

Что вы думаете о недавнем исследовании MIT и его последствиях для рынка AI? Переоценен ли AI и находится ли он в огромном "пузыре"? Дайте мне знать в разделе комментариев ниже!

Мнение редакции MSReview: Статья поднимает важный вопрос о реальности AI-бума и вероятности его превращения в "пузырь". Данные MIT о низком проценте успешных AI-проектов действительно заставляют задуматься, а слова Сэма Альтмана добавляют веса этим опасениям. Важно помнить, что технология, какой бы многообещающей она ни была, требует обдуманного подхода и реалистичных ожиданий.