За перші вісім місяців 2024 року чотири гіганти техіндустрії Microsoft (MSFT), Meta (META), Google (GOOGL) та Amazon (AMZN) сукупно витратили приблизно $125 мільярдів на інвестиції (CapEx) та операційні витрати, пов’язані зі штучним інтелектом. Про це йдеться у вересневому звіті JPMorgan.
Загальний обсяг CapEx цих компаній у 2025 році, як очікується, перевищить $200 мільярдів. Стартапи зі сфери ШІ отримують безпрецедентні обсяги фінансування від інвесторів, які хочуть заробити на прибуткових можливостях цієї технології.
OpenAI завершує 2024 рік як найбільш забезпечена інвестиціями AI-компанія із найсвіжішою оцінкою у $157 мільярдів. Її конкурент Anthropic готується до нового раунду фінансування, який може підняти її вартість до $40 мільярдів.
Найбільші гравці сфери штучного інтелекту тепер мають довести інвесторам і суспільству, що всі ці дороговартісні ставки на нову технологію окупляться. Observer зібрав п’ять ключових прогнозів щодо того, що принесе 2025 рік у галузь ШІ.
Agentic AI стане наступним величезним проривом
Під цим терміном розуміють автономних ШІ-асистентів, здатних виконувати завдання без втручання людини. Можливість покращувати роботу й повсякденне життя швидко привернула увагу представників Силіконової долини. Такі компанії, як Salesforce, сприйняли AI-агентів як новий головний продукт.
Microsoft останніми місяцями презентувала низку AI-агентів. У листопаді компанія показала кілька щ них, які були налаштовані під пакет Microsoft 365, зокрема агента для перекладу 9 різними мовами.
Також OpenAI рухається у напрямку agentic A.I., готуючи модель, яка зможе виконувати завдання на кшталт бронювання подорожей чи написання коду.
За даними дослідницької компанії MarketsandMarkets, глобальний ринок AI-агентів нині оцінюється у понад 5 мільярдів доларів. До кінця десятиліття цей показник може зрости до $47 мільярдів, зокрема завдяки попиту з боку корпоративних клієнтів.
Test-time compute може розв’язати «кризу навчальних даних» ШІ
Однією із ключових складових успіху штучного інтелекту за останні роки був великий обсяг даних, якими «годували» моделі. Проте кількість текстів, зображень і відео в інтернеті обмежена.
Щоб запобігти застою в розвитку, ШІ-компанії шукають альтернативні способи навчання моделей. Одним із найбільш перспективних вважається test-time compute, коли моделі покращуються за рахунок довшого роздумування й передбачення кількох варіантів відповіді. Цю теорію нещодавно продемонстрували на прикладі моделі OpenAI o1.
Під час телеконференції щодо прибутків у листопаді CEO NVIDIA (NVDA) Дженсен Хуанг назвав нову модель OpenAI одним із найцікавіших досягнень у масштабуванні та відзначив, що «що довше вона розмірковує, то кращою й вищої якості буде її відповідь».
Оптимістично налаштований і CEO Microsoft Сатья Наделла, який у листопаді також згадав test-time compute як про новий закон масштабування. Співзасновник OpenAI Ілля Сутскевер зазначив, що це продовження ери переднавчання (pre-training) AI.
Синтетичні дані як ще один шлях розв’язання проблеми з реальними даними
Ще одна альтернатива подолання дефіциту даних — використання синтетичної інформації, тобто даних, згенерованих самими моделями. За підрахунками BCC Research, ринок синтетичних даних до 2028 року зросте до 2,1 мільярда доларів. Це понад 450% зростання порівняно із 2022 роком.
Сем Альтман ще рік тому натякав на потужний потенціал синтетичних даних.
«Якщо модель зможе сама створювати якісні синтетичні дані, ми будемо в безпеці», — сказав він в одному інтерв’ю, маючи на увазі, що OpenAI та конкуренти (Anthropic, Meta, Microsoft, Google) уже певним чином використовують штучно згенеровані набори для навчання й тонкого налаштування моделей.
У жовтні ШІ-стартап Writer представив нову модель, яка повністю навчена на синтетичних даних. Завдяки цьому компанія витратила на розробку всього $700 тисяч, тоді як інші гравці витрачають мільйони. Для порівняння, GPT-4 від OpenAI коштував понад $100 мільйонів на навчання.
Large world models створюватимуть 3D-середовища на базі ШІ
Дотепер більшість візуальних виходів штучного інтелекту була двовимірною. Проте низка компаній прагне змінити це, формуючи інтерактивні 3D-сцени, здатні перевизначити стандарти у кіно, геймінгу та симуляторах.
Серед ключових гравців — World Labs — стартап, заснований піонеркою ШІ зі Стенфорда Фей-Фей Лі. У 2024 році він залучив $230 мільйонів, щоб будувати великі світові моделі із просторовим інтелектом (spatial intelligence).
Щоб пояснити цю ідею, Лі колись наводила приклад кота, який лапою намагається перекинути склянку з молоком, а людина здатна передбачити наслідок і вжити заходів.
На початку грудня Google DeepMind презентувала власну велику світову модель під назвою Genie 2. Вона генерує віртуальні середовища, де тренують та оцінюють ШІ-агентів. Цій темі DeepMind приділяє значну увагу, про що свідчить нещодавнє наймання Тіма Брукса, колишнього дослідника OpenAI, який працював над відеогенератором Sora.
ШІ-пошуковики змінять онлайн-пошук
Google вже багато років домінує на ринку пошукових систем. Із приходом AI все більше AI-орієнтованих пошуковиків намагаються потіснити позиції гіганта.
Це не означає, що Google не приймає технології штучного інтелекту. У 2024 році компанія запустила AI Overviews — функцію, яка показує згенеровані AI-резюме інформації замість простого списку лінків.
CEO Google, Сундар Пічаї, вважає, що функція залучить понад 1 мільярд щомісячних користувачів і вже збільшує загальне використання пошуку та задоволеність користувачів. Про це він повідомив інвесторам у жовтні.
Втім, на ринку шукачів стає тісніше: OpenAI і Microsoft розширюються у цій сфері, Meta також, за чутками, планує власний AI-пошуковик. Окремо Perplexity AI стає справжнім конкурентом: нещодавно компанію оцінили в $9 мільярдів, а її AI-пошук обробляє приблизно 20 мільйонів запитів щодня (на початку 2024 року було лише 2,5 мільйона).
Читайте також на ProІT: П’ять великих оновлень Apple Intelligence, запланованих на 2025 рік.
Підписуйтеся на ProIT у Telegram, щоб не пропустити жодної публікації!
