Forbes Council Дмитрий Гришин
16440
0

Заменит ли GenAI 300 млн офисных работников?

Заменит ли GenAI 300 млн офисных работников?
Лозунг «Данные — новая нефть» уже устарел. Ключевой цифровой ресурс этого десятилетия — токены LLM. LLM — это большая языковая модель. Вы знаете о ее существовании, если слышали о генеративном искусственном интеллекте, ChatGPT или Гигачате. Токены — единица измерения работы LLM. Если говорить просто, это расход бензина на 100 км пути, который будет зависеть от веса, вида транспорта, характера дороги, манеры вождения. Так и токены зависят от вида LLM, сложности поставленной задачи, заданного промпта. Будучи во всех смыслах неправильной, это единственная наглядная аналогия.

LLM — это модели, обученные на огромных объемах текстовых данных для генерации «человеческого» текста. Можно представить LLM как «автора», который может создавать осмысленные тексты на разные темы, отвечать на вопросы, переводить и даже программировать, основываясь на своих обширных языковых знаниях. Обучение LLM — это извлечение закономерностей из больших объемов данных и формирование правил, по которым можно комбинировать эти закономерности для порождения нового контента. Например, LaMDA от Google обучалась на более чем 1,56 трлн словах из веб-страниц, книг, диалогов и других источников. Даже для мощного компьютера обработать такие массивы текста — огромный вычислительный вызов, поэтому текущая капитализация основного производителя чипов для этих вычислений компании NVIDIA Corporation составляет $2,23 трлн, при том что впервые отметку в $1 трлн компания преодолела менее года назад в мае 2023 года.

Тезис 1. На арене GAMAM[1] и time-to-market беспрецедентно короткий


В конкуренцию за генеративный интеллект включились мировые лидеры технологий. Последний раз такую ожесточенную конкуренцию мы наблюдали, когда появились сотовые телефоны. Кто-то может указать на бурлящий котел криптовалют и ICO, но в той схватке не было настоящих титанов, а те, что пытались, быстро сошли с дистанции: CORDA от R3, Libra от META[2] была отменена, TON от Павла Дурова.

Сейчас участники забега за звание лучшей модели «наше все из мира IT»:

  • Google (Gemeni),

  • Amazon (основной инвестор Antropic),

  • META[2] (Llama),

  • Apple (персональный GenAI в каждом смартфоне),

  • Microsoft (OpenAI),

  • Илон Маск (Grok),

  • nVidia (чипы для всех),

  • В России — Яндекс и Сбер, в Китае — ByteDance.


Поражает темп, взятый участниками гонок, — ежемесячно выходят новые продукты, и бенчмарки показывают, что ни один из них не имеет постоянного и явного преимущества перед другими. Поистине, мы находимся в точке бифуркации, где миллиардные бюджеты мегакорпораций сошлись в схватке за лидерство. Подобное напряжение интеллектуальных сил мы помним по освоению энергии атома и космоса. Наследием этих завоеваний мы пользуемся по сей день. Чтобы понять причины этой борьбы, важно осознать, что для цифрового мира, в котором сейчас живет бизнес, GenAI-based будет иметь столь же мощное преобразующее воздействие, как ДВС на промышленность.

Тезис 2. Это новый источник мощности в цифровом мире


Долгое время базисом создания стоимости было сельское хозяйство. Излишки пищи обменивались на золото или эквивалент. Энергетический базис такого уклада — мускульная сила человека и одомашненных им животных. В эпоху промышленного производства базис — двигатель внутреннего сгорания. Сейчас никто не будет оспаривать, что в материальном мире производить товары, перемещать грузы с помощью машины эффективнее, чем ручным трудом человека.




«Производительность в сельском хозяйстве выросла в 400 раз»:

В период плугового земледелия до начала XX века один человек с лошадью и плугом мог обработать около 2–3 га пахотной земли за сезон с урожайностью 1–1,5 т/га.

Сейчас один механизатор на тракторе и посевном комплексе может обработать 400–600 га за сезон с урожайностью 3–5 т/га.




Производство в цифровом мире в настоящий момент целиком и полностью зависит от разума человека. Офисные программы и фреймворки служат нам аналогами лопат и плугов. Производительность одного программиста, дизайнера ограничена выносливостью его мозга, поэтому Microsoft, Google и Apple имеют штат от 160 000 до 220 000 сотрудников каждая, что сопоставимо с промышленными гигантами: General Motors, Mercedes-Benz Group и Ford — 160 000–170 000, Samsung Electronics — 235 000, Sony — 108 000 сотрудников.

Однако, совокупная численность GAMAM — всего 2,26 млн человек, что составляет менее 5% от общей численности персонала мировой IT-индустрии с 55 млн[3] специалистов. Вот только эти 2+ млн создают капитализации на $8,7 трлн, что составляет баснословные 19% от общей капитализации американского фондового рынка, а еще в 2010 году это были скромные 5% или менее $1 трлн общей капитализации.

Рост производительности труда разработчика в десятки раз после внедрения генеративных моделей даст GAMAM абсолютное превосходство над производственными системами компаний, которые останутся в «старом» технологическом укладе. GAMAM смогут забрать себе новые сегменты бизнеса: индустрия развлечений (кино, музыка, сериалы, блогеры), право и бухгалтерия, обучение и менеджмент.

Чтобы не оказаться на обочине прогресса, компаниям уже сейчас надо проводить эксперименты по внедрению open source решений в свои производственные процессы.

При подготовке данной статьи неоценимую помощь в поиске данных оказал Claude 3.0 от компании Anthropic




[1] GAMAM — Google, Apple, META[2] (ex-Facebook), Amazon, Microsoft.

[2] META признана экстремистской организацией в России.

[3] Исследовательская компания IDC, 2023.

 
Этот материал опубликован на платформе бизнес-сообщества Forbes Экспертиза