Автор Уилл Локетт
Технологические брокеры готовят свою новую модную тенденцию.
Спекуляции правят миром. Раньше так не было. Но с 1980-х по 2008 год что-то изменилось. Инвесторы поняли, что могут получить гораздо большую прибыль от ажиотажа, чем от любого законного бизнеса. В конце концов, мы живем в век информации, а информацией легко манипулировать и превращать ее в товар. Это привело к пузырю доткомов, кредитному кризису 2008 года, пузырю криптовалют 2016–2017 годов, пузырю криптовалют конца 2020–2021 годов и пузырю NFT 2022 года, а последней модной тенденцией стал пузырь ИИ. Фактически, почти половина частных инвестиций в мире направляется в ИИ, и спекуляции на ИИ являются основной движущей силой недавнего роста индекса S&P 500. Но, как и другие перед своим катастрофическим крахом, пузырь ИИ показывает признаки скорого лопания. Однако финансовые и технологические браташки извлекли уроки и разрабатывают следующий поезд, на котором они уедут в закат со всеми нашими деньгами, готовые к тому, что им неизбежно придется покинуть корабль. Жаль только, что это еще больший тупик, чем ИИ.
Таким образом, общеизвестно, что пузырь ИИ созрел для лопания. Такие вещи, как граница эффективных вычислений (подробнее здесь) и гипотеза Флориди (подробнее здесь), означают, что имеющиеся у нас сейчас модели ИИ уже достигли своего предела.
Даже если OpenAI потратит триллионы долларов на десятикратное увеличение размера своих моделей, они станут лишь немного лучше. Недавний выпуск ChatGPT-5 является прекрасным примером этого. В него было вложено значительно больше данных, обучения и денег, чем в его младшего брата ChatGPT-4, но он лишь незначительно лучше ChatGPT-4.
Это огромная проблема! Потому что в их нынешнем виде генеративные модели ИИ на самом деле не так уж полезны и даже отдаленно не прибыльны.
Отчет Массачусетского технологического института показал, что 95% пилотных проектов по внедрению ИИ не привели к увеличению прибыли или производительности компаний.
В 5% случаев, когда это произошло, ИИ был отправлен на задворки, где выполнял строго ограниченные административные задачи, и даже в этом случае улучшения были незначительными. Отчет METR показал, что инструменты кодирования ИИ на самом деле замедляют работу разработчиков. Неточность этих моделей приводит к тому, что они постоянно создают очень странные ошибки в коде, которые очень трудно найти и исправить. Логично, что быстрее и дешевле поручить разработчику самостоятельно написать код. Исследования даже показали, что для 77 % работников ИИ увеличил их рабочую нагрузку, а не производительность. В настоящее время генеративный ИИ слишком подвержен ошибкам, чтобы обеспечить значительное повышение производительности или прибыльности в подавляющем большинстве случаев использования.
Другими словами, чтобы модели ИИ действительно оправдали спекуляции, стимулирующие массовые инвестиции в них, они должны стать гораздо лучше, а это требует экспоненциально большего количества денег.
Это еще одна огромная проблема, учитывая, что OpenAI, которая имеет самую большую клиентскую базу среди всех компаний, занимающихся генеративным ИИ, по-прежнему терпит огромные убытки по каждому из своих тарифных планов стоимостью 200 долларов в месяц. Фактически, похоже, что для достижения безубыточности им нужно продавать его по цене около 2000 долларов в месяц (подробнее читайте здесь).
Крупные технологические компании, поддерживаемые венчурным капиталом и инвестиционными банками, в течение последних нескольких лет тратили сотни миллиардов долларов в год на ИИ. Однако эта технология достигает своих пределов и не может совершенствоваться, а также далека от рентабельности. Это идеальный пузырь, в котором колоссальные суммы денег используются для поддержания совершенно необоснованных и откровенно ложных спекуляций. А теперь, с разочарованием GPT-5, реструктуризацией Meta и преуменьшением значения ее подразделения ИИ, а также угрозой повышения процентных ставок, те самые инвесторы, которые помогли раздуть этот пузырь, предупреждают, что он лопнет. Даже Goldman Sachs, вложивший огромные деньги в пузырь ИИ, предупредил, что пузырь ИИ, скорее всего, скоро лопнет, и когда это произойдет, он унесет с собой и пузырь центров обработки данных, нанеся огромный ущерб не только xAI, Meta, Google, Anthropic и OpenAI, но и третьим игрокам, таким как Amazon, Oracle и Nvidia, которые предоставляют инфраструктуру ИИ.
Другими словами, когда этот пузырь лопнет, он нанесет невероятный ущерб всем странным техническим гениям и токсичным финансистам, которых вы знаете.
К счастью, у них есть план, как обойти этот искусственный экономический апокалипсис. Квантовые компьютеры. И все они отчаянно хотят, чтобы мы присоединились к новому движению.
К сожалению, у меня нет времени подробно объяснять, как работает квантовый компьютер, но если вам интересно, посмотрите старое видео Veritasium.
Однако, говоря простым языком, вместо битов, которые могут быть 1 или 0, квантовый компьютер использует кубиты, которые могут быть и тем, и другим. Это означает, что квантовый компьютер теоретически может иметь экспоненциальную вычислительную мощность, поскольку он может одновременно принимать огромное количество входных данных и выдавать огромное количество выходных данных. Фактически, недавно квантовый компьютер за несколько минут решил математическую задачу, на решение которой нашему лучшему суперкомпьютеру потребовалось бы больше времени, чем возраст самой Вселенной. Таким образом, квантовые вычисления обещают революционные достижения в химии благодаря расчету сложных структур и взаимодействий молекул, а также в области машинного обучения и искусственного интеллекта, поскольку их экспоненциальная вычислительная мощность может устранить текущие ограничения технологии.
Фактически, некоторые даже предполагают, что наш мозг является квантовым компьютером, а это означает, что квантовый искусственный интеллект может наконец создать машины с интеллектом, сравнимым с человеческим, которые будут гораздо более эффективными и дешевыми в эксплуатации, чем текущие модели.
Я уверен, что вы понимаете, к чему это ведет. Все технические специалисты и финансисты, глубоко вовлеченные в развитие ИИ, сейчас верят в то, что квантовые компьютеры могут решить все проблемы ИИ, и поэтому вкладывают в эту технологию свои деньги и усилия.
Гиганты ИИ Google, Microsoft и Amazon в настоящее время разрабатывают свои собственные квантовые компьютеры. Nvidia разрабатывает аппаратное и программное обеспечение для квантовых компьютеров. OpenAI недавно наняла некоторых из лучших в мире физиков, специализирующихся на квантовых вычислениях на основе фотонов. Даже Маск начал продвигать идею квантовых вычислений для своих амбиций в области ИИ. Но это касается не только крупных игроков; небольшие компании, занимающиеся квантовыми вычислениями, также начинают привлекать огромные инвестиции и наблюдать за стремительным ростом своей стоимости. Возьмем, к примеру, Quantinuum, довольно небольшой стартап, занимающийся исследованиями в области квантовых вычислений, который недавно привлек 600 миллионов долларов, удвоив свою стоимость до 10 миллиардов долларов.
Похоже, это их спасательная капсула из пузыря искусственного интеллекта — вложить деньги и ажиотаж в эту технологию, которая обещает решить все проблемы, с которыми сталкивается мир искусственного интеллекта. Так это просто замена одного пузыря другим? Эти технологические гиганты и их спонсоры снова вкладывают миллиарды в ложные обещания? Или квантовые вычисления действительно могут решить проблемы, с которыми сталкивается индустрия искусственного интеллекта?
К сожалению, квантовые вычисления не такие, какими кажутся.
Во-первых, аппаратное обеспечение еще далеко от полной функциональности. До появления настоящего универсального и действительно работоспособного квантового компьютера еще 10–20 лет. Их безумно сложно построить и еще сложнее эксплуатировать. Этот срок можно сократить с помощью серьезных инвестиций, но, как показал опыт термоядерного синтеза, ничего не гарантировано.
По правде говоря, проблема не в аппаратном обеспечении, а в программном.
В большинстве случаев квантовый компьютер на самом деле работает гораздо медленнее, чем обычный суперкомпьютер. Только в очень специфических, сложных задачах, таких как вычисление факториалов, он может превосходить их. Однако из-за особенностей кубитов эти компьютеры не могут выполнять стандартный код или алгоритмы. Им требуются специальные алгоритмы, и в этом заключается проблема.
Помните, как, открывая коробку с кошкой Шредингера, вы фиксируете ее суперпозицию как мертвую или живую? Это называется коллапсом квантовой волны. Когда вы считываете кубит, вы делаете то же самое, и, фиксируя его состояние, превращаете его в обычный компьютер, либо единицу, либо ноль, что делает всю эту экспоненциальную вычислительную задачу бессмысленной. Вместо этого компьютеру необходимо запустить алгоритм, который использует квантовую волну интерференции, чтобы отсеять ненужные кубиты перед считыванием; таким образом, когда мы считываем его, мы получаем полезный ответ и можем использовать эту экспоненциальную вычислительную мощность.
Однако невероятно сложно придумать такие алгоритмы, и они могут быть использованы только для решения очень специфических многоузловых сложных задач.
У нас уже есть несколько таких алгоритмов, способных находить факториалы или моделировать квантовую физику, но это все. Нам еще предстоит найти алгоритмы, которые работают для химических симуляций или для нейронных сетей, питающих ИИ, и многие исследователи считают, что для этих приложений может даже не существовать подходящих алгоритмов. Они указывают на то, что данные, используемые в обучении ИИ, очень неструктурированы, а математические вычисления, выполняемые во время обучения, не подходят для квантового компьютера.
Таким образом, даже если крупные технологические компании смогут ускорить поставку действительно пригодных для использования квантовых компьютеров, современная наука утверждает, что они не повлияют на ИИ. Фактически, мы нашли так мало квантовых алгоритмов, что большинство обещанных преимуществ этой технологии кажутся совершенно неосуществимыми.
Если вам сложно понять эту тему — а, согласитесь, это квантовая физика, которая всегда невероятно сложна — есть канал под названием Looking Glass Universe, который ведет доктор наук в области квантовых вычислений. В этом видео очень хорошо объясняется, как работают квантовые компьютеры и каковы их ограничения.
Но опять же, это все рекламный трюк, а не реальность.
Даже представление о том, что наш мозг — это квантовый компьютер, сама идея, которая дала толчок всему движению квантового ИИ, была практически опровергнута недавними исследованиями.
Но это не имеет значения. Реальность больше не имеет значения. Эта идея находится в духе времени. Дезинформация о том, на что способны квантовые компьютеры, широко распространена и процветает. И эти придурки готовы это коммерциализировать.
Если крупные технологические компании и их спонсоры смогут достаточно быстро раздуть пузырь квантовых компьютеров, все, что они сделают, — это отсрочат лопнувший пузырь искусственного интеллекта. Рано или поздно ажиотаж уляжется, когда обещанные выгоды не материализуются, а дух времени начнет соответствовать реальности. Все эти сотни миллиардов долларов, которые должны были пойти на повышение заработной платы работников, чтобы хотя бы не отставать от инфляции, но вместо этого были влиты в эту бездонную яму, исчезнут, и у нас не останется практически ничего, что можно было бы показать в результате этих усилий. Это жалко, это печально, и это повредит всем нам, кроме тех миллиардеров на вершине, потому что они уже извлекут свои деньги, прежде чем все пойдет наперекосяк.