Что дает ИИ уже сейчас — и почему этого пока недостаточно

Нейросети сегодня — дальше их будут называть и искусственным интеллектом, хотя многие ученые возражают против такого — предмет двоякий. С одной стороны, есть явная история успеха: общие инвестиции в ИИ-решения и все, что с ними связано, в 2025 году составили 1,5 триллиона долларов, из которых треть триллиона ушла на «железо». Получается, буквально нет инновационной отрасли крупнее и масштабнее, яркий успех. С другой стороны, общий объем продаж продуктов, хоть как-то связанных с ИИ, даже оптимисты оценивают ниже 400 миллиардов долларов. То есть перед нами еще и отрасль, генерирующая больше всего убытков среди всех отраслей на планете.

Эту ситуацию оценивают по-разному: западные бизнесмены, работающие над ИИ, утверждают, что малый объем выручки парадоксально показывает огромные перспективы отрасли. Предлагаемые продукты настолько революционны, что компании и потребители еще не распробовали их. Но скоро сделают это, и тогда счета ИИ-компаний сойдутся. Правда, недавнее закрытие нейросети Sora показало, что даже у сильнейших игроков не все проекты доживут до этого момента. Неудивительно, если вспомнить, что компания OpenAI временами тратила на Sora более 15 миллионов долларов в сутки, без заметной финансовой отдачи.

Тем временем ученые в США и Европе довольно громко говорят о «пузыре ИИ»: колоссальные вложения, как уверены многие, не отобьются, поскольку генеративный ИИ — слабый. Сильный и не галлюцинирующий на его основе не создать, а без этого резкое повышение производительности труда (= окупаемость инвестиций) в принципе недостижимы.

Такие люди ожидают, что при первом же серьезном спаде на фондовом рынке стоимость ИИ-компаний резко упадет, как и инвестиции в них. Часть продуктов — наименее требовательных к дата-центрам и инвестициям — останутся, но многое просто исчезнет.

В России объемы вложений в отрасль пока куда скромнее — не более 3,5 миллиарда долларов. Это в несколько раз меньше и доли России в населении Земли, и в мировом ВВП. С выручкой пока не хватает даже оценок, но было бы странно, если бы она превысила вложения. 

Получается какой-то парадокс: в отличие от Запада, почти никто в российском бизнесе и госорганах не говорит о «пузыре ИИ». Почему у нас нет таких опасений? Конференция Data Fusion, прошедшая 8-9 апреля 2026 года, дала немало подсказок, позволяющих ответить на этот вопрос.

«Искусственный интеллект не поможет, если нет естественного»

Первое, с чем пришлось столкнуться: хотя в России мало сторонников идеи о «пузыре ИИ», есть и «нейрооптимисты», и «нейрореалисты».

Точку зрения первых лучше всего обобщил Евгений Касперский, выступивший на пленарном заседании. Говорить о будущей замене людей ИИ, по его мнению, неправильно, потому что она уже началась. Большой объем работы, в том числе программистской, выполняют нейросети. То есть они уже приносят деньги использующим их компаниям. И в России это происходит не в меньшей степени, чем в других странах. Проблемой номер один Касперский считает не то, сойдется ли экономика, а то, как обеспечить безопасность ИИ-бума.

На многих «технических» сессиях озвучивали те же тезисы. Нейросети можно применять и для взлома, тем более что для облегчения разработки сегодня многие компании стали использовать опенсорсное программное обеспечение, «допиливаемое» под нужды конкретной корпорации. Примерно в одном случае из пяти такое ПО исходно имело уязвимости, а в одном случае из 50 — прямые закладки.

Следовательно, нужно озаботиться созданием других операционных систем и даже устройств. Таких, взлом которых был бы крайне сложен изначально, в силу их архитектуры. Иначе в эпоху ИИ-бума безопасность пойдет прахом.

«Есть и хорошие новости», — обнадежил публику Касперский и показал свой смартфон, который уже использует такую операционную систему (возможно, KasperskyOS). Присутствующему на той же пленарной сессии Владимиру Кириенко, гендиректору VK, он тут же сказал: «Но на нем нет Max», чем вызвал дружный смех аудитории. По его словам, Max пока эту операционную систему не поддерживает.

Другую точку зрения выразили «реалисты». Глава Центробанка Эльвира Набиуллина рассказала о попытках банков убедить регулятор, что ему стоит снизить требования к собственному капиталу банков. Непростые нейросетевые модели, демонстрируемые банками, показывают, что на сегодня требования регуляторов к собственному капиталу избыточны, банки устойчивы и при меньшем. Но, как честно признала Набиуллина, ЦБ все еще не убежден.

Технореалист Анастасия Ракова, заместитель мэра Москвы по вопросам социального развития, углубилась в специфику российских проблем с внедрением ИИ. Во-первых, отметила она, огромное количество данных, которое должно стать базой для эффективных нейросетей в стране, все еще не размечено и в таком «сыром» виде просто не может использоваться для обучения ИИ. Во-вторых, даже когда нейросеть уже обучена и внедряется, зачастую персонал пытается «подстроить» выдаваемые нейросети данные, чтобы снизить нагрузку на себя. Персонал оптимизировал данные, чтобы соответствовать требованием ИИ-контроля, — очередная иллюстрация к закону Гудкхарта.

Ракова привела в пример данные по госпитализациям, которые вскоре после внедрения в Москве соответствующей нейросети стали показывать отсутствие «срочных», ургентных пациентов. Раньше они были, а тут стали пропадать.

«Искусственный интеллект не поможет, если нет естественного у того, кто его внедряет», — подытожила заммэра.

Далеко ли продвинулось дело там, где уже внедрили нейросети?

На пленарном заседании выступал и Тигран Худавердян из «Яндекса». Его компания занимается не только внедрением ИИ в сфере, где ПО взаимодействует с ПО (как у Касперского), но и взаимодействием этого самого ИИ с реальной, повседневной жизнью.

Тут же обнаружились расхождения между его позицией и тезисами Касперского. Тот утверждал, что беспилотные автомобили можно внедрить прямо сейчас — мешает только закон. «Внедрение таких машин ограничивается только законом, не так ли?» — обратился он к своему коллеге из «Яндекса». Не только, еще и технологические вопросы, ответил тот.

Здесь самое время напомнить, что в России с 2027 года закон позволяет машинам без водителя двигаться по нашим дорогам общего пользования. А вот беспилотные авто от «Яндекса» в Москве все еще держат инженера на водительском месте каждой тестируемой им машины.

Причем мировой опыт пока не дает оснований для оптимизма. Вложения в нейросети для таких машин уже превысили 10 миллиардов долларов в год. Однако почти 15 миллионов поездок в машине без водителя у лидера индустрии Waymo дали ему менее 200 миллионов долларов выручки. Это позволило такому такси быть дешевле пилотируемых, однако убытки компании даже в последнем квартале все еще примерно равны ее выручке. То есть, если бы она возила клиентов не себе в убыток, поездки стоили бы на 70% дороже, чем у обычных такси. Отраслевая пресса из-за этого ставит вопрос об обоснованности высокой капитализации компании.

Финансовая отчетность китайских аналогов непрозрачна, но вряд ли существенно лучше, иначе там наблюдался бы всплеск числа поездок. Robotaxi от Tesla, которое Илон Маск позиционировал как главный продукт его компании, в еще более странной ситуации. Хотя глава Tesla два года назад именно инвестициями в Robotaxi объяснил отказ от разработки нового, более доступного электромобиля, никакого роста продаж за счет ИИ-сегмента пока нет. На деле продажи компании в 2025 году серьезно упали как в штуках (8%+), так и в долларах после учета инфляции (6%+). Издания типа Electrek прямо связали это с отказом Маска выпускать более дешевые электромобили и сомнительной отдачей от роботизированных такси.

Кроме вопросов окупаемости, есть еще техническое ограничение. Современные научные работы показывают, что как бы мы ни тренировали ИИ, «галлюцинации» — то есть неверный ответ вместо верного — все равно неизбежны. Можно снизить их частоту, но нельзя убрать в принципе: они фундаментально неустранимы. Когда нейросеть пишет резюме, это не такая уж и проблема. Но галлюцинации у системы, управляющей машиной, могут повлечь за собой ДТП. Как строить бизнес на основе, заведомо включающей ошибки?

На этом фоне сдержанность Худавердяна в ответе Касперскому выглядит разумной. Если он доведет свои тестовые программы до масштабов Waymo и Tesla, то будет нести и сопоставимые убытки. Куда логичнее отлаживать технологии по цене ниже миллиарда долларов в квартал.

Где пока не очень сбылось?

Пару лет назад, на заре быстрого внедрения нейросетей, одним из ключевых ожиданий была разгрузка людей от офисной работы. Нудные отчеты, резюме и тому подобное сегодня отнимает много времени. Но ожидания не совпали с реальностью: отчеты переложили на ИИ только там, где ошибки в них не были критичны. Непонятно лишь, насколько вообще нужна документация, ошибки в которой ни для кого не критичны.

Более того, есть данные, что часть работодателей негативно относятся к полностью ИИ-сгенерированным и особенно неперсонализированным резюме, но утверждать, что хедхантеры вообще перестали их принимать, нельзя. В редакциях крупных СМИ появились специальные ИИ-роли, однако их задача обычно связана с внедрением инструментов и выработкой правил, а не с автоматическим отсевом всех кандидатов, использующих нейросети. В целом многие организации пока рассматривают ИИ скорее как вспомогательный инструмент — для черновиков, редактуры, суммаризации и служебных задач — при сохранении человеческой ответственности за финальный текст. При таких трендах похоже, что ИИ в офисах будут использовать как средство для составления черновика, а не как «автора» конечного продукта.

Еще одна отрасль, где внедрение идет скромно, — фармакология и новые материалы. Большие обещания успеха ИИ пока породили скромные результаты. Невозможно назвать не только «графен, изобретенный ИИ», но хотя бы одно новое лекарство или материал, созданный нейросетью и имеющий широкий успех. Возможно, ситуация изменится в будущем, но ученые и инженеры на Data Fusion пока призывают к поиску иных практических приложений для нейросетей на производстве.

Из программистов в сантехники — или все же нет?

Пока оптимистичнее всего внедрение нейросетей выглядит в программистской среде. Хотя первые попытки использования нейросетей в программировании разочаровали очень многих, к 2026 году ситуация существенно изменилась. Выход Claude 4.6 породил среди программистов даже шутки на тему того, что стоит переучиться на сантехников: на их услуги спрос сохранится дольше.

Однако руководители айти-компаний заняли совершенно иную позицию. Касперский на конференции Data Fusion уверенно утверждал: внедрение ИИ не приведет к тому, что станет меньше программистов, наоборот, программистов будет больше, они будут решать более сложные задачи. Причем это уже происходит. Действительно, объем репозиториев на GitHub, выросший в 5,5 раза за один только 2025 год, трудно проигнорировать. Те задачи, на которые раньше просто физически не хватало программистов, теперь стали перетекать к ИИ-агентам.

Тем более что те, правда, сделали качественный рывок. В бенчмарках типа HumanEval+, то есть специальных тестах, оценивающих результативность нейросетей, Claude 4.6 показал умение справляться с задачей средней сложности с первой попытки почти в 95% случаев. Это не значит, что код не надо проверять: в сложных задачах ошибок все еще больше. Но, бесспорно, производительность труда одного программиста вырастет. Беспристрастная статистика свидетельствует, что и число программистов растет по всему миру.

То, что описывает Касперский в области программирования сегодня, в экономике уже полтора столетия знают как парадокс Джевонса. Во второй половине XIX века, когда создали паровые машины с КПД намного выше базового, появились прогнозы, что спрос на уголь упадет: для той же работы машине требовалось на десятки процентов меньше угля. Экономист Уильям Джевонс первым обратил внимание на обратный эффект: в реальности потребление угля стало быстро расти. Там, где раньше паровую машину было слишком дорого использовать, рост КПД позволил внедрить ее, заменяя парусные корабли, водяные колеса на фабриках и многое другое.

Оптимизм разработчиков действительно выглядит оправданным. Главное, чтобы все не закончилось как с «безбумажным офисом», который разработчики компьютеров и футурологи прогнозировали в 1970-х. А в 2025 году потребление офисной бумаги в мире выросло в пять раз относительно 1985-го, зари компьютерной революции. Число офисных работников увеличилось лишь ненамного меньше. Даже их удельная доля среди занятых по всей планете выросла. Конечно, намного увеличилось количество действий, которые они совершают, но всегда ли это благо? Ответить сможет далеко не каждый управленец.

А как же пузырь ИИ, который констатируют многие ученые? Что об этом думают практики?

Интересно, что технари на конференции Data Fusion совершенно не были обеспокоены разрывом между большими инвестициями в ИИ и пока скромной отдачей. Они констатировали: количество специализированных GPU в дата-центрах, занимающихся ИИ, в России пока не достигло пары десятков тысяч. В США речь идет о показателе, приближающемся к миллиону.

Причем по всей видимости этот разрыв может даже нарастать. Tesla в 2027-2028 годах планирует начать выпускать микросхемы по 2-нанометровому техпроцессу, специально для ИИ (к проекту на днях присоединился Intel). Самые оптимистичные оценки стоимости Terafab, которую он для этого строит в Штатах, начинаются от 20 миллиардов долларов.

Из этого ясно, что лобового соревнования по вычислительным мощностям для нейросетей нет, а значит, нет и крупных финансовых рисков из-за внедрения дорогостоящих дата-центров для отечественных игроков. Они внедряются, но не в тех объемах, которые заставили бы опасаться сдувания пузыря. Однако это создает и другую проблему: наиболее производительные решения требуют существенных мощностей «в железе».

Оценки инженеров «внизу» интересны, но не менее значимо, что думают об этом те, кто управляют инженерами. В перерывах между сессиями мы поговорили с Денисом Суржко, заместителем руководителя департамента анализа данных и моделирования, вице-президентом ВТБ.

По его словам, в работе ВТБ сейчас даже сложно выделить область, где нет серьезных финансовых результатов от внедрения нейросетей. Банк, пояснил Суржко, — это огромная машина принятия решений, которые основываются на большом потоке данных. Их обработка — как раз то, с чем ИИ уже справляется.

Наибольшую практическую отдачу на сегодня показали так называемые конвейеры по принятию решений о выдаче кредитов и управлению рисками. Причем модели ИИ успешно справляются с этим как в сегменте розничного, так и корпоративного кредитования. Допустим, надо оценить, разумно ли выдавать кредит на строительство нового объекта недвижимости — нужный объем данных настолько велик, что создает огромный вал работы по его оценке. ИИ не только снижает риски ошибки, но и ускоряет процесс принятия решений. 

Помимо кредитных процессов, нейросети серьезно упростили взаимодействие с клиентами. Речь идет о том, что общение с конкретным человеком у службы поддержки существенно ускорилось и упростилось. В первую очередь этого достигают за счет чат-ботов, которые используют технологии ИИ. Суржко напомнил, что именно чат-бот ВТБ во всех рейтингах стабильно оценивается как один из лучших банковских в стране. Разумеется, колл-центры тоже не остаются в стороне: когда его сотрудник получает запрос от клиента, он не забивает его в какой-то служебный поисковик, а получает ответ «на лету», от служебной нейросети. Кроме того, целый каскад моделей применяется банком для прогнозирования потребностей каждого конкретного потребителя.

Одновременно банк достаточно прагматично управляет расходами на внедрение ИИ. Суржко назвал это гибридным подходом: там, где требуется высокая производительность и гарантии отказоустойчивости, привлекается сторонний поставщик («Яндекс» с его большими языковыми моделями). Одновременно у банка есть и кластер, где на основе опенсорсных решений собственные программисты дообучают свои языковые модели для решения тех или иных частных задач.

Это устраняет риски вендорлока — ситуации зависимости от одного поставщика и его решений, что чрезвычайно важно для устойчивой работы в современном мире. «Почему мы сидим на двух стульях?» — задался вопросом Суржко. И ответил: если где-то есть специализированные задачи, где не нужна предельно высокая производительность, то здесь собственное решение может быть дешевле, ведь не надо платить сторонней компании за лицензирование.

Что до дата-центров, то, как констатировал Суржко, банк просто по соображениям безопасности вынужден иметь собственные мощности такого типа, с резервированием.

Разумеется, конкретные цифры вложений и отдачи получить от банковского управленца непросто. Но после беседы сформировалось стойкое ощущение, что ВТБ, как и многие российские игроки, просто не осуществлял таких массированных избыточных вложений в ИИ, как западные игроки типа OpenAI. Соответственно, у них «экономика нейросетей» пока сходится: расходы на новую технологию не превышают доходы на весомую величину.

Общие впечатления от Data Fusion примерно такие же: если на Западе огромные вложения, упомянутые в начале этого текста, были результатом вливания капитала от инвесторов, шедших за хайпом, то в России наплыва совсем шальных денег в нейросетевые решения просто не было. Как и массового строительства дата-центров, из-за которых некоторые штаты США уже начали запрещать создание новых. Разумное инвестирование означало и разумные риски: сдувание «пузыря ИИ» не может обрушить раздутые капитализации российских компаний. И не только потому, что их оценки, объективно, довольно низки. Но и потому, что пока выручка от внедрения нейросетей находится на уровне, сравнимом с вложениями.

В конечном счете пока шествие языковых моделей в России больше напоминает оценки «автопилотов» на современных машинах. Они действительно резко снижают аварийность и смертность на миллион километров пробега. Но в силу неустранимой опасности галлюцинаций, например торможения перед пустым местом на трассе (с риском въезда в них сзади), речь идет не о замене нейросетью человека. Речь идет о появлении у человека мощного инструмента, не подменяющего его, а помогающего ему.

Как это неоднократно звучало от российских предпринимателей и инженеров на Data Fusion, вопрос «надо ли бояться ИИ?» похож на «надо ли бояться молотка?». Инструмент мощный, это бесспорно. Но он не начинает работать, пока не получит команду из рук человеческих. Значит, они точно не останутся без работы.

Закладка

Скопировать ссылку

Email

Печать

Twitter

VK

Telegram