" Еще в 2024 году Сэм Альтман из OpenAI заявил, что валютой будущего станут вычислительные мощности, а не фиатные деньги, криптовалюты или золото. Не секрет, что вычислительные мощности стали ценным ресурсом, движущей силой всего — от моделей машинного обучения до более широкой цифровой экономики. Вычислительные мощности — это ресурсы, необходимые для обучения и вывода ИИ — по сути, это основа современного искусственного интеллекта.
Если вычислительные мощности станут одним из самых ценных активов в мире, их распространение, скорее всего, разделит мир на «имущих» и «неимущих».
Гиганты больших языковых моделей (LLM) часто позиционируют разработку ИИ как общественное благо, даже если некоторые из них теряют свой статус некоммерческих организаций. Если LLM создаются как общественное благо и требуют огромных вычислительных ресурсов для работы и обучения, почему только избранные должны получать прибыль от работы инфраструктуры, которая выкачивает данные у всех?
Предложение не соответствует спросу
С момента запуска ChatGPT в 2022 году ИИ становится все более мощным, упрощая повседневные задачи и улучшая опыт в разных секторах. То, что начиналось как инструмент для получения беспрецедентного доступа к информации, с тех пор превратилось в силу, меняющую традиционные области, многие из которых до этого момента даже не рассматривали возможность использования ИИ.
Хотя некоторые сомневаются в ИИ, опасаясь, что он сделает их работу ненужной, финансовую и социальную ценность ИИ — особенно для LLM — можно рассматривать как форму «общественного блага». ИИ используется для достижения позитивных улучшений в разных отраслях — от повышения производительности до улучшения доступности и продвижения научных исследований.
Теоретически ИИ как ресурс может стать преобразующим инструментом для большего блага. Он может устранить пробелы в образовании, предлагая персонализированный опыт обучения, улучшить общественное здравоохранение за счет улучшения диагностических инструментов и даже стимулировать экономический рост за счет повышения эффективности в разных отраслях.
Однако большие обещания, данные ИИ, сдерживаются тем фактом, что крупные технологические гиганты и корпорации в значительной степени контролируют его разработку и внедрение.
Ограниченные возможности для обычных пользователей получить доступ или воспользоваться технологией — за пределами базовых вариантов использования — в конечном итоге снижают ее общее влияние.
Например, в конце 2024 года Microsoft приобрела почти 500 000 чипов Nvidia Hopper — высокопроизводительного оборудования, необходимого для обучения и запуска моделей ИИ. В дополнение к этому знаменательному приобретению компания купила электростанцию для продвижения своих инициатив в области облачных вычислений и ИИ. Динамика между инфраструктурой, поддерживающей ИИ, и теми, кто ее контролирует, отражает исторический рост промышленных монополий, когда несколько мощных корпораций контролировали основные ресурсы. Так же, как эти монополии диктовали темпы индустриализации и ограничивали доступ к критически важным технологиям, технологические гиганты теперь формируют траекторию развития ИИ, ограничивая его преимущества избранной группой.
Концентрация власти вызывает опасения относительно долгосрочных последствий для равноправного доступа, отражая монополистическую практику прошлого.
Такой дисбаланс подрывает потенциал ИИ служить справедливой, демократизирующей силой.
Если способность использовать вычислительную мощность становится новой валютой, как общество может гарантировать справедливое участие, когда привилегированная часть контролирует доступ к ней?
Пришло время освободить место для инклюзивной экономики ИИ
Нельзя отрицать, что крупные технологические компании заслуживают места за столом. Они вложили миллиарды долларов в разработку ИИ, и их обширные финансовые и технические ресурсы заполняют бензобак, который во многом способствовал прогрессу и успеху ИИ.
Венчурные капиталисты также продолжают вкладывать деньги в сектор. В 2024 году более 50 стартапов ИИ в США привлекли более 100 миллионов долларов.
Тем не менее, для некоторых усталость от ИИ реальна.
Многие прыгают в вагон ИИ, не имея настоящего продукта или возможности продемонстрировать ощутимые результаты, просто чтобы оседлать волну растущей тенденции.
Это чувство оппортунизма похоже на то, что было замечено с фиатом и криптовалютой. Оба работают в устоявшихся экономических рамках, отдавая приоритет доступности, даже если она не всегда справедлива. Любой, кто заинтересован в инвестировании в эти активы, имеет некоторую форму точки входа, доступную для него.
Подобно широко используемым экономическим моделям, будущее ИИ тесно связано с разработкой систем, которые подпитывают инновации в разных секторах. Хотя мелкие инвесторы пока не могут приобретать ИИ так же, как они покупают фиат или криптовалюту, все еще есть способы, которыми общество в целом извлекает выгоду из его потенциала.
Например, в производстве предиктивное обслуживание сокращает время простоя. В здравоохранении диагностические инструменты на основе ИИ улучшают результаты лечения пациентов и оптимизируют уход. Эти достижения показывают, как ИИ обеспечивает ощутимую ценность, но все еще есть возможность для ИИ оказывать более непосредственное влияние на людей и их финансы.
Инклюзивность не означает полного отказа от роли крупных технологических компаний в ИИ. Это означает обеспечение более справедливого распределения финансовых вознаграждений, создаваемых ИИ, что создает возможности для более широкого общества участвовать и получать полную выгоду.
С тех пор как ИИ оказался в центре внимания, он изменил общество. Если утверждения Альтмана о потенциале ИИ верны и технология может создать беспрецедентную ценность и экономические возможности, то должен произойти фундаментальный сдвиг в том, как функционирует экономика ИИ.
Чтобы ИИ выполнил свое обещание по созданию широких экономических возможностей, необходимо создать инклюзивные структуры, которые создают и поддерживают общие ценности во всем обществе.
Об авторе:
Доктор Хоансу Ли является соучредителем Exabits, а также основателем и управляющим директором HSL Capital Management. Он имеет докторскую степень по экономике бизнеса Гарвардской школы бизнеса и степень бакалавра по экономике и математике Калифорнийского университета в Беркли. Ранее он был руководителем отдела количественных акций и портфельного менеджера в China Merchants Bank в Гонконге, управляющим директором Tsinghua Holdings в Пекине и доцентом финансов в Школе экономики и менеджмента Университета Цинхуа. Доктор Ли был штатным экономистом в Совете экономических консультантов во время первого срока президента Обамы.
