Модели ИИ переживают свой «айфоновский» момент. Что дальше?

В последнее время много говорят о том, что фундаментальные модели ИИ быстро становятся похожими на каждый новый релиз iPhone. Они вызывают лишь скуку, пока не выходит следующая версия. Но это неверная аналогия. У меня есть более скучная и точная аналогия, которая объясняет текущий рост и то, как он будет развиваться.

Мне посчастливилось участвовать в последних пяти технологических циклах. В результате я смог увидеть закономерности в истории технологий. Неважно, о какой технологии идет речь — мы всегда проходим путь от шока и трепета до обыденности и повседневной работы. Технология в конечном итоге становится для нас невидимой.

Помните появление широкополосного доступа? Это было в конце 1990-х, и это казалось магией. У меня было DSL-соединение в квартире в Ист-Виллидж. К 2020 году я стал частью гигабитного общества. Скорость отошла на второй план. Мы просто продолжали пользоваться интернетом, его радостями и потрясениями, не задумываясь о скорости.

То же самое произойдет и с ИИ. Но позвольте привести еще несколько примеров.

Войны тактовых частот

Если вы жили в 1990-х, то застали войны мегагерц, а затем и гигагерц. Примерно три десятилетия, с середины 1970-х до начала 2000-х, индустрия персональных компьютеров была сосредоточена на том, насколько быстро работает процессор. Intel и AMD участвовали в гонке тактовых частот. Pentium 4, выпущенный в ноябре 2000 года, имел частоту 1,3 ГГц и в итоге достиг 3,8 ГГц. Быстрее — значит лучше.

Эра Pentium 4 стала печально известной не из-за скорости, а из-за нагрева. Чипы, которые раньше потребляли 15–20 ватт, стали регулярно достигать 70, 80 и даже более 100 ватт, генерируя больше тепловых отходов, чем полезной работы. Индустрия перегруппировалась. Она перестала говорить о тактовой частоте и начала говорить о производительности на ватт. Многоядерные архитектуры заменили одно быстрое ядро. Чип Apple M1 в конце 2020 года сделал производительность на ватт главной темой. К 2021 году сама ARM объявила, что производительность на ватт — это новый закон Мура. Вопрос заключался в том, что может делать чип, потребляя почти ноль энергии и производя почти ноль тепла, находясь внутри устройства, настолько тонкого, что забываешь, что носишь его с собой.

Чип стал невидимым. Он перестал быть продуктом и стал частью продукта. Никто, покупая сегодня MacBook Air, не спрашивает о тактовой частоте M-серии. Они чувствуют, что батарея работает весь день, машина остается холодной, и они вообще не думают о процессоре. В этом-то всё и дело.

От первых коммерческих микропроцессоров до плато тактовой частоты в 2005 году прошло около 30 лет. Еще 15 лет — до переосмысления с M1. Общая дуга от «скоростей и мощностей» до невидимой эффективности составила около 45 лет.

Беговая дорожка обновлений смартфонов

Смартфон прошел сжатую версию той же дуги, двигаясь быстрее, потому что индустрия уже извлекла уроки, а рынок был намного больше, поэтому он развивался гораздо стремительнее, чем циклы покупки ПК.

Оригинальный iPhone, анонсированный в 2007 году, был по-настоящему новым способом делать вещи. Ничего подобного раньше не существовало. Следующие три-четыре года были спринтом: камеры значительно улучшились, экраны стали лучше, LTE заменил 3G, форм-факторы устоялись, магазины приложений создали экосистемы, которые генерировали собственную гравитацию. Ежегодные обновления были рациональны. Телефон каждого года был действительно другим по сравнению с предыдущим. Это было так захватывающе. Я до сих пор помню, как получил iPhone 4 и был просто поражен тем, сколько всего он может делать.

Плато наступило быстрее, чем кто-либо ожидал. К началу 2010-х годов основной опыт использования смартфона был по сути доведен до совершенства. Разница между моделью одного года и следующего сократилась с очевидной до маргинальной. Циклы обновления, которые были ежегодными, растянулись до двух лет, затем до трех и более. Половина моей семьи до сих пор пользуется iPhone 15 или iPhone 16, не собираясь обновляться. Это типично. Данные индустрии показывают, что почти четверть пользователей растягивают период между заменами до трех-четырех лет.

Samsung представила телефон со 100-мегапиксельной камерой. Возможно, это были пиксели, но они не решали никаких реальных проблем большинства пользователей. OnePlus сделала быструю зарядку главной функцией. Опять же, хорошо, но недостаточно удивительно, чтобы тратить больше денег. Функции, которые оставались действительно полезными — время автономной работы, качество камеры, объем памяти — были наименее захватывающими для анонсов. То, что имело значение, становилось инфраструктурой. Смартфон не стал хуже. Он стал достаточно хорошим, чтобы его достоинства перестали вызывать дискуссии. Обновление стало предположением, а не желанием.

Это то, что мой друг Кристиан Линдхольм, работавший в Nokia, а затем в дизайн-фирме Fjord, называет своим «принципом дизайна „конечно же“».

Отличный дизайн означает, что конечный пользователь с одного взгляда понимает, что делать с ручкой или кнопкой, даже не задумываясь об этом. Конечно же, эта ручка регулирует громкость или открывает главный экран. Этот фактор «конечно же» лежит в основе каждого великого дизайна — от iPhone до будильника Braun.

То же самое касается базовой инфраструктурной технологии. По сравнению с 45 годами для ПК, мы впервые заметили ощутимое плато примерно через 7 лет после выпуска первого iPhone, где-то между 2013 и 2015 годами. Общая дуга от катастрофических изменений до скуки заняла, плюс-минус, десятилетие.

Неверная аналогия

В обоих предыдущих случаях базовая технология действительно выходила на плато в измеримых величинах — тактовые частоты перестали расти, ежегодные улучшения телефонов сократились. Ощущение скуки было следствием реального замедления роста возможностей.

С ИИ происходит не это. Возможности не выходят на плато. Кривая всё еще ускоряется. Переход от GPT-4 к GPT-5 — это не уменьшающийся прирост. Модели рассуждения, мультимодальные возможности, распространение моделей с открытыми весами, которые превращают в товар то, что раньше было закрытым преимуществом — это реальные скачки.

Скука, которая приближается, та, что уже проявляется на краях, — это нечто иное. Это не замедление возможностей. Это миграция ИИ из темы обсуждения в инфраструктуру. Он уйдет на задний план. Из того, о чем вы думаете, в то, что заставляет всё остальное работать. Подумайте о том, когда iPhone 18 объединит Gemini в свою операционную систему. (Конечно, зная Apple, они всё испортят).

Это коммодитизация инфраструктуры. И для этого есть гораздо лучшая историческая аналогия.

Свет, который никто не видит

Мне посчастливилось наблюдать за рассветом оптических сетей. Будучи молодым репортером, я писал об этом с искренним восторгом. Джордж Гилдер проповедовал нам, молодым панкам, о «телкосме». Будущее, казалось, живет в нитях стекла тоньше человеческого волоса.

В середине 1990-х годов магистраль интернета, передававшая данные через континенты, работала на скорости 45 мегабит в секунду. Домашние пользователи ждали минуты, чтобы загрузить фотографию через dial-up. Ограничение было везде.

Чтобы понять, что изменило это, нужно понять, как свет движется через оптоволокно. Одна нить стекла может передавать лишь определенный объем данных на одной длине волны — представьте это как одну полосу шоссе. Мультиплексирование с разделением по длине волны (WDM) было озарением: можно отправлять несколько сигналов по одной и той же нити одновременно, каждый на своем цвете света, подобно тому, как призма расщепляет белый свет на спектр. Каждый цвет несет свой независимый поток данных. Одно волокно становится многими. Плотное мультиплексирование с разделением по длине волны (DWDM) пошло еще дальше, упаковывая десятки, а затем сотни плотно расположенных длин волн в одно волокно. Там, где ранние системы несли горстку каналов, DWDM в конечном итоге поддерживала 96 одновременных каналов, каждый на своей длине волны, каждый со своим полным потоком трафика.

Для этого не было презентаций. Не было обзоров. DWDM вошла в коммерческое использование в середине 1990-х и начала делать нечто замечательное и совершенно невидимое: пропускная способность, которая казалась конечной, стала функционально безграничной.

В начале 2000-х пропускная способность канала выросла с гигабит в секунду до 100 гигабит в секунду на длину волны. Современные системы DWDM могут передавать 51,2 терабита в секунду по одной паре волокон. Оптоволокно, проложенное в 1980-х, сейчас передает сигналы в 645 раз быстрее, чем 20 лет назад, без прокладки нового кабеля. По одной из оценок, теоретическая емкость одной стандартной нити волокна составляет более 600 терабит в секунду, что означает, что текущие развертывания используют примерно 1/60 000 того, что может нести стекло.

Никто об этом не писал. Никому не нужно было. Поскольку DWDM работала, никто не замечал проблемы с пропускной способностью. YouTube стал возможен. Netflix стал возможен. Zoom-звонки во время пандемии стали возможны. Емкость просто была там, молча нарастая в течение двадцати лет, обеспечивая всё, что было над ней, не требуя признания от кого-либо.

Это не дуга тактовой частоты ПК, где возможности замедлились, а разговоры сместились. Это не дуга смартфона, где категория стала достаточно хорошей и перестала вызывать желание. Это кривая оптических сетей, где возможности продолжали расти — и растут до сих пор — в то время как разговоры полностью ушли от них, потому что рост стал встроенным во всё и не требовал ничьего внимания.

Куда ИИ движется дальше

Возможности ИИ будут продолжать расти. Нет причин ожидать, что исследовательская кривая выровняется. Модели станут более способными, более эффективными, более специализированными. Экосистема с открытыми весами сократит разрыв между передовыми и массовыми моделями. Стоимость вывода будет продолжать падать, как она падала, на порядок примерно каждые год или два. Чистые возможности, подобно чистой пропускной способности DWDM, продолжат свой молчаливый экспоненциальный рост.

Что перестанет расти, так это разговоры об этом. Затаившее дыхание освещение каждого анонса новой модели имеет иную текстуру, чем в 2022 году. Релизы выходят быстрее, бенчмарки растут, но эффект неожиданности ослабевает.

Когда появилась GPT-3, это ощущалось как откровение. Новый «айфоновский» момент. Когда появилась GPT-4, это ощущалось как значительное обновление. Как появление M1. Теперь, когда циркулируют пятое и шестое поколения, вопрос, который задают люди, изменился. Не потому, что модели стали менее способными. А потому, что возможности — это больше не главная история. История в том, внутри чего эти возможности находятся.

ИИ станет тем, чем стала DWDM: слоем, который вы не видите, но который заставляет работать всё, что находится над ним. Он будет внутри камеры, которая решает, как выставить экспозицию фотографии. Внутри чипа, который управляет питанием ноутбука. Внутри монитора в больнице, следящего за ранними признаками ухудшения состояния. Внутри контракта, который был проверен до того, как вы его прочитали.

Модели не исчезнут. Они перестанут быть единицей обсуждения. Никто не говорит о DWDM, когда открывает видеозвонок. Никто не будет говорить о фундаментальной модели, когда будет использовать то, что эта модель сделала возможным.

Это не очень хорошо для оценки стоимости фундаментальных лабораторий и компаний вроде Nvidia, которые хотят придумать новые метрики. Но индустрия не глупа. Просто проследите за акциями Ciena от IPO до первых 10 лет, и вы почти сможете предсказать кривизну, если не масштаб, акций этих лабораторий.

iPhone потребовалось около десятилетия, чтобы перейти от разрыва шаблонов к инфраструктуре. История с тактовой частотой ПК заняла больше времени, потому что ставки были другими, а индустрия двигалась иначе. Но ИИ движется быстрее, чем то и другое. Инфраструктурная рамка уже присутствует в корпоративном программном обеспечении, в инструментах разработчика, в дорожных картах оборудования. Потребительский сдвиг обычно отстает на несколько лет. Моя оценка: к 2028 году вопрос будет уже не «какой ИИ», а «что это делает такого, чего не делало раньше». Модель уйдет в подполье.

Компании, создающие фундаментальные модели, не обязательно являются теми компаниями, которые определят эру ИИ. DWDM была построена Nortel, Lucent — операторами, ныне в основном забытыми или поглощенными. Инфраструктурный слой над ними — Google, Amazon, Netflix — захватил ценность, которую обеспечила оптическая инфраструктура. Инфраструктура дает возможности; она не определяет, кто победит.

Коммодитизация уже идет. Модели с открытыми весами сжимают преимущество, которое когда-то имели закрытые передовые модели. Стоимость вывода упала так быстро, что возможности больше не являются защищенным преимуществом. Преимуществом станут конкретные приложения, которые сделают базовые возможности одновременно незаменимыми и невидимыми.

Следите не за бенчмарками. Следите за исчезновением бенчмарков из разговоров. Когда мы перестанем спрашивать, какая модель набирает больше баллов в тестах на рассуждение, и начнем спрашивать, почему наше программное обеспечение кажется умнее, хотя мы ничего не меняли, — значит, переход свершился.

Оптическое волокно уже в земле. Мы просто еще не знаем, что по нему будет работать.