Революция ИИ: кто сейчас извлекает выгоду из генеративного ИИ?

В нашей серии "Революция искусственного интеллекта" рассматриваются взгляды наших экспертов на быстро развивающуюся тему искусственного интеллекта. В этом разделе вопросов и ответов члены наших команд по управлению государственными и частными акциями рассматривают, какие типы технологических компаний могут лучше всего воспользоваться преимуществами.

Что такое искусственный интеллект и почему сейчас к нему возрос интерес?

Джонатан Макмаллан, специалист по глобальному сектору публичных акций: “Искусственный интеллект (ИИ), по сути, означает любую технологию, которая позволяет компьютерам выполнять задачи, обычно требующие человеческого интеллекта. Концепция искусственного интеллекта существует уже давно; мы могли бы датировать ее 1950 годом, когда Алан Тьюринг представил тест Тьюринга для машинного интеллекта. Как и во многих концептуальных технологиях, с годами ее прогресс то затухал, то усиливался. Путешествие было отмечено чередующимися периодами повышенного возбуждения и последующего разочарования”.

“Мы уже часто сталкиваемся с искусственным интеллектом в нашей повседневной жизни, часто не подозревая об этом – подумайте о распознавании голоса или изображений на вашем смартфоне или о телепередачах, которые рекомендует вам Netflix. Но генеративный искусственный интеллект – и особенно открытие ChatGPT в конце прошлого года - разожгли воображение людей ”.

“Что действительно отличает генеративный ИИ от других раскрученных технологий последних лет, таких как криптовалюта или метавселенная, так это его осязаемый, практичный характер. Это не просто абстрактная идея. Генеративный искусственный интеллект уже находит свое применение в повседневных рабочих процессах, и нам не нужно слишком сильно напрягать воображение, чтобы увидеть его преобразующий потенциал”.

Майкл Уайт, специалист по глобальному сектору публичных акций: “Успех ChatGPT был поразительным. Это была самая быстрая платформа в истории, охватившая 100 миллионов пользователей, и сейчас количество составляет около 170 миллионов. Скорость, с которой был достигнут этот рубеж, говорит о том, что в обществе формируются привычки, связанные с использованием текстового генеративного искусственного интеллекта, и что эта практика никуда не денется”.

Что стоит за новой волной приложений с генеративным искусственным интеллектом?

Пэдди Флад, специалист по глобальному сектору публичных акций: “Существует множество факторов, способствующих появлению генеративного искусственного интеллекта, к ним относятся:

1. Новая архитектура: Существует много различных архитектурных подходов к ИИ, но в 2017 году Google представила новую архитектуру. Эта архитектура является важным строительным блоком для больших языковых моделей (LLM), которые мы видим сегодня, поскольку это, помимо прочего, означает, что модели могут контекстуализировать целые вопросы (в отличие от изолированных слов или фраз) и быстрее обучаться.
2. Увеличенная вычислительная мощность: Полупроводники стали как меньше, так и мощнее, что означает, что задачи можно выполнять быстрее и эффективнее. В дополнение к этому активно развиваются облачные вычисления, и это позволило компаниям передавать свою инфраструктуру на аутсорсинг третьим лицам. Без этого компаниям по всему миру пришлось бы инвестировать в дорогостоящую инфраструктуру, связанную с искусственным интеллектом, что потенциально замедлило бы внедрение генеративного ИИ.
3. Данные: Еще одна причина - повышенная доступность и удобство использования данных, являющихся ключевой частью LLM. Мир продолжает генерировать большое количество данных, и такие достижения, как облачные вычисления, облегчают доступ к ним и их хранение.
4. Искусственный интеллект на переднем крае: Наконец, теперь также существуют методы для развертывания искусственного интеллекта на переднем крае. Это означает, что вычисления искусственного интеллекта выполняются на устройстве, на котором создаются данные, а не в удаленном центре обработки данных. Это крайне важно для таких приложений, как автономное вождение, где инструкции по передаче данных должны выполняться немедленно, без задержек.

Какие компании работают в сегменте генеративного искусственного интеллекта?

Анкур Дубей, директор по инвестициям: “Нам нужно понимать "технологический стек", то есть набор технологий, необходимых для создания генерирующего приложения искусственного интеллекта:

1. Вычислительный уровень является основой стека. Генерирующие системы искусственного интеллекта требуют больших вычислительных мощностей и объема памяти для обучения и запуска моделей. Аппаратное обеспечение (полупроводниковые чипы) обеспечивает вычислительную мощность, а облачные платформы, такие как Amazon Web Services, Microsoft Azure или Google Cloud Platform, предоставляют такие услуги, как виртуальные машины и хранилища.
2. Далее идет слой базовой модели. Базовые модели - это системы с широкими возможностями, которые затем могут быть адаптированы для целого ряда различных, более конкретных целей. Возможно, это самый важный уровень стека генерирующего искусственного интеллекта. Эти базовые модели представляют собой большие статистические модели, построенные с использованием сложных алгоритмов машинного обучения, которые генерируют человекоподобные ответы, полученные на основе больших объемов данных, на основе которых они обучаются. Базовые модели делятся на модели с закрытым исходным кодом и модели с открытым исходным кодом. Программное обеспечение с закрытым исходным кодом является проприетарным – только компания, которой оно принадлежит, может изменять его, в то время как открытый исходный код означает, что исходный код общедоступен и программисты могут его изменять.
3. Инфраструктурный уровень. Это компании, предоставляющие инструменты / инфраструктуру для приложений, которые не используют проприетарные базовые модели. Таким приложениям нужны инфраструктурные компании, которые помогут им в полной мере использовать технологии, доступные на базовом уровне. Приложениям с проприетарными моделями (например, ChatGPT) не нужно полагаться на третьих лиц на уровнях инфраструктуры или базовых моделей.
4. Наконец, вершиной стека является прикладной уровень, представляющий собой программное обеспечение, с помощью которого пользователи взаимодействуют с базовой технологией искусственного интеллекта. Это может быть продукт OpenAI ChatGPT или встроенное решение, такое как собственный продукт искусственного интеллекта Schroders под названием “Genie”.

Какие компании заработают больше всего денег на генеративном ИИ?

Анкур Дубей: “Все еще не определилось, какой из этих слоев принесет наибольшую пользу. В конце концов, для этой технологии все еще очень рано. Тем не менее, мы можем согласиться с тем, что на данный момент "вычислительный" уровень оказался победителем, и пример NVIDIA – цена ее акций выросла примерно на 190% с начала года (FactSet, по состоянию на 30 июня) - показывает, что рынок согласен с этим.

“Тем не менее, возникает вопрос о том, может ли передовая технология, разрабатываемая NVIDIA сегодня, со временем стать товаром”.

Майкл Уайт: “На данный момент "компании с кирками и лопатами" на вычислительном уровне выглядят победителями благодаря своим существующим доминирующим позициям. По мере роста вариантов использования генеративного ИИ спрос на чипы также будет расти, и NVIDIA является экспертом с доминирующей долей рынка графических процессоров, которые необходимы для обработки данных с помощью искусственного интеллекта.

“Что касается облачных технологий, то рынок облачных вычислений представляет собой олигополию. По крайней мере, на данный момент такие крупные игроки, как Amazon Web Services, Microsoft Azure и Google Cloud Platform, скорее всего, сохранят свое преимущество, поскольку за последние годы они значительно инвестировали в инфраструктуру и наладили отношения с клиентами.

“Но мы должны помнить, что новые технологии позволяют по-новому вести дела и создавать совершенно новые предприятия. Например, Netflix стал доступен благодаря Интернету, и ему было позволено процветать, потому что он предлагал продукт, превосходящий традиционное платное телевидение, что угрожало существующим медиакомпаниям.

“Точно так же Uber - это компания, бизнес-модель которой может существовать только благодаря смартфонам и мобильному Интернету. Безусловно, кажется, что эта захватывающая новая технология обеспечит новые способы ведения бизнеса, но, возможно, еще слишком рано для появления таких предприятий – это то, что мы ищем”.

Майк Маклин, старший директор по инвестициям: “Если смотреть за пределы самой индустрии высоких технологий, то одна из возможностей заключается в том, что компании, богатые данными, например те, которые владеют большим количеством собственного пользовательского контента, могут стать ценными просто из-за ценности этих данных для обучения моделей искусственного интеллекта.

“Что касается венчурного капитала, то в последние годы приток средств в компании, занимающиеся искусственным интеллектом, резко возрос, как показано на диаграмме ниже. И приток средств в компании, занимающиеся искусственным интеллектом, растет во много раз быстрее, чем рынок венчурного капитала в целом. В прошлом году количество долларов, вложенных в сферу искусственного интеллекта, сократилось, но это отражает падение на венчурном рынке в целом.

“Ключевым моментом является то, что искусственный интеллект становится все более важным элементом тех типов компаний, которые создаются сегодня на рынке”.