Внедрение искусственного интеллекта идет по экспоненте. Аналитики и инвесторы ждут от него прорыва, сравнимого с железными дорогами и автомобилизацией, а может, и чего-то большего. Но пока ИИ не научился даже водить автомобиль — и при этом пожирает несметное количество невосполнимой энергии
Илон Маск стал первым человеком в истории, чье состояние превысило 800 млрд долларов, пишет Forbes. Это произошло после того, как его компания SpaceX приобрела его же компанию xAI, которой принадлежит чат-бот Grok.
При этом SpaceX после слияния с xAI кардинально изменила стратегию. Компания планирует создать в космосе группировку центров обработки данных (ЦОД) из миллиона спутников использующих лазерную связь для взаимодействия.
«Это первый шаг к созданию цивилизации уровня Кардашёва II, использующей всю мощь Солнца, одновременно поддерживая приложения на основе ИИ для миллиардов людей уже сегодня», — говорится в заявлении SpaceX.
Система xAI станет дешевой и экологичной альтернативой наземным ЦОДам и «удовлетворит взрывной рост спроса на данные ИИ». Вместо охлаждения с использованием воды, сеть будет полагаться на радиационное охлаждение в космосе. Это также снизит потребность в батареях, поскольку сеть будет получать энергию от Солнца, говорится в документе.
Искусственный интеллект (ИИ) — явление модное, трендовое и отчасти даже перегретое. Однако его очень любят инвесторы в новые технологии. Апологеты повсеместного внедрения ИИ ― американские бигтехи Meta (признана в России экстремистской), Google, Microsoft, Open AI, xAI, Amazon и множество других ― уже пять лет безудержно соревнуются в инвестициях, производительности серверов, мощности облаков и скорости внедрения. Однако все это время без ответа остается простой вопрос: зачем?
Ну как же: ИИ-модели внедряются в жизнь: пишут статьи, письма, программные коды, заполняют декларации, создают картинки и видео, помогают лечить болезни. И вроде бы эпоха ИИ уже наступила.
Вторят бигтехам и наднациональные институты: ИИ может стать стимулом для интенсификации экономического роста — такого мнения придерживается МВФ. Он приводит аналогию с появлением компьютеров, а потом и смартфонов. Эти технологии оказали огромнейшее влияние на производительность труда в целом в экономиках, создали новые направления роста, например рынок онлайн-рекламы, онлайн-торговли и услуг и т. д.
В тренде и крупные компании, которые заявляют, что благодаря технологиями ИИ они смогли сократить десятки тысяч рабочих мест. И это не только американские компании. Недавно Герман Греф сообщил, что за счет внедрения ИИ Сбер уволил 20% сотрудников. Оставим чистоту расчетов на совести главы Сбера, приведем лишь сухую статистику: число сотрудников группы Сбербанка на 30 сентября 2025 года составляла 294,6 тыс. человек, в 2020 году — порядка 286 тыс. человек.
На самом деле революционные изменения в американских корпорациях тоже не подтверждены. Если сотни компаний отчитываются о сокращении десятков тысяч рабочих мест вследствие применения ИИ, то арифметика говорит, что счет должен идти на миллионы уволенных людей. Но если посмотреть на статистику рынка труда США, то никаких массовых увольнений «офисного планктона» там не происходит. Безработица как минимум не растет. То есть статистика (во всяком случае, пока) не демонстрирует серьезных возмущений от новых технологий.
Более того, есть ниши, где внедрение ИИ вообще откладывается на десятилетие-два: там, где необходима человеческая ответственность (в том числе уголовная) ― бухгалтер, пилот самолета, хирург. Пока ИИ не может заменить даже водителя такси: практические работы по созданию беспилотного такси ведутся уже десятилетие. За это время появились лишь пилотные проекты в нескольких городах США.
Когда та или иная компания, будь то отечественная или зарубежная, заявляет об очередном увольнении персонала, не надо забывать о хроническом процессе оптимизации кадров: корпорации всегда кого-то увольняют. А тема ИИ очень модная, и прикрыть тяжесть увольнений людей красивой этикеткой о внедрении ИИ ― прекрасный маркетинговый ход. И даже избавившись от одних сотрудников, труд которых якобы заместил ИИ, компании вынуждены набирать других — контролирующих работу этого самого ИИ.
Несмотря на бравурные анонсы и ожидания, пока применяемые модели ИИ не решили уравнения Навье — Стокса, не подтвердили гипотезу Бёрча — Свиннертон-Дайера, не нашли лекарств от онкологических заболеваний и не решили проблему голода в Африке.
Даже в таких несложных задачах, как написание статей, перевод и составление писем, все равно требуется постоянное участие человека как контролера.
И в тех приложениях, где ИИ просто помогает, случаются порой очень дорогостоящие ошибки. Прямо сейчас в США разразился скандал из-за ошибок, допущенных в хирургических операциях в результате неправильных расчетов, совершенных медицинским ИИ-ассистентом. Потенциал исков огромный.
И это врожденная проблема применяемых сегодня ИИ моделей.
Если кратко, то два основных инструмента ИИ — это усреднение и построение корреляции. При обучении в нейросеть заливают огромные массивы информации. ИИ ее обрабатывает, а потом огромное число пользователей верифицирует результаты — выбирает лучший вариант текста, лучшую картинку, лучшую формулировку. Модель просто учится усреднять и подстраиваться под вкус большинства. Поэтому на выходе мы получаем не «гениальный» контент, а усредненный.
Есть и другое описание этого процесса. «Для ИИ используемые данные необязательно требуют теоретического понимания, машине достаточно найти корреляцию, которая просто функционирует», — поясняет профессор Университета Антверпена Питер Верхезен. Получается, что модель не сможет ответить на вопросы «зачем?» или «почему?» относительно решения или действия: статистика лишь позволяет ей на основе вероятностей справляться с неопределенностью.
Мозг же человека сложнее: в нем протекают процессы индукции, дедукции, когнитивных искажений и даже бывают галлюцинации (таблица Менделеева). И любое уникальное художественное произведение, великое научное открытие или подвиг — это результат не усредненной, а напротив, «нестандартной» работы мозга, выход его за рамки среднего и принятого. То есть фундаментально заложенная модель ИИ — антипрорывная.
Не задаваясь «пустяковыми» вопросами, обозначенными выше, аналитическое агентство ARK Invest провозглашает: «Мир вступает в беспрецедентный цикл инвестиций в технологии». На графике 1 отражены волны инвестиций в технологии в процентах от ВВП и их пиковые значения в эпоху индустриальной революции. На пике внедрения инвестиции в те или иные технологии достигали 3–5% глобального ВВП. Эти волны инвестиций — символы своих эпох: строительства железных дорог, электрификации, появления автомобильных гигантов.
Апологеты повсеместного внедрения ИИ уже пять лет безудержно соревнуются в инвестициях, производительности серверов, мощности облаков и скорости внедрения. Однако все это время без ответа остается простой вопрос: зачем?
Сегодня такой символ — вложения в программное обеспечение, отрасль, формирующую облик XXI века. Период бума инвестиций в софт тянется уже полвека, а затраты все время растут, достигнув 2% от глобального ВВП. За период с 1852 по 2025 год лишь две отрасли достигали таких высот: автомобилестроение и железные дороги. При этом цифровизация действительно сильно изменила мир, породив платформенную экономику, оцифровав финансы и госуслуги. Но достигнутые 2% — это очень много. Например, Манхэттенский проект по созданию ядерного оружия в США обходился в 2 млрд долларов ежегодно при ВВП США в тот момент чуть более 100 млрд долларов, то есть примерно те самые 2% от американского ВВП.
Однако инвестиции в софт и ИИ продолжают быстро расти. В этом году — Meta, Google, Microsoft и Amazon — намерены потратить на ИИ порядка 660 млрд долларов. Это после инвестиций в 400 млрд долларов в 2025 году и 200 млрд долларов в 2024-м.
Но и этого недостаточно. ARK Invest считает, что к 2030 году вложения в создание искусственного интеллекта достигнут беспрецедентных 8% глобального ВВП. То есть вырастут еще в четыре раза. А к ним добавится 2% ВВП на строительство ЦОДов и 1% вложений в космическую инфраструктуру. Таким образом, к концу десятилетия 11% мирового ВВП будет тратиться на создание ИИ и инфраструктуры для него. Эти цифры двукратно превысят удельные вложения в строительство железных дорог на пике инвестиционного бума. А ведь то событие было настолько эпохальным, что до сих пор отражено в истории, книгах, живописи Европы, Российской империи, США.
Можно привести еще одну аналогию: 11% ВВП — это величина, сопоставимая с глобальными тратами на Вторую мировую войну. Точных цифр нет, но порядок такой.
При этом нужно понимать, что 11% глобального ВВП — это не виртуальные нолики в гроссбухах ФРС. Это огромное количество материальных ресурсов. Например, для одного дата-центра гиперскейл-уровня — сверхкрупного ЦОДа, спроектированного для поддержки ИИ, — требуется более 2000 тонн меди, или около 27 тонн на мегаватт мощности.
Другая проблема — охлаждение. Любой ЦОД — это кипятильник. Всю электроэнергию, которую он потребляет, он в конечном счете превращает в тепло. Для отвода этого тепла используют пресную воду: горячая вода переносит тепло в градирню, где и испаряется. Масштаб потребностей одной крупной площадки: типичный ЦОД на 100 МВт — около 2 млн литров в день. Глобально же сектор потребляет порядка 560 млрд литров в год с потенциалом выхода на 1,2 трлн литров к 2030 году. Это примерно 150 дней питьевого водоснабжения Нью-Йорка.
Третья проблема — кадры. Экстенсивное увеличение инвестиций потребует соразмерного увеличения штата высококвалифицированных специалистов: инженеров, айтишников, наладчиков и прочего дорого и специфического персонала. При этом уже сейчас в отрасли острейший дефицит спецов.
Да и вся прошлая история человечества говорит, что такие инвестиционные скачки обычно оплачивают отрасли-доноры. Ресурсов одних IT-гигантов не хватит. Какая отрасль в США, Китае имеет достаточно денег, кадров и прибыли, чтобы оплатить такой эксперимент?
Итак, не имея позитивной обратной связи от реальной экономики, не понимая целевого состояния ИИ и решаемого круга задач, крупнейшие экономики мира активно строят ЦОДы. Лидерство по числу ЦОДов — у США, на втором месте Китай. Остальные страны в роли догоняющих или выжидающих.
Активные инвестиции в ИИ не проходят бесследно для экономик. Сегодняшние технологии средних и крупных ЦОДов, необходимых для работы ИИ, — тысячи серверов, занимающих площадь размером с футбольное поля и весящих сотни тонн, — и для xAI это нерешаемая проблема. Конечно, теоретически производительность процессоров будет расти, но лишь теоретически. Это будет возможно после перехода на другой технологический уклад — к квантовым компьютерам. Однако этого прорыва ждут уже не один десяток лет, а он все никак не происходит.
Это порождает вопрос энергоэффективности. Даже в сегодняшнем «зачаточном» состоянии ЦОДы создают огромный спрос на электроэнергию. В тех же Штатах в прошлом году они потребили около 225 ТВт⋅ч электроэнергии, столько же, сколько в год потребляет Испания — немаленькая промышленно развитая страна. Такой новый спрос на электричество вызвал дисбалансы даже на американском рынке электроэнергетики — втором по величине в мире. А для питания ЦОДов используются АЭС, угольные или газовые ТЭС, то есть далеко не возобновляемые источники энергии.
Спрос на электроэнергию со стороны ЦОДов в США к концу десятилетия вырастет в два с половиной раза, до 606 ТВт⋅ч. ЦОДы станут самой энергоемкой отраслью экономики.
И так не только в США, но и в Китае, отчасти в Европе. Уже сейчас все мировые дата-центры потребляют электроэнергии больше, чем вся Франция. Впереди кратный рост, а значит, увеличится и спрос на электричество. В частности, к 2030 году ЦОДы обойдут по потреблению четвертую энергосистему в мире — российскую — и догонят индийскую. Такие прогнозы дает МВФ (см. график 2)
Но такой динамичный рост спроса вызывает дисбалансы в инертных энергосистемах. Они просто не успевают адаптироваться под новые потребности. Особенно ярко это выражено в США, где местные техногиганты арендуют для себя целые АЭС, контракты поставщиков индустриальных турбин расписаны на годы вперед, а американское минэнерго обсуждает вопрос реконверсии списанных авиационных двигателей для нужд электроэнергетики.
В тех же Штатах уже не хватает природного газа (газ — источник для производства 45% электроэнергии США), чтобы покрыть нужды местной энергетики, экспорта в соседнюю Мексику, а еще и поставок в виде СПГ. По расчетам BP Energy Outlook 2025, чтобы удовлетворить все потребности, добыча природного газа в США за десятилетие должна вырасти на 250 млрд кубометров.
Интересно, что американские бигтехи, понимая, что их сервера крайне прожорливы, уверяют инвесторов и общество, что приобретают для своих компьютеров «зеленую» энергию ВИЭ. Однако это финансовые манипуляции. Оплачивается действительно энергия СЭС и ВЭС. А вот физически ЦОДы питает классическая генерация на ископаемом топливе. Только она может дать ровное, предсказуемое и не скачущее электричество для дорогостоящего оборудования. Это, кстати, подтверждают и отчеты минэнерго. Почти весь новый спрос на электроэнергию в Штатах в прошлом году был покрыт угольной генерацией.
Илон Маск стал первым человеком в истории, чье состояние превысило 800 млрд долларов
Человек как вид склонен создавать сложные системы. Однако любая система, будь то завод, корпорация, армия, несет определенную, четко обозначенную полезную функцию. И под эту функцию общество (или государство, иногда мир) выделяет ресурсы: человеческие, финансовые, энергетические и т. д. Количество ресурсов на каждом уровне ограничено.
Однако в случае с ИИ до сих пор непонятен конечный функционал, при том что государства и корпорации тратят на его создание и обслуживание огромное количество невозобновляемых ископаемых.
Недавно аналитик по энергетике Леонид Крутаков приводил цифры, которые хорошо отражают суть экстенсивного использования ископаемой энергии. Например, в галлоне бензина (около 4 литров) заключено 90 метрических тонн древних растительных веществ и животных, обитавших когда-то на планете. Это спрессованная солнечная энергия, переработанная живыми организмами в материю. При суточном мировом расходе нефти порядка 100 млн баррелей мы за год сжигаем объем топлива, эквивалентный останкам всех животных и растений, обитавших на земле в течение 560 лет.
Нетрудно перевести тонны условного топлива нефти в электрическую энергию, энергию газа и угля. Например, для производства 225 ТВт⋅ч электроэнергии необходимо сжечь порядка 500 млн тонн угля или 100‒150 млрд кубометров газа. Через коэффициенты условного топлива так же нетрудно посчитать, что для годовой работы ЦОДов только в США планета копила ископаемую энергию 15 лет. А ведь уже к 2030 году эти цифры вырастут кратно.
И здесь встает вопрос об эффективности использования энергии для мыслительной деятельности машин, призванных заменить мозг человека. Природа миллионы лет взращивала наш мозг как крайне энергоэффективный инструмент. За сутки человек потребляет в виде пищи порядка 2000–2500 ккал, что эквивалентно примерно 2 кВт энергии. Эта энергия используется для жизни и мыслительной деятельности. Впрочем, одного без другого быть не может, поэтому возьмем эту цифру за базис.
В одном килограмме угля 7 кВт тепловой энергии. То есть если бы человек мог питаться углем, то ему хватило бы тонны на 10 лет жизни.
Теперь представим, что в год в США сжигается 500 млн тонн угля лишь для производства электроэнергии ЦОДов. При энергетических эквивалентах этой энергии хватило бы на 15 лет жизни всех жителей США. Может быть, при должной организации за все это время жители Америки своим интеллектуальным трудом могли бы решить все имеющиеся «задачки» для ИИ?
Многоразовая транспортная система Starship для перевозки экипажа и грузов на околоземную орбиту
Ну и, пожалуй, последний, но ключевой вопрос — гуманистический. Человечество как вид находится в ресурсном тупике: прогнозы говорят, что легкодоступная медь на планете заканчивается. Экономически доступный уголь Китая — основа местной электроэнергетики, а заодно и промышленности — стремительно исчерпывается. Минэнерго США констатировало окончание сланцевой революции: добыча нефти в Штатах будет медленно падать. Прогнозируют, что к середине века многие страны, где живет больше половины населения (Китай, Индия, Индонезия, государства Ближнего Востока), столкнутся с острой нехваткой пресной воды. Имея все эти вводные, а каждая из них способна вызвать не только острый экономический кризис, но местами и гуманитарную катастрофу, мы как вид крайне расточительно используем невозобновляемые ресурсы для имитации человеческой мозговой активности. То есть пытаемся заместить человеческий гений мышлением машин, при этом тратим стремительно исчерпывающиеся ресурсы и не имеем окончательного понимания: ради чего?
Тратить сотни миллиардов долларов ежегодных инвестиций на генерацию бесконечных видео с котиками вряд ли целесообразно. И каким бы «пушистыми» ни были сегодняшние модели ИИ, главная их цель, похоже, все равно безопасность или война. Тем более если за проектом стоит Илон Маск, технологические новинки которого всегда были тесно связаны с американским ВПК.
Да и после активнейшего применения системы Starlink в ходе СВО на Украине и попыток свержения власти в Иране все проекты Маска пахнут ружейным порохом. С этой точки зрения проект xAI выглядит как старое прочтение уже известной и, казалось бы, почившей в бозе брошюры «Стратегическая оборонная инициатива» (СОИ, SDI, Strategic Defense Initiative), также известной как «Звездные войны» — объявленной президентом США Рональдом Рейганом в 1983 году программа противоракетной обороны (ПРО) с элементами космического базирования и возможным поражением наземных и морских целей из космоса.
Тем не менее, даже если xAI — это СОИ в ее современном прочтении, все равно даже спустя почти полвека остается множество технологических дыр, которые надо залатать, чтобы модель xAI заработала. Кроме огромной массы ЦОДов они требуют сотни тераватт-часов электроэнергии. А значит, там же, в космосе, придется разместить солнечные панели, по площади сравнимые с футбольными полями.
В презентациях все действительно выглядит революционно, однако остается и ряд важных научных, технических и гуманистических вопросов: сколько это будет стоить и каково место человека в этом будущем бигтеха?
Без ответа на них все концепции развития искусственного интеллекта будут вызывать естественное отторжение у общества, экономики и государств.