DeepMind: бум капитальных затрат на ИИ — это ставка на самоулучшающийся ИИ

      Все спрашивают, для чего на самом деле предназначено строительство ИИ на триллионы долларов. Высокопоставленный руководитель Google DeepMind теперь дал необычно откровенный ответ. По его словам, расходы — это ставка на машины, которые улучшают сами себя.

      Джасид Секхон, главный стратегический директор DeepMind, изложил свою точку зрения на саммите в UC Berkeley. Рекурсивное самоулучшение, или RSI, «становится ключевым компонентом инвестиционной теории в ИИ», впервые сообщила The Information. RSI — это идея ИИ, который может переписывать и обновлять себя, создавая все более способных преемников без участия человека.

      Поразительная часть заключается в откровенности. Секхон признал, что доходы от ИИ «не покрывают капитальные расходы, которые мы делаем до сих пор». Другими словами, деньги тратятся на обещание. Он утверждал, что ставить против этого было бы неразумно, поскольку уже есть «предпосылки для RSI». Он предложил удачную аналогию: паровые машины строили следующую паровую машину.

      Новая северная звезда

      Что делает эту формулировку убедительной, так это то, что она заменяет. На протяжении многих лет индустрия оправдывала свои расходы, указывая на искусственный общий интеллект. Секхон фактически меняет одну далекую цель на другую. RSI, по его словам, — это новый AGI: вознаграждение, которое превращает сегодняшние дата-центры из затрат в самые ценные машины, когда-либо построенные.

      Масштабы реальны. Alphabet потратила 44,9 миллиарда долларов на капитальные проекты за один квартал, что примерно вдвое больше, чем годом ранее, и подняла свои прогнозы на 2026 год до 205 миллиардов долларов. Она пообещала «значительное» увеличение снова в 2027 году. Amazon, Microsoft и Meta говорят то же самое. Секхон сравнил усилия с чем-то большим, чем программа «Аполлон» или Манхэттенский проект.

      Некоторые из этих усилий явно работают. Выручка Google Cloud выросла на 82% за квартал, с запасом более 500 миллиардов долларов. Но счет огромен, и Alphabet опубликовала свой первый отрицательный квартальный свободный денежный поток, около 5,9 миллиарда долларов в убытке. Расходы и доходы движутся с очень разными темпами.

      Ставка, которая может не оправдаться

      Секхон сам назвал риск. Он предупредил, что может возникнуть «воздушная яма ИИ», когда расходы происходят, но доходы никогда не приходят. Это тихий страх под каждым отчетом гипермасштабера, озвученный человеком, чья работа заключается в оправдании затрат.

      И RSI не является готовым продуктом. Это исследовательская надежда с реальными сомнениями: безопасность, контроль и техническая осуществимость. И возможно ли это вообще в предполагаемые сроки, примерно с 2027 по 2028 год. Конкуренты уже поддразнивают DeepMind по поводу того, есть ли у него знания о самоулучшении, чтобы достичь этого раньше OpenAI или Anthropic.

      Существует скромная версия утверждения, которая уже является правдой. Модели теперь могут генерировать код и, в узких пределах, помогать улучшать свои собственные. Прыжок, который продает Секхон, — это переход от этого к полному, автономному самоусилению, и он большой.

      На самом деле он сделал сделку явной. Индустрия сегодня тратит суммы, сопоставимые с программой «Аполлон», на способность, которая еще не существует и может не существовать в течение многих лет. Его честность освежает. Это также, если вы инвестор, немного пугает.