Центр тяжіння штучного інтелекту зміщується, і гроші теж

Уявіть собі центр обслуговування штучного інтелекту одного з найбільших автовиробників світу. Система працює прекрасно. У момент, коли машина в’їжджає в бай, штучний інтелект уже зробив свою домашню роботу, просіюючи через велику кількість даних про транспортний засіб, щоб знайти точну конфігурацію обслуговування, яку йому потрібно.

Ця елегантна система на краю мережі зайняла три роки у великої армії інженерів для розробки. Вона працювала в 10 дилерських центрах.

Коли настав час розширити її до 12 000 місць, команда відкрила те, що кожна корпорація, яка розгортає штучний інтелект на краю мережі, в кінцевому підсумку дізнається: будівництво програми – це легка частина. Розгортання її в тисячах місць вимагає інфраструктури, яку більшість галузі ще тільки намагається зрозуміти.

Відмінність між будівництвом чогось розумного та фактичним розгортанням його там, де відбувається бізнес, – це визначальна проблема штучного інтелекту прямо зараз. І це змінює напрямок наступної хвилі технологічних інвестицій.

СТАВКА НА ХМАРУ ЗМІНЯЄТЬСЯ

Приблизно 20 років корпоративна програма для програмного забезпечення була простою: перемістити все в хмару. Централізувати дані та програми та контролювати. Це працювало чудово для управління робочими процесами, і інвестори щедро винагородили це.

Але економіка змінюється. Коефіцієнти доходів SaaS, які досягли піку біля 18-20 раз під час пандемії, впали до рівнів, яких не бачили з 2016 року. Середній темп зростання доходів публічних компаній SaaS впав до близько 12% до кінця 2025 року. Інвестори ще не втратили інтерес до програмного забезпечення, але вони почали ставити складніше питання: де штучний інтелект фактично генерує доходи?

Дедалі більше відповідь – ні, в хмарі.

ПАСТКА ШТУЧНОГО ІНТЕЛЕКТУ

Глобальні інвестиції в штучний інтелект мають досягти $2,5 трильйона до кінця 2026 року. Чотири найбільших технологічних компанії США самі по собі планують витратити приблизно 725 мільярдів доларів на капітальні витрати цього року, що на 77% більше порівняно з попереднім роком, і це найбільша одноразова інфраструктурна розбудова в історії технологій. Ці гроші в основному прямують у інфраструктуру хмари для підтримки центрів даних, GPU та тренувальних кластерів.

Але більшість операційних даних світу не генерується в центрах даних. Їх генерують у роздрібних магазинах, на заводських підлогах, на нафтових вишках, всередині лікарень, на суднах та по енергетичних мережах. У цих середовищах рішення повинні прийматися за мілісекунди, і відправка даних на віддалений сервер просто не є життєздатною.

Я бачу це постійно у своїй роботі з корпораціями. Нафтогазова компанія витратить місяці на будівництво передбачувальної моделі для оптимізації свердловин, а потім упакує її у великий файл даних, відправить на віддалений сайт і сподівається, що це спрацює. Роздрібний торговець розробить штучний інтелект для управління запасами, тільки щоб виявити, що розгортання його по тисячам магазинів – це зовсім інша проблема, ніж будівництво самої моделі.

Штучний інтелект фактично утримується в хмарі. Фізичний світ не чекає на круговий рейс.

ДЕ ФАКТИЧНО ІДУТЬ ГРОШІ

Дженсен Хуан називає це “фізичним штучним інтелектом“. Qualcomm позиціонує це як штучний інтелект на краю мережі, який стає необхідним. Коли дві компанії, які, можливо, краще за всіх розуміють економіку апаратного забезпечення штучного інтелекту, вказують у одному напрямку, це варто розглянути.

Ця зміна вже відбувається на місцях. Корпорації з нафтової, газової, автомобільної, роздрібної та промислової галузей вже запускають завдання штучного інтелекту на краю мережі. Вони знають, що штучний інтелект на краю мережі працює, але борються з тим, як його розширити. Управління тисячами розгортань по різному апаратному забезпеченню та середовищам, а також оновлення моделей на місці без порушення операцій представляє велику проблему.

Інвестиційний випадок простий: коли штучний інтелект повинен працювати автономно – інспектувати товари на виробничій лінії, управляти енерговиданням на вітровій фермі, координувати автономні системи по логістичній мережі – йому потрібно запускатися там, де відбувається дія.

ВІД ЗАСТОСУВАНЬ ДО АГЕНТІВ

Є ще одна зміна, яка відбувається під інфраструктурною історією, і вона може виявитися ще важливішою.

Агенти змінюють традиційну жорсткість корпоративних застосунків. Агент не є статичним кодом, який робить одну річ. Це система, яка може мислити, інтерпретувати неструктуровані дані та приймати рішення без явного програмування для кожного сценарію. Натомість будівництва спеціального застосунку для контролю якості на виробничій лінії ви розгортаєте агента, який інтерпретує відеопотоки, визначає дефекти та позначає питання, одночасно адаптуючись до змін умов. Натомість кодування системи передбачувального обслуговування з нуля для кожного типу обладнання ви розгортаєте модель, яка обробляє дані з датчиків та приймає рішення в режимі реального часу.

Коли раніше будівництво застосунків на краю мережі займало роки та команди розробників, агенти можуть скоротити цей термін значно.

ЧОМУ ЦЕ НЕ Є ПРОСТО

Але, як у більшості випадків, диявол ховається в деталях. Коли особистий агент штучного інтелекту робить помилку, він посилає незручний електронний лист. Коли промисловий агент робить помилку, він може зупинити виробничу лінію або створити загрозу безпеці. Та сама якість, яка робить агенти штучного інтелекту гнучкими та потужними, саме та, яка робить корпорації обережними щодо їх розгортання в середовищах, критичних для безпеки.

Сама чутливість інтелектуальної власності є приголомшливою. Нафтогазова компанія, яка витратила десятиліття на збирання операційних даних для будівництва системи автономної оптимізації свердловин, створила щось незамінне. Якщо цей агент буде скомпрометований, конкурент фактично отримає десятиліття інституціональних знань за одну ніч. Закон ЄС про кіберстійкість та розвиваючіся фреймворки NIST рухаються до вирішення цих ризиків, але технологічна інфраструктура для забезпечення охорони на краю мережі ще тільки будується.

Безпека та управління не є функціями для епохи штучного інтелекту на краю мережі. Вони є основою.

НАСТУПНА ІНФРАСТРУКТУРНА РОЗБУДОВА

Кожна велика епоха обчислювальної техніки визначалася інфраструктурною розбудовою. Ера персональних комп’ютерів будувала локальні мережі та робочі станції. Ера хмари будувала центри даних та платформи SaaS. Ера штучного інтелекту будує інфраструктуру для запуску інтелекту в фізичному світі.

Компанії та інвестори, які розпізнають цю зміну рано, будуть позиціоновані для наступного десятиліття. Це означає не тільки інвестування в можливості штучного інтелекту, але й в інфраструктуру оркестрування, безпеки та розгортання, яка перетворює здатну модель у надійну промислову систему.

Цінність не в наступному чат-боті чи в наступній хмарній моделі. Вона в інфраструктурі, яка робить штучний інтелект операційним у масштабі на заводі, на нафтовій вишці, в роздрібній мережі та всюди інше, де фізичний світ генерує дані, які не можуть чекати.

Десь зараз інша компанія стоїть там, де стояла та автомобільна компанія, з блискучим застосунком, який працює на декількох сайтах, і дивиться на прірву між пілотним проєктом та масштабуванням. Ті, хто зв’язує цю прірву, побудують конкурентні рови наступного десятиліття.