ИнфоПовод

Экономическая ценность ИИ-агентов Сейчас идет нешуточная битва лучших умов планеты (США vs Китая) и гиперконцентрация капитала в невиданном масштабе за всю историю человечества (триллионы долларов в год – капексы + R&D + маркетинг) вокруг ИИ-агентов. Именно ИИ-агенты по задумке должны окупить расходы на создание ИИ, создав, по сути, новый технологический уклад, значительно меняя структуру экономики и межотраслевых связей. Получится ли это? Вопрос, который не имеет ответа, т.к. слишком много неизвестных параметров в динамической среде, где пропорции меняются практически ежедневно. Я обязательно исследую очень подробно экономический контур с трех сторон – долгосрочная рентабельность ИИ-провайдеров, воздействие на производительность труда и скорость экономического роста и распределение экономического эффекта от ИИ. Информация вокруг ИИ устаревает в момент выхода. Это настолько подвижная, динамическая и конкурентная среда, куда стягиваются передовые технологии, лучшие умы, неограниченные капиталы, обеспечивая ресурсную конвергенцию и суперпозицию с весьма неясными перспективами. Вероятно, ни одна технология в мире не привлекала настолько высокую концентрацию ресурсов и ни одна технология не набирала настолько безумную капитализацию, что отражает сверхожидания. Я воодушевлен прогрессом, но остаюсь крайним скептиком относительно чистого макроэффекта, считая, что негативные эффекты могут перевешивать положительные (писал об этом на протяжении трех лет). Прогресс – феноменальный за три года. В середине 2023 состояние ИИ было настолько «несуразным» в сравнении с актуальной диспозицией, что еще раз подчеркивает скорость прогресса. В середине 2023: • Никакой мультимодальности (только текст без изображений, аудио, видео, документов), полноценная мультимодальность была оформлена в начале 2025, но первый значимый прогресс в середине 2024 с выходом GPT-4omni. Сейчас модели достигли практически совершенства. • Контекст не более 32 тыс токенов (рабочая область лишь 8 тыс), что в 30-40 раз меньше текущего объема. Архитектурно контекстная емкость не может расти сильно выше 1 млн, здесь прогресса не ожидается, но возможно расширение области стабильного контекста до 500-600 тыс токенов. • Никакого рассуждения (впервые появилось в сен.24, закрепилось в начале 2025), текущая глубина рассуждения достаточна для реализации сложной цепочки последовательности. Очень сильный прогресс, но дальнейший прогресс ограничен. • Без выхода в сеть (!), массовое закрепление лишь осенью 2024, а индустриальный стандарт с 2025, сейчас близко к совершенству, прогресс не ожидается. • Никаких внешних (подключенных) источников данных, а большинство моделей вообще не умели считывать даже загруженные внутри чат бота данные. Загрузка файлов, как норма только в начале 2024, но сильно ограничено (не все форматы). Прогресс ограничен контекстным окном. • Никаких плагинов. Широкое развитие с середины 2025, массовое внедрение в 2026. MCP как открытый стандарт и его принятие всеми крупными игроками началось с начала 2025, сейчас доступ расширяется, но прогресс ограничен глубиной контекстного окна, но по плагинам ожидается сильный прогресс. • Никаких навыков и скиллов (первая попытка инструкций только в конце 2023 в формате GPTs, а развитие лишь в конце 2024). Сейчас высокая степень зрелости, в том числе через улучшение самих LLMs (способность следованию инструкциям). Ожидается развитие. • Без возможности внешних валидаторов – первое внедрение в кодовой среде в конце 2023, а расширение на экосистему среды не ранее середины 2025. Ожидается прогресс. • В 2023 модели были невероятно тупыми (по современным меркам), галлюцинировали (продолжают сейчас, но галлюцинации сократились на порядок), не имели встроенного механизма коррекции рассуждений (стабильность оформилась примерно в конце 2025), очень плохо следовали инструкциям (серьезный прогресс только в середине 2025). Не говоря уже об отсутствии экосистемы ИИ-агентов (зрелость в середине 2026, оформление весной 2025). Единственный параметр, который за три года не показал качественного перелома, – отсутствие внутреннего критерия истины: индустрия компенсирует его внешними верификаторами и плотностью проверок, а не решает архитектурно.