ИИ как фактор трансформации рынка информационных технологий
Фото: Sansoen Saengsakaorat/shutterstock.com
Согласно данным, представленным Stocklytics.com, в одном из лучших годов для индустрии ИИ (2023-м) пять крупнейших в мире ИИ-компаний – Microsoft, Alphabet, NVIDIA, Meta Platforms* и Tesla – увеличили стоимость своих акций на ошеломляющие $3,2 трлн. Стоимость акций NVIDIA – американского производителя чипов, ставшего сверхдержавой ИИ, – выросла за 2023 год на 232%, с $364 млрд до более чем $1,21 трлн.
По оценкам IDC, к 2027 году расходы на решения ИИ превысят $500 млрд. Объем российского рынка ИИ достигнет 1 трлн рублей уже в следующем, 2025 году, прогнозируют в правительстве. Консенсус-прогноз компаний «Яндекс», «Ланит», «Наносемантика», Just AI, Naumen, BSS и «Первый бит», опрошенных аналитиками «Ведомости. Инновации и технологии», показал ожидания совокупного среднегодового роста рынка ИИ (CAGR) в размере 20–40% на горизонте двух лет.
О том, как ИИ влияет на экономику в целом и рынок труда в частности, высказано уже много мнений и масса прогнозов. Спикеры обзора IT News разбираются в вопросах о том, какое влияние ИИ оказал непосредственно на рынок информационных технологий, как последний трансформируется с развитием технологий искусственного интеллекта и какие факторы ИТ-рынка способны затормозить темпы развития ИИ.
По данным опроса McKinsey, ИИ в своем бизнесе сегодня используют 35% компаний. Самые динамичные темпы внедрения показали сегменты здравоохранения, розничной торговли и производства. Банковскую сферу называют одной из самых продвинутых в использовании возможностей ИИ. Можно ли утверждать, что в каких-то отраслях внедрение ИИ наиболее выгодно?
Аналитики McKinsey в своем опросе акцентировались прежде всего на той трансформации, которую ИИ-технологии привносят в различные сферы экономики, отмечают эксперты. Число компаний, включающих в свои производственные процессы технологии ИИ, растет с каждым годом. И пусть первоначальные затраты на внедрение ИИ-систем довольно внушительны, окупаются они достаточно быстро. В особенности в тех отраслях, где требуются высочайшая точность производства и такая же точность контроля качества, где необходимо значительно ускорить темпы разработки и испытаний, где критично важны надежность и безопасность, когда нужно создавать новое оборудование, говорит Виктор МАРТЫНОВ, ИТ-предприниматель и специалист в области ИИ. Прежде всего это справедливо для отрасли электроники и производства полупроводников, требующей увеличить выход продукции и в максимально возможной степени автоматизировать контроль ее качества. Здесь ИИ превосходно себя зарекомендовал в дефектоскопии кремниевых пластин и тестировании готовых чипов. В производстве дорогостоящего промышленного оборудования и транспортных средств, в частности беспилотных, ИИ обеспечит надежность, безопасность и отказоустойчивость. В фармацевтике и химической промышленности применение ИИ во много раз ускоряет разработку и испытание новых материалов, в сфере «Интернета вещей» и медицинской отрасли помогает создавать новые «умные» устройства и оборудование, которые обеспечивают сбор важных и критически важных данных. В индустриях моды и дизайна ИИ незаменим для генерации новых идей и прогнозирования трендов.
В сферах промышленности и производства искусственный интеллект решает целый спектр задач, связанных, например, с прогнозированием и оптимизацией производственных процессов, комментирует Кирилл ЗАБОЛОТСКИЙ, руководитель департамента маркетинга ИТ-холдинга Bimeister. ИИ может анализировать данные о производственных операциях, предсказывая потенциальные проблемы и снижая риск возникновения сбоев. А в здравоохранении помогает максимально точно диагностировать заболевания.
В банковской и финансовой областях ИИ позволяет быстро и без ошибок обрабатывать большие массивы данных, выявлять мошеннические действия, автоматизировать процессы принятия решений, снижать возможные риски по всем направлениям деятельности и, как следствие, улучшать условия предоставления услуг для всех категорий клиентов.
В розничной торговле внедрение ИИ дает возможность оптимизировать управление запасами, повышать эффективность цепочек поставок и генерировать персонализированные предложения товаров и услуг, использовать аналитику данных для улучшения обслуживания покупателей, развивать онлайн-продажи и мобильные приложения для удобства покупателей, прогнозировать спрос. При этом сегодня практически любой крупный ретейлер может позволить себе разработку ИИ-системы, которая возьмет на себя большую часть работы по персонализации шопинга, динамической оптимизации цен, управлению запасами, прогнозированию спроса и техподдержке и обслуживанию пользователей, считает Виктор МАРТЫНОВ. А дальше всё зависит от финансовых возможностей площадки. Если такой гигант, как Amazon, может заменить роботами подавляющую часть складских рабочих, то для обычного маркетплейса будет достижением разработка ИИ-системы визуального поиска или собственного генератора фото для эффектного представления товаров.
Именно перечисленные отрасли – финансовых услуг, здравоохранения, розничной торговли и производства – останутся на передовых позициях в использовании ИИ. При этом наиболее высокие темпы внедрения технологии продемонстрируют компании, которые собираются производить более «умные» и автоматизированные продукты, оптимизировать процессы производства с помощью аналитики данных и предиктивного анализа, улучшать качество контроля за производством с помощью машинного обучения и роботизации, уверен Иван БЕЛОРЫБКИН, коммерческий директор Right line.
В целом, как и прежде, компании, активно внедряющие новые технологии, в данном случае ИИ, будут иметь конкурентное преимущество на рынке. Отдача от внедрения ИИ, выраженная в повышении операционной эффективности или дополнительной выручке, вполне ощутима, уверены спикеры.
Придется ли увеличить мощность процессоров при создании ИИ-систем? Какие комплектующие будут иметь особо высокий спрос?
Несомненно, в отраслях, активно внедряющих технологии ИИ, будет высока потребность как в соответствующей ИТ-инфраструктуре, так и в смежных технологиях. В каких именно– зависит и от самой компании, от сферы ее деятельности и особенностей этой сферы. Но в целом речь идет о развитии сетевой инфраструктуры, решениях для хранения и управления данными, высокопроизводительных системах вычислительных ресурсов (CPU, GPU, TPU), передовых решениях для обработки больших объемов данных, которые генерируют и обрабатывают системы ИИ, и специализированном ПО.
В сегментах финансов и здравоохранения, где основной сферой приложения ИИ является анализ данных для прогнозирования, управления рисками и т. д., будет развиваться спрос на хранилища данных (в том числе распределенные файловые системы, например HDFS), системы обработки данных (Apache Hadoop (MapReduce), Apache Spark, Apache Flink и инструменты для аналитики и машинного обучения (TensorFlow, Tableau, Power BI, matplotlib), комментирует Антон ЛИМОНОВ, старший аналитик IBS.
В сфере розничной торговли вырастет спрос на программные решения на базе ИИ, инструменты для анализа данных и облачные сервисы, считает Александр СТАРОДУБЦЕВ, соучредитель ГК ITGLOBAL.COM, руководитель проекта Ainergy.
А в производственном сегменте, по мнению Дениса БЕЛЯЕВА, ведущего инженера Proscom, продолжится рост спроса на серверное оборудование.
Спикеры также спрогнозировали рост популярности облачных решений для запуска ИИ-продуктов.
Увеличению мощности процессоров (графических чипов и видеокарт) для создания более эффективных и действенных систем ИИ участники обзора отводят решающее значение. Приложениям ИИ, в частности машинному и глубокому обучению, параллельному выполнению огромного числа задач, нужной скорости операций над числами с плавающей запятой, объему и пропускной способности памяти, обработке больших объемов данных и быстрому выполнению сложных вычислений, требуются значительные вычислительные мощности, которые обычные процессоры (CPU) обеспечить не могут. Всё это под силу графическим процессорам GPU и тензорным чипам TPU.
Графические процессоры чрезвычайно эффективны при одновременном выполнении нескольких задач, обработке больших объемов данных и выполнении сложных математических вычислений, что делает их идеальными для параллельной обработки данных в приложениях ИИ и обучения моделей deep learning, считает Александр СТАРОДУБЦЕВ (Ainergy). Блоки тензорной обработки (TPU) созданы компанией Google специально для задач машинного обучения. Они предназначены для ускорения тензорных операций – ключевых компонентов вычислений в машинном обучении.
Программируемые пользователем вентильные матрицы (FPGA) обеспечивают баланс между высокоскоростными вычислительными возможностями графических процессоров и гибкостью центральных процессоров. Для быстрого доступа к данным и их обработки приложениям ИИ требуется высокоскоростная память – HBM и GDDR6. Твердотельные накопители (SSD) обеспечивают быстрый доступ к данным, что позволяет значительно ускорить обучение моделей. Помимо этого, для создания и обучения моделей ИИ необходимы специализированные программные фреймворки и библиотеки – TensorFlow, PyTorch и Keras.
Пригодятся любые комплектующие, позволяющие масштабировать вычислительные мощности, системы хранения данных и развивать сами алгоритмы, комментирует Антон ЛИМОНОВ (IBS). Графические процессоры помогают ИИ учиться быстрее, а специальные чипы ASIC делают его работу эффективнее. Они заточены под конкретные алгоритмы, дают высокую эффективность и производительность.
Производитель процессоров Intel, прогнозируя рост спроса на приложения для ИИ, выпустил cпециальный ИИ-процессор для обучения нейросетей Gaudi3 AI. Кроме того, он интегрирует ИИ в топовые процессоры с расширением для ускорения ИИ-приложений. Запрос на увеличение производительности GPU и на расширения для ускорения ИИ-приложений будет только расти».
ИИ уже сегодня оказывает значительное влияние на ИТ-рынок, резюмировали спикеры, и степень этого влияния будет только расти. Технологии ИИ продолжают развиваться, все более усложняются, и, вероятно, они станут неотъемлемой частью множества различных типов ИТ-решений. Это может привести к резкому росту спроса на аппаратное и программное обеспечение с поддержкой ИИ, а также на услуги, связанные с внедрением и обслуживанием ИИ. ИТ-компаниям придется адаптироваться к меняющемуся технологическому ландшафту и удовлетворять растущий спрос на решения с использованием ИИ.
Может ли инфраструктура на основе ИИ повысить производительность и масштабируемость устаревших систем? Имеет ли смысл это делать?
Устаревшие, проверенные временем ИТ-системы, существующая уже много лет инфраструктура – всего этого никак нельзя сбрасывать со счетов, сходятся во мнении участники обзора. Такие системы, как правило, достаточно стабильны, проверены и доработаны временем, что означает меньшее время простоя. Часто они глубоко интегрированы в деятельность компании, что делает их важнейшим элементом в «машине производительности». Сотрудники уже хорошо знакомы с их работой, и потребность в дополнительном обучении или переобучении отпадает.
Даже устаревшие системы при внедрении ИИ могут стать более производительными и эффективными, что, в свою очередь, повысит производительность труда сотрудников и общую эффективность бизнес-процессов, уверен Иван БЕЛОРЫБКИН (Right line).
Конечно, такие системы не лишены недостатков. Они могут медленно работать, их сложно интегрировать с новыми технологиями, обслуживание может отнимать много ресурсов. Именно здесь на помощь приходит ИИ, которому вполне под силу вдохнуть новую жизнь в эти устаревшие системы, повысив их производительность и увеличив потенциал. К примеру, ему можно поручить выполнение рутинных задач, освободив сотрудников для выполнения более сложных видов работ. ИИ может предсказать необходимость профилактического обслуживания, что сократит время простоя из-за обнаружившихся не вовремя неполадок.
Таким образом, комментирует Марина ВИНБЕРГ, нейрокоуч по эмоциональному интеллекту и психолог, устаревшие системы могут оставаться конкурентоспособными и востребованными в изменяющемся рыночном окружении.
Пожалуй, одним из самых значительных преимуществ ИИ является его способность помочь этим системам масштабироваться. Благодаря более эффективному управлению ресурсами, ИИ позволяет системе обрабатывать большие объемы данных или транзакций. Он может модернизировать эти системы, повысить их функциональность и производительность за счет добавления новых возможностей, таких как обработка естественного языка или распознавание изображений, полагает Александр СТАРОДУБЦЕВ (Ainergy).
Правда, как считает Виктор МАРТЫНОВ, всё зависит от конкретного случая и метода внедрения ИИ. К примеру, устаревшую производственную линию технически невозможно автоматизировать без какой-либо модернизации: для внедрения полноценной ИИ-системы управления следует оснастить оборудование необходимыми датчиками, сенсорами и каналами связи. Без источников данных ИИ не сможет отслеживать ход технологических процессов, анализировать производственные параметры, предсказывать поломки оборудования и оптимизировать расход ресурсов.
Дополнительное ускорение развитию ИИ придаст глобальное распространение сетей 5G и, в дальнейшем, 6G. Будет ли Россия отставать в развитии ИИ-технологий из-за отсутствия массового внедрения стандарта 5G, и сможет ли чем-то компенсировать отставание?
На фоне глобального распространения коммерческих сетей связи стандарта 5G, которые сегодня развернуты уже почти в 2,5 тыс. городов 92 стран, Россия выглядит бедным родственником. Прекращение импорта, необходимого для масштабного развертывания телеком-оборудования, занятость частотного диапазона 3,4–3,8 ГГц и отсутствие отечественного производства базовых станций – всё это, по мнению аналитиков, сдержит полноценный запуск в России сетей 5G, не говоря уже о стандарте 6G, на несколько ближайших лет. Пока же отечественные операторы связи сосредоточены на поддержке 4G-сетей (LTE), а стандарт 5G тестируется ими лишь в нескольких пилотных проектах, развернутых в «Сколково», больнице им. Боткина и еще ряде зон в Москве, Санкт-Петербурге, Московской и Ленинградской областях.
Между тем именно сети 5G, способные обеспечить скорость передачи данных, в 10 раз превышающую показатели сетей предыдущего поколения, выдерживающие подключение большого количества устройств и дающие возможность удаленного управления сложными аппаратами, нужны для развития технологий ИИ. Значит ли это, что России никуда не деться от серьезного разрыва в развитии ИИ от других стран и этот лаг со временем будет только расти? Эксперты считают, что не так всё печально, как могло казаться на первый взгляд.
Безусловно, недостаток 5G-покрытия может привести к отставанию, особенно в сферах «Интернета вещей», самоуправляемого транспорта, «умных» городов, автоматизации агробизнеса, комментирует Виктор МАРТЫНОВ, поскольку все эти направления требуют анализа огромных массивов данных в режиме реального времени. Но со временем, при активном содействии государства, ситуация выровняется. Так, в России традиционно сильна математическая школа, и приток сильных специалистов в сферу будет обеспечен, если талантливых математиков смогут заинтересовать разработкой ИИ. У России высокий потенциал в отраслевых решениях с использованием ИИ для промышленности, логистики, медицины. И наконец, качественную базу для обучения ИИ вполне способны предоставить крупные российские компании, многие из которых уже давно занимаются сбором данных.
В нашей стране много талантливых специалистов в областях математики, естественных наук и инженерии, которые являются важнейшими для развития ИИ, поддерживает дискуссию Александр СТАРОДУБЦЕВ (Ainergy). Отечественные исследователи и компании уже внесли значительный вклад в развитие ИИ. Например, «Яндекс» разработала передовые ИИ-технологии в таких областях, как поиск, машинное обучение и автономное вождение.
Несомненно, развитие стандартов связи 5G и 6G важно для ИИ, но не является единственным и критично значимым фактором. К примеру, считают спикеры, развитие ИИ также зависит от доступности данных, качества алгоритмов и вычислительных мощностей для обучения моделей ИИ. Потенциал у России для того, чтобы преуспеть во всех этих областях, достаточно высок.
Усилия отечественных ИТ-гигантов позволили сделать большой рывок в развитии ИИ-рынка, полагает Денис БЕЛЯЕВ (Proscom). Например, в развитие ИИ инвестируют «Яндекс» (YandexGPT, «Шедеврум») и Сбер (GigaChat и Kandinsky). И отсутствие 5G/6G-стандартов в РФ не должно значительно повлиять на дальнейшее их развитие.
Ключевым фактором для развития генеративного ИИ являются доступность и дешевизна электроэнергии, а Россия в полной мере обладает этим преимуществом, продолжил Владислав БОТНЕВ, Data Scientist Softline Digital (ГК Softline).
Между тем не исключено, что уже в обозримом будущем положение с отсутствием в РФ коммерческих сетей 5G изменится в лучшую сторону. Буквально в последних числах марта Минцифры РФ распространило сообщение о том, что в пилотных зонах ряда крупных регионов – Москвы и Московской области, Санкт-Петербурга и Ленинградской области, Казани, Новосибирска, Нижнего Новгорода, Набережных Челнов, Томска, техноградов «Иннополис» и «Сколково» технология 5G и ее совместимость с уже существующими сетями будет тестироваться с использованием российских базовых станций. О дате тестовых испытаний пока ничего не известно.
Интернет-магазины все успешнее конкурируют с офлайновыми торговыми точками, число отделений банков, как и их площадь, сокращается, на откуп ИИ уже отданы часть функций call-центров, работ по написанию и редактированию текстов и даже созданию фейков и т.д. Повлияет ли ИИ на востребованность ПК и принтеров?
Цифровые преобразования приведут к изменению спроса на некоторые виды технологий. И хотя некоторые традиционные области их применения могут сокращаться, появляются новые области применения, которые могут поддерживать или даже увеличивать спрос на них.
ИИ и цифровая трансформация меняют спрос на ПК и принтеры, говорит Александр СТАРОДУБЦЕВ (Ainergy), но при этом создают новые возможности для применения этих устройств. Несмотря на то, что некоторые задачи, традиционно выполняемые на ПК, автоматизируются или переносятся на мобильные устройства, по-прежнему существует множество задач, требующих мощности и универсальности ПК. Например, специалистам по ИИ и науке о данных часто нужны высокопроизводительные компьютеры для разработки и обучения моделей ИИ. Более того, спрос на ПК может возрасти по мере того, как все больше компаний и частных лиц будут использовать инструменты ИИ, оптимизированные для этих приложений. Например, ПК с высокопроизводительными графическими процессорами часто требуются для задач, связанных с машинным обучением или компьютерным зрением.
Потребность в печати и, как следствие, в принтерах снизилась с переходом на цифровой документооборот. Но новые возможности для использования принтеров в областях производства и здравоохранения открываются с внедрением новых технологий печати, таких как 3D-печать. Будущее этих рыночных сегментов, резюмирует эксперт, скорее всего, будет зависеть от того, насколько производители смогут адаптироваться к этим изменениям и использовать новые возможности.
Продажи принтеров снижаются главным образом на фоне неуклонного роста скорости потребления контента и внедрения систем электронного документооборота (ЭДО), продолжает Виктор МАРТЫНОВ. В долгосрочной перспективе спрос на ПК и ноутбуки в корпоративном секторе снизится. Но при этом продажи ПК и ноутбуков для личного использования, считает эксперт, не пострадают: большинство ОС, игр и приложений нового поколения будут в той или иной мере использовать ИИ-функциональность и технологии AR/VR, а работают они на достаточно мощном «железе».
А вот ассортимент персональных гаджетов изменится. Уже сегодня доступны ИИ-ассистенты (Rabbit r1) и ИИ-помощники для пожилых людей (ElliQ). Благодаря генеративному ИИ интеллектуальные роботы-компаньоны для детей – Moxie, Miko и другие – обзавелись новыми возможностями и теперь могут выступать в качестве репетиторов и даже психологов. Кстати, по мнению ряда аналитиков, последнее пока весьма сомнительно.
Как ИИ будет влиять на ИТ-рынок в будущем?
Как считают эксперты, ИТ-рынок под влиянием ИИ трансформируется достаточно серьезно и мы станем свидетелями произошедших изменений уже в самом ближайшем времени. Первое, что уже традиционно спешат отметить аналитики, – грядущие перемены на рынке занятости. Неизбежно будет снижаться потребность в специалистах операционных отделов, маркетинга и продаж, не занятых непосредственно в разработке. Не у дел останутся программисты и тестировщики, не использующие ИИ-инструменты для достижения максимальной продуктивности.
И, напротив, вырастет (и уже растет) спрос на опытных специалистов по машинному обучению, инженеров данных, MLOps, архитекторов ИИ-систем. Остро востребованы рынком будут специалисты, обладающие навыками в проектировании комплексных архитектур, которые объединяют различные ИИ-модели и технологии. Вырастет спрос на ИТ-специалистов со знаниями в предметных областях (медицине, генной инженерии, фармакологии, финансах и т. д.), поскольку для эффективного применения ИИ критически важно понимание бизнес-задач.
На рынке появятся новые специальности. К примеру, связанные с интерпретацией, верификацией и аудитом моделей ИИ. Такие эксперты будут проверять работу сложных алгоритмов ИИ на безопасность, корректность, отсутствие предубеждений и соблюдение этических норм. Усилится значимость soft skills – креативности, критического мышления, эмоционального интеллекта, потому что в этих областях человек всегда будет превосходить ИИ, резюмирует спикер.
По мере более глубокой интеграции ИИ в ИТ-системы будут меняться и навыки, необходимые ИТ-специалистам. Вырастет спрос на знания в области ИИ и машинного обучения, как следствие – увеличится спрос на обучение и тренинги по навыкам, связанным с ИИ.
В некоторых случаях ИИ сможет замещать и профессии, требующие высокой степени аналитических навыков, такие как финансовые аналитики или юристы, прогнозирует Дмитрий КОТОВ (Neuron Expert Corporation). Плюсы использования ИИ в современном мире включают повышение производительности и эффективности, автоматизацию рутинных и монотонных задач, улучшение качества принимаемых решений за счет анализа больших объемов данных, а также возможность создания новых продуктов и услуг на основе инноваций в области ИИ. Но нельзя сбрасывать со счетов и угрозы, которые могут возникнуть с развитием и использованием ИИ. В частности, существует опасность потери рабочих мест в профессиях, где автоматизация легко заменит человеческий труд, и, как следствие, риск социальных и экономических проблем, таких как рост безработицы и экономического неравенства. Кроме того, существуют риски, связанные с проблемами конфиденциальности и безопасности данных, а также с потенциальным непредсказуемым поведением систем ИИ, особенно в контексте автономных систем принятия решений.
Влияние искусственного интеллекта на ИТ-рынок будет весьма ощутимым, полагает Иван БЕЛОРЫБКИН (Right line). Внедрение ИИ может привести к изменению структуры рынка информационных технологий в целом, сдвигая акцент с традиционных продуктов и услуг на новые технологии, и, вероятно, приведет к изменениям как спроса на продукты и услуги, так и требований к специалистам в этой области.
Рост ИИ будет стимулировать потребность в программных платформах и инструментах, которые упрощают процесс разработки, развертывания и управления приложениями ИИ. Это, в свою очередь, приведет к росту услуг, связанных с ИИ, таких как консалтинг и техническое обслуживание, делится мнением Александр СТАРОДУБЦЕВ (Ainergy). Очень вероятно, что мы станем свидетелями резкого роста спроса на аппаратное обеспечение, специально оптимизированное для рабочих нагрузок ИИ. Речь идет не только о высокопроизводительных процессорах, но и о специализированном оборудовании, таком как GPU, TPU и даже нейроморфные чипы. Интеллектуализация корпоративных приложений – ERP, CRM, BI – станет нормой. Эти приложения смогут не просто хранить данные, но и будут делать прогнозы, выявлять паттерны, оптимизировать бизнес-процессы. Не исключено и появление новых бизнес-моделей в ИТ-индустрии, таких как AI-as-a-Service.
Кроме того, эксперты сходятся во мнении, что по мере распространения ИИ на первый план выйдут вопросы, связанные с этикой, регулированием и соблюдением требований ИИ.
* Meta, Facebook и Instagram - признаны экстремистской организацией и запрещены на территории РФ.
Опубликовано 08.04.2024