В Google объяснили, что реально тормозит ИИ-революцию — и это не то, что вы подумали

Generated by DALL·E

Пульс AI: взгляд изнутри Google Cloud

На фоне усиления конкуренции в индустрии искусственного интеллекта Google Cloud всё чаще выступает не просто поставщиком инфраструктуры, а источником стратегических идей о будущем моделей ИИ. Главный управляющий платформой Vertex AI, Майкл Герстенхабер, поделился своим видением, опираясь на работу с инженерами и компаниями, которые строят приложения на основе ИИ.

Его взгляд концентрируется не только на том, насколько умной может быть модель, но и на том, насколько она практична, быстра и доступна для масштабного использования. По мнению Герстенхабера, именно сочетание этих характеристик определяет реальную ценность ИИ-решений в реальных бизнес-сценариях.

Интеллект: насколько модель «умна»

Первое измерение — это сырые интеллектуальные способности модели. Это то, что обычно подразумевают под развитием ИИ: способность выполнять сложные задачи, например, писать код или анализировать текст на высоком уровне. Такие модели акцентируют внимание на максимальной точности и глубине понимания, даже если для этого требуются значительные вычислительные ресурсы.

Латентность: скорость отклика

Второй рубеж — это время реакции. Когда модель применяется в задачах, где от ответа зависит пользовательский опыт — например, в службах поддержки или интерфейсах обслуживания клиентов — даже самые проницательные алгоритмы теряют смысл, если отвечают слишком медленно. Тут важен баланс: достаточная интеллектуальная сила при приемлемой скорости отклика.

Масштабируемость: цена на больших объёмах

Третья, не менее важная грань — это экономическая устойчивость при масштабировании. Особенно это важно для компаний, которые обслуживают огромные объёмы данных или интеракций, и должны предсказать, сколько ресурсов им потребуется в будущем. В таких случаях ключевым становится не только интеллект модели или скорость, но и эффективность затрат при эксплуатации на широком рынке — от социальных платформ до модерации контента и beyond.

Что мешает ИИ-агентам выйти на массовый уровень

Герстенхабер также отметил, что технологии, которые могли бы радикально изменить способы взаимодействия с цифровыми агентами, пока не получили широкого распространения, несмотря на впечатляющие демонстрации.

По его словам, этому препятствует недостаточная зрелость инфраструктуры, включая механизмы аудита поведения агентов и безопасной авторизации данных. Путь от прототипов до надёжных решений в продакшене требует времени и развития стандартов для различных отраслей.

Куда движется отрасль

Идея трёх фронтов — интеллект, скорость и стоимость при масштабировании — помогает по-новому взглянуть на эволюцию моделей ИИ. Это не просто гонка за более умными алгоритмами, но ещё и за тем, чтобы технологии были быстрыми, доступными и готовыми к реальным вызовам бизнеса и потребителей.