Дженсен Хуанг (президент NVIDIA) сказал, что главными победителями гонки ИИ станут электрики и сантехники — физической инфраструктуры нужно столько, что именно туда поедут деньги и зарплаты. Да, спрос на руки вокруг дата-центров — факт. Международное энергетическое агентство прогнозирует, что потребление электричества дата-центрами к 2030 году удвоится до ~945 ТВт·ч, а ИИ-нагрузки вырастут в разы.

Но из этого не следует, что людей с живым умом, смелостью и способностью принимать решения в неопределённости заменят алгоритмы.

1️⃣ Экономика ИИ — это не дешёвый ответ за рубль ИИ требует гигантских вложений в железо, стройку и энергию. Производители пишут о снижении удельной стоимости запрос -> ответ, но объёмы и сложность запросов растут ещё быстрее — инфраструктуре банально тяжело угнаться.

По оценке McKinsey, только до 2030 года миру потребуется $6,7 трлн капексов на дата-центры (из них ~$5,2 трлн — под ИИ-нагрузки). KPMG оценивает совокупные траты гиперскейлеров в $1 трлн уже в 2025–2027. Эти деньги кем-то должны окупаться.

Там, где результат важнее копеечного ответа, дешевле и надёжнее строить процессы ИИ + человек, чем платить за повторные прогонки моделей, исправлять их ошибки.

2️⃣ ИИ всё ещё часто врёт NewsGuard фиксирует: за год доля ответов с ложными утверждениями у топ-чатботов выросла с 18% до 35%. Это связано в том числе с тем, что модели стали реже отказывать и чаще отвечают на любой запрос, даже когда не уверены.

В узких доменах даже специализированные системы с доступом к базам снижают галлюцинации, но не устраняют их — это подтвердило исследование Стэнфорда.

Отдельная боль — многоязычие. Свежие работы по мультиязычным LLM фиксируют значимые провалы качества между языками и повышенную склонность к галлюцинациям в некоторых языках и сценариях. Там, где цена ошибки реальна: деньги, закон, здоровье, репутация, без человека-редактора и критического мышления не обойтись.

3️⃣ Инфраструктурный бум != замена мыслителей Электрики и сантехники станут нужнее (да и уже хороший электрик неплохо зарабатывает). Но параллельно растёт спрос на тех, кто проектирует смыслы и процессы вокруг этих дата-центров: аналитики, архитекторы, продакт-менеджеры, юристы домена, редакторы, преподаватели. Без них ИИ превращается в дорогую печку, которую некому топить данными и стратегией.

4️⃣ Стратегическая роль человека смещается, но не исчезает Даже паникеры правы в одном: алгоритмы съедят много рутины. ИИ выдавливает рутинные задачи. Выживут те, кто собирает смыслы, ведёт переговоры, решает противоречивые задачи и берёт ответственность за результат. Это не ново в нашем мире Научно-технический прогресс отнял рабочие места у многих людей. В 19 веке исчезли профессии наборщиков текста в типографиях, а в 20 телефонистки. А кто сегодня вспомнит кочегара?)

На практике ИИ стабильно ломается там, где: ➖неопределённость и противоречия, много стейкхолдеров ➖этика/контекст важнее буквального совпадения ➖нужна эмпатия, доверие и влияние ➖задача новая, без обучающих примеров

ИИ — это инструмент с ценником, а не бесплатная магия. И пока доля галлюцинаций растёт, а дата-центры сжирают мегаватты, людей с живым умом, смелостью и способностью принимать решения в неопределённости, заменить не получится. А секрет стабильности во все времена один и тот же: учиться без остановки и суметь вовремя прыгнуть в поезд удачи 🚂

PS отсыл картинки — это Сэм Альтман (соучредитель OpenAI и идеолог ИИ), который похоронил профессии ITшников, копирайтеров, дизайнеров и т.д.

#ИнтересныеМысли #мыслиВслух #IT