Аналитики агентства McKinsey проанализировали запросы в поисковых системах, новостные публикации, патенты, научные статьи и информацию об инвестиционных раундах. Данные собирали из Google Patents, the Lens, Factiva, Google Trends и PitchBook. Каждому тренду присвоили две характеристики: показатель инновационности и показатель интереса. Первый определялся на основе данных о патентах и научных публикациях, а второй — на основе данных о новостной и поисковой активности.
McKinsey выявили 15 трендов и разделили их на пять категорий: «ИИ-революция», «Передовые инженерные технологии», «Построение цифрового будущего», «Экологически устойчивый мир» и «Границы вычислительных технологий и связи». Какие-то тренды производят тихую революцию в своих областях, а некоторые развиваются на наших глазах.
Генеративный искусственный интеллект
Это принципиально новая форма ИИ, которая создает новый неструктурированный контент на основе знаний, полученных из аналогичных форматов данных. Другими словами, он учится на тексте, изображениях, аудио и видео, чтобы создавать ранее не существовавшие текст, изображения, аудио и видео.
Сейчас генеративный ИИ используют как вспомогательную технологию, которая помогает более эффективно генерировать идеи и гипотезы. По мере развития технологии в будущем все больше приложений с генеративным ИИ будут переходить из формата вспомогательных к полностью автоматизированным. Венчурные инвестиции выросли на 425% по сравнению с 2020 годом, а в развитии технологии участвуют Microsoft, Google, Apple, Meta, Adobe, Tesla.
В России технологию разрабатывают Яндекс и Сбер. Сейчас у Яндекса есть YandexGPT (под капотом нейросеть YaLM 2.0) и Шедеврум. Сбер развивает GigaChat и нейросеть Кандинский.
Прикладной искусственный интеллект
Это разновидность ИИ, которая спроектирована и разработана для решения конкретных задач в конкретных областях. Если общий искусственный интеллект стремится имитировать человеческий интеллект, то прикладной ИИ сосредоточен на решении специфических задач с помощью конкретных алгоритмов и методов. В McKinsey указывают на огромный экономический потенциал технологии, рынок которой оценивается в $17−26 трлн.
Прикладной ИИ трансформирует сферу промышленности и улучшает процесс принятия решений. Например, команда спортивного яхтинга Emirates Team New Zealand создала «цифрового двойника» экспериментального паруса, чтобы в симуляции испытать конструкцию подводных крыльев. Затраты на разработку сократились на 95%, а число испытаний выросло в десять раз.
Иммерсивные технологии
Иммерсивные технологии — AR, VR и MR — меняют то, как мы взаимодействуем с цифровым миром. Инвестиции в этот сектор динамично развиваются: в 2021 году венчурный капитал вложил в AR- и VR-стартапы около $4 млрд. Зарождающаяся технология метавселенных — общего виртуального пространства — обладает огромным потенциалом, стоимость которого к 2030 году оценивается в $4−5 трлн.
Компании продолжают разрабатывать новые гарнитуры виртуальной реальности и периферийных устройств. Например, большой ажиотаж вызвала готовящаяся к выпуску AR/VR-гарнитура Vision Pro. Растет число пользователей AR-устройств на предприятиях, а бизнес активно изучает потенциал этой технологии в различных областях — от развлечений до здравоохранения и промышленности.
Квантовые технологии
Квантовые технологии произведут революцию во множестве отраслей экономики благодаря моментальным сложным вычислениям. Уже сейчас появляются такие рабочие прототипы, как 433-кубитный квантовый процессор от IBM, но появления полноценных квантовых компьютеров еще придется подождать.
Среди реальных примеров применения квантовых технологий — использование JPMorgan Chase квантового распределения ключей для обеспечения безопасности блокчейна, внедрение Amazon Web Services квантово-защищенной сети в Сингапуре, создание компанией Robert Bosch внутреннего подразделения по квантово-сенсорным технологиям. Компания Quantum Computing Inc продемонстрировала свою эффективность при решении сложных задач проектирования автомобилей. Хотя квантовые технологии обладают огромным потенциалом, для их полного внедрения потребуется решить технические проблемы и обеспечить подготовку квалифицированных специалистов в этой области.
Децентрализация и Web 3.0
Web 3.0 — это будущая модель интернета, которая передает больше полномочий пользователям, позволяя им контролировать свои данные и цифровые активы. Это открывает коммерческие возможности, такие, как новые бизнес-модели, сервисы и хранение данных с помощью блокчейна.
Помимо гипотетического Web 3.0, выделяют еще две модели веба: Web 1.0, который существовал на заре интернета, и Web 2.0, в котором мы живем сейчас. Обычно их различают по типу устройства сети и использования технологий. Web 1.0 характеризовался статичными страницами, простейшим HTML и отсутствием социальности. Иронично, но первый веб тоже был децентрализованным: люди хостили сайты на собственных серверах и объединялись с соседями в локальные сети. Затем пришел централизованный Web 2.0, основанный на платформах. Вместо блогов на собственных серверах люди стали создавать почту на Yahoo, общаться в соцсетях и выкладывать видео на YouTube. Это серьезно снизило порог вхождения в интернет, но породило много проблем: одна из них — злоупотребление владением персональными данными.
На фоне развития технологий и постепенного разочарования в Web 2.0 возникло понятие Web 3.0, в котором власть принадлежит самим пользователям, а вопрос регулирования и доверия решается не корпорациями типа Amazon или Apple, а математикой — блокчейном.
Примеры реального применения Web3 включают трансграничные транзакции, токенизацию фондов, создание и обмен некопируемыми токенами, а также создание виртуальной одежды. В основе Web3 лежат блокчейн, смарт-контракты и цифровые активы.
Несмотря на все перспективы, существуют некоторые неопределенности, такие, как развивающееся регулирование и конкуренция с существующими системами. Первые участники рынка должны преодолеть эти сложности и улучшить пользовательский опыт, чтобы Web3 стал широко распространенным и успешным.
