Согласно прогнозам Deloitte, ИИ перестанет быть просто инструментом и станет основой цифровой инфраструктуры. В ближайшие годы он будет выполнять роль «невидимого помощника», оптимизируя процессы от здравоохранения до городской логистики. Рассмотрим, как именно ИИ будет менять наши повседневные практики.
Новая роль ИИ для бизнеса
ИИ движется в сторону более специализированных решений, что кардинально меняет методы работы и взаимодействия. Если в прошлом в центре внимания были крупные языковые модели, то сейчас бизнес будет активно внедрять небольшие модели, обученные на узкоспециализированных данных. Они подойдут для решения конкретных задач, таких, как анализ финансов или создание персонализированных рекомендаций. Подобный подход делает ИИ более эффективным и доступным, сокращая затраты и ускоряя внедрение.
Перспективным направлением становится агентный ИИ, который не только анализирует данные, но и выполняет автономные действия. По словам гендиректора Salesforce Марка Бениоффа, агентный ИИ представляет собой «третью волну» развития технологий, следуя за прогностическими моделями и генеративным AI. Интеллектуальные агенты способны автономно решать задачи, такие, как обработка клиентских запросов и оптимизация продаж, что делает их мощным инструментом для бизнеса. Тем не менее, важным фактором остается качественная подготовка данных, которая необходима для избежания ошибок и обеспечения максимальной пользы от внедрения ИИ.
Пространственные вычисления: слияние физического и цифрового
По словам экспертов Deloitte, нас ожидает повсеместное внедрение пространственных вычислений.
Пространственные вычисления представляют собой технологии, которые объединяют физический и цифровой миры, создавая интерактивные среды для работы с данными. Технология позволяет использовать данные из различных источников — сенсоров, дронов, камер и IoT-устройств — для создания цифровых двойников объектов и процессов. Такие модели не только отображают данные, но и позволяют тестировать сценарии, прогнозировать риски и оптимизировать операции. Например, в здравоохранении цифровые двойники помогают врачам планировать операции, а в логистике — улучшать цепочки поставок и мониторинг грузов.
Одним из ключевых преимуществ пространственных вычислений является их способность визуализировать сложные процессы и упрощать принятие решений. Благодаря интерактивным интерфейсам, таким, как дополненная реальность, пользователи могут работать с данными в формате, который легко понять даже без специализированных знаний.
По прогнозам Cambridge Academy, технологии умного города будут активно развиваться в ближайшем будущем, и как раз здесь ключевую роль могут сыграть пространственные вычисления. Эти технологии могут применяться для оптимизации транспортных маршрутов, управления коммунальными услугами и повышения безопасности. Например, анализ геопространственных данных поможет разгрузить дороги, улучшить работу общественного транспорта и оперативно реагировать на аварийные ситуации.
Будущее пространственных вычислений обещает коренное преобразование многих отраслей. Однако на пути к повсеместному внедрению остается задача стандартизации данных и интеграции различных источников.
Возвращение аппаратного обеспечения: новая эра вычислений
В течение последних десятилетий программное обеспечение доминировало в IT-индустрии благодаря своей масштабируемости и удобству обновлений. Однако с развитием искусственного интеллекта акцент вновь смещается на аппаратное обеспечение. В особенности, специализированные чипы, такие, как графические процессоры (GPU) и нейронные процессоры (NPU), станут основой для работы ИИ-моделей.
Уже сейчас рынок чипов для ИИ растет стремительными темпами, и, по прогнозам, к 2027 году его объем может достичь $400 миллиардов. Эти чипы обеспечивают обработку больших объемов данных, необходимых для обучения моделей, а также позволяют переносить выполнение задач ИИ с облака на локальные устройства, повышая скорость и уровень конфиденциальности.
Фокус на энергопотреблении и устойчивом развитии
С быстрым ростом потребностей в вычислительных мощностях особое внимание стоит уделить развитию устойчивой инфраструктуры. Энергопотребление AI-центров растет в геометрической прогрессии: согласно отчету Deloitte, ежедневное потребление некоторых крупных ИИ-систем сравнимо с энергозатратами сотен тысяч домохозяйств, что оказывает давление на устаревшие энергосети. Для решения этой проблемы разрабатываются оптические чипы, использующие свет вместо электричества для передачи данных, что может сократить энергопотребление и улучшить производительность серверов. Эти технологии уже начали тестироваться и могут стать стандартом в ближайшие годы.
Параллельно компании ищут возобновляемые источники энергии для серверных ферм. Например, в Исландии дата-центры охлаждаются естественным холодным воздухом и работают на геотермальной и гидроэнергии, что снижает их углеродный след. В Сальвадоре исследуют использование вулканической энергии для обеспечения серверов электричеством, создавая прецеденты для экологически чистой работы AI-центров. Помимо этого, производители оборудования, такие, как NVIDIA и Intel, активно разрабатывают более энергоэффективные чипы, которые позволяют снизить энергозатраты до 30% при выполнении сложных вычислений. Такие меры обеспечивают более устойчивое развитие и адаптацию инфраструктуры к возрастающим нагрузкам, создаваемым AI-системами.
