Глава Nvidia Дженсен Хуанг пришёл на подкаст All-In и спокойно разобрал волну страха вокруг искусственного интеллекта. На его чипах работают почти все модели мира, поэтому его взгляд на то, где в этой индустрии деньги, стоит послушать целиком. Прямо во время разговора ему позвонил президент США и добавил своё.
Мы собрали главное в десятиминутном выпуске: смотреть разбор на YouTube. Ниже выводы текстом, для предпринимателя, а не для инженера.
Страшные прогнозы про ИИ пока стабильно не сбываются
Хуанг называет цифры вроде «10% вероятности вымирания» выдумкой, которую никто не считал, и напоминает про прошлые прогнозы.
- Обещали, что через пять лет ИИ заменит рентгенологов. Сегодня их нужно больше, чем когда-либо, при этом ИИ в радиологию действительно пришёл.
- Обещали, что за год 90% кода будет писать ИИ. Не сбылось.
- Обещали, что за полгода исчезнет половина стартовых вакансий. Тоже мимо.
Его позиция простая: за громкие прогнозы надо отвечать, и кто-то должен вести им счёт.
Что делать: сверять прогнозы с фактами, а решения принимать по своим цифрам, а не по заголовкам.
Риски сидят у поставщиков моделей, а не в вашем отделе продаж
Откуда тогда паника? Хуанг считает, что страх идёт изнутри лабораторий, которые строят самые сильные модели. Все реальные инциденты случались именно там, потому что мощности есть только у них. У обычной компании и у стартапа просто нет столько серверов, чтобы натворить бед.
Регулировать, по его мнению, надо реальные проблемы, а не гипотетические, а контроль строить как в финансах: несколько независимых аудиторов.
Что делать: спрашивать у поставщика ИИ, как он тестирует модель перед выпуском и кто это проверяет.
Главная развилка: открытая модель или закрытая
Открытая модель это та, которую можно скачать и запустить на своих серверах, как обычную программу. В свежем интервью Хуанг называет цифру: 80 процентов американских стартапов работают на китайских открытых моделях, разбор этого разговора. Закрытая живёт у поставщика, и вы платите за доступ.
Хуанг сравнивает закрытые модели с бутилированной водой: вода бесплатная, но в бутылке удобнее. Сам он на выходных пользовался четырьмя закрытыми моделями и хвалит их. А дальше приводит цифру, ради которой стоит смотреть весь выпуск: за полгода в компании, построенные на ИИ, пришло 400 миллиардов долларов венчурных денег, и 80% из них строят на открытых моделях.
Причины прозаичные: суверенитет, приватность данных и своя технология, которую не хочется отдавать чужому сервису. Большая часть сильных открытых моделей сегодня приходит из Китая, и проблемы он в этом не видит: логика как с Linux, скачал, доработал, и это уже твоё. О том, зачем Хуанг делится технологией и оставляет партнёрам что-то на столе, наш отдельный разбор.
Что делать: не платить за бутылку там, где хватит воды из крана. Посмотрите, какую часть ваших задач закроет открытая модель на своём сервере. Какая именно открытая модель сейчас лучшая по цене, мы разбирали на примере DeepSeek V4.1 Flash.
Гонку выигрывает не изобретатель, а тот, кто применил
Любимый его аргумент исторический: все изобретатели прошлой промышленной революции были европейцами, Максвелл, Вольта, Ампер, а выиграла на ней Америка. Значит, побеждает не тот, кто изобрёл технологию, а тот, кто раньше и лучше её применил.
Тут же в эфир позвонил президент США, назвал панику вокруг ИИ обманом и сказал, что дата-центры это нефть следующих двадцати лет. Хуанг добавил то, что не успел сказать по телефону: те же 400 миллиардов это новые компании, спрос на серверы и стройка по всей стране, то есть рабочие места, а не их исчезновение.
Что делать: внедрять, а не ждать. Спорить о конце света бесполезно, а применить технологию раньше конкурента выгодно.
Где в индустрии ИИ на самом деле деньги
Главный ответ выпуска: не в чипах. Хуанг говорит, что индустрия это в основном приложения поверх моделей плюс инфраструктура: дата-центры, стройка, электричество, генерация энергии. Nvidia ищет по всей цепочке узкие места и вкладывается туда, включая землю, энергию и здания.
Стратегия компании звучит так: изобрести базу и дать расцвести тысяче цветов, а не откусывать долю у собственных клиентов. Свои модели Nvidia делает только там, где они нужны клиентам: система для беспилотников, модели для белков под фарму.
И самое смелое утверждение: сверхинтеллект уже здесь, только не универсальный, а в узких задачах. Беспилотник с аварийностью в десять раз ниже человеческой, подбор белков. Замедляться, по его словам, точно неверная стратегия.
Что делать: не ждать универсального гения, а найти узкую задачу, где ИИ уже сильнее человека, и начать с неё.
С чего начать у себя
Если по этой логике перевести разговор на свой бизнес, порядок такой. Взять один процесс, который повторяется десятки раз в день и опирается на ваши документы. Проверить, какие модели можно держать у себя, а какие удобнее арендовать. Замерить результат до и после.
Разобраться, чем модели отличаются и какая нужна вам, помогает бесплатная Академия Solaris: там это объясняют на примерах из бизнеса, без инженерного жаргона. А если нужен готовый результат, мы собираем ИИ-агентов под конкретный процесс, подробности на странице про внедрение искусственного интеллекта.
Этот выпуск, как и другие на канале, целиком собрал наш ИИ-агент: нашёл источник, написал сценарий, перевёл и озвучил цитаты, смонтировал и загрузил. Что он успел за первые три дня работы, я посчитал в отдельной статье: 14 роликов и 24 шортса за три дня.
Ещё один эфир Хуанга, уже про безопасность: минимум доступа, проверяемый код и дежурный, по которым запускают агентов.
Сколько, по оценке Маска, ИИ и роботы добавят мировой экономике, разобрали в статье Маск: деньги перестанут иметь значение.
Частые вопросы
Что такое открытая модель ИИ?
Модель, которую можно скачать и запустить на своём сервере, дообучить на своих данных и не отдавать запросы наружу. Закрытая модель работает у поставщика, вы платите за доступ к ней.
Почему стартапы выбирают открытые модели?
По словам главы Nvidia, 80% из компаний, получивших за полгода 400 миллиардов долларов инвестиций, строят на открытых моделях. Причины: контроль над своей технологией, приватность данных и независимость от одного поставщика.
Правда ли, что ИИ заменит специалистов за несколько лет?
Прошлые прогнозы такого рода не сбылись: рентгенологов сегодня требуется больше, чем раньше, доля кода, написанного ИИ, ниже обещанной, стартовые вакансии никуда не делись. Разумнее считать по своим процессам, а не по прогнозам.
Где в индустрии ИИ зарабатывают больше всего?
Хуанг указывает на приложения поверх моделей и на инфраструктуру: дата-центры, строительство, энергетику. Чипы это только часть цепочки.
С чего начать бизнесу, который ещё не использует ИИ?
С одной узкой задачи, которая повторяется каждый день и опирается на ваши документы. На ней проще замерить результат до и после и решить, стоит ли масштабировать.