Представьте себе, что вы решили зап начать бизнес в области ИИ. К какому уровню стека вы собираетесь обратиться? Собираетесь ли вы конкурировать на уровне инфраструктуры? Удачи вам в соревновании с NVIDIA, AMD или Intel! Возможно, вы хотите сразиться на уровне модели? Тогда удачи в борьбе с OpenAI, Google и Марком Цукербергом. Или вы стремитесь конкурировать на уровне приложений? Тогда вам придется столкнуться с корпоративными ИТ-отделами, глобальными системными интеграторами и местными игроками. И это действительно звучит выполнимо!
Представьте, что вы рассматриваете внедрение ИИ в вашей компании, в организации. В HR-отделе или финансовом департаменте, в маркетинге или юридическом отделе? На рынке есть примеры, которые могут вдохновить вас и дать полезный опыт!
Какие отрасли демонстрируют наибольшее использование технологий ИИ? По каким направлениям сейчас идет поиск эффективных решений с использованием этого инструмента?
Я постарался найти ответы на эти и другие вопросы в моем обзоре рынка ИИ.
Глобальный рынок технологий ИИ
Термин «искусственный интеллект» не указывает на конкретный продукт; это понятие является зонтом, охватывающим набор инструментов, подходов, аспектов и сущностей.
Искусственный интеллект (ИИ, англ. artificial Intelligence, AI) — это способность технического решения имитировать когнитивные функции человека (включая самообучение и нахождение решений без заранее определенного алгоритма), получая при выполнении конкретных практических задач обработки данных результаты, сопоставимые, по крайней мере, с результатами интеллектуальной деятельности человека [1].
По оценкам, объем мирового рынка ИИ достигнет 613 млрд долларов к 2024 году и 4048 млрд долларов к 2034 году, с ежегодным темпом роста (CAGR) 20,8% в период с 2024 по 2034 годы (см. график 1, [2]).
Размер рынка, по оценкам аналитиков, различается из-за применения различных методологий. Западные компании (например, IDC) под объемом рынка понимают общую выручку от продажи продуктов и услуг, оплаченных потребителями, и не учитывают выручку от услуг, предоставленных ИТ-отделами внутри компаний. Некоторые отечественные методики (например, методология МФТИ) рассматривают выручку отечественных компаний, чья деятельность связана с ИИ. Это два различных подхода, и, следовательно, они дают разные значения для рынка и различную прогнозную динамику. Каждый из этих подходов имеет право на существование.
Для адекватного анализа важно понимать, какая методология стоит за той или иной оценкой и какой набор компонентов учитывается для построения ИИ-решений (включая программное обеспечение, аппаратные системы и услуги).
Я, как сторонник учета всех денег, непосредственно связанных с технологиями ИИ, вне зависимости от источника дохода, представляю в табл. 1 краткую собственную методику расчета рынка технологий ИИ.
Безусловно, указанный в табл. 1 расчет рынка не является единственным, который должен быть произведен в ходе исследования. Корректная оценка рынка учитывает различные подходы, такие как средняя стоимость на количество пользователей или объем крупных заказов. Определение размера рынка напоминает пространственный пазл, который необходимо собрать.
Упрощенная цепочка создания стоимости ИИ наглядно иллюстрирует сложность, многоаспектность и значительные требования к качеству долгосрочного планирования для раскрытия потенциала технологии.
Увеличивающийся спрос на ИИ среди различных отраслевых вертикалей конечного использования, таких как гос. сектор, финансы и страхование, медицина и здравоохранение, оптовая и розничная торговля, транспорт и промышленность, оказывает влияние на масштаб применения технологий ИИ (отображено на графике 2).
Согласно данным на графике 2, предприятия и организации во всех отраслях экономики активно пробуют новые технологические решения для повышения эффективности бизнеса.
В отличие от большинства инноваций, ИИ требует определенной перестройки бизнес-процессов, организационных изменений, междисциплинарных компетенций и связи физического объекта с цифровым представлением бизнеса, чтобы достичь положительных эффектов. Повсеместное внедрение технологий и точечные инициативы не обеспечивают ожидаемой окупаемости инвестиций.
Использование ИИ позволяет добиться ряда эффектов в общекорпоративных поддерживающих функциях. Например, в управлении персоналом: на 80% сокращение времени и затрат на создание описания вакансии, до 87% снижение затрат на подготовку к собеседованию, на 50% уменьшение общего времени, затрачиваемого рекрутером на собеседования с кандидатами; в управлении финансами: на 70% сокращение усилий по сопоставлению дебиторской задолженности, до 60% снижение времени на обновление форматов платежей, на 40% уменьшение общей рабочей нагрузки и прочее [16].
Кроме общих направлений применения технологии ИИ, в отраслях сформировались основные направления, часть из которых указана в табл. 2.
Каждое предприятие (организация) находится на своем уровне развития, где применение технологий коррелирует с определенной степенью готовности к ИИ: организационной зрелостью, ментальной готовностью к стратегической трансформации бизнеса и масштабами бизнеса.
При оптимизации налаженных технологических процессов не следует ожидать быстрого и значительного повышения эффективности от внедрения ИИ: как правило, снижение затрат составляет от 3% до 10% [18]. Значительное повышение эффективности в данном случае говорит о том, что процесс изначально не был должным образом налажен.
Также важно учитывать, что в сфере B2B бизнес готов оплачивать примерно 20% от общей создаваемой ценности [19], поэтому критически важно понимать, сколько стоит ИИ. Расчет эффектов, а следовательно, и объем применения технологий ИИ остается открытым вопросом.
Текущий статус применения технологий ИИ находится где-то между восхищением и разочарованием – существуют технологические решения ИИ, которые повышают эффективность, наряду с решениями с неясным эффектом.
Тренды
Анализ статей, мнений и дискуссий вокруг ИИ позволяет выделить несколько ключевых тенденций:
1. Увеличение государственного влияния. Государство выступает основным драйвером технологического суверенитета в Индии, Китае, России, США и других странах. Стратегический вектор – переход от развития к решению конкретных задач, для которых выделяются ресурсы.
2. Появление эпохи «постправды», когда мы больше не можем доверять тому, что представлено визуально. Общество начнет адаптироваться к этой проблеме.
3. Постиндустриализация и низкоуглеродная экономика приводят к долгосрочным изменениям в структуре спроса на ресурсы, поведении людей и внедрении новых технологий.
4. Результат как программное обеспечение (Result as software). Переход к облачным технологиям позволил внедрить программное обеспечение (ПО) как услугу. Сегодня, благодаря агентному подходу, внедрение ИИ — это предоставление результата как ПО, посредством автономного выполнения задач ИИ «под ключ», привлечение разработчиков для конкретных задач. ИИ-агент трансформирует бизнес-модель компаний-разработчиков ПО/вендоров/интеграторов, превращая результат в сервис. Это обозначает, что целевой рынок — это не рынок программного обеспечения, а рынок конечных услуг.
5. Появление ГиперЦОДов приведет не только к изменению спроса на рабочую силу, но и изменению требований к продуктам, включая процессоры с низким энергопотреблением, оборудование для охлаждения и управления энергией и, что наиболее важно, к изменениям в бизнес-процессах.
6. Переход к программно-определяемым системам с ИИ. В отличие от аппаратно-ориентированных систем, поддержание и обновление которых требует значительных затрат, программно-определяемые платформы можно улучшать с помощью обновлений программного обеспечения, продлевая их срок службы и снижая затраты на обслуживание. Оптимизация алгоритмов маршрутизации, обеспечение безопасности через обнаружение и предотвращение атак, эффективное управление трафиком — это зоны эффективного роста под влиянием ИИ.
Заключение
Как люди, мы всегда с осторожностью относимся к будущему.
Однако будущее неизбежно и связано с технологиями.
Я хочу верить, что синергия человека и технологий, подобно наследию Александра Македонского, принесет благо, улучшит нашу жизнь и создаст новое качество общества.
Библиографический список
[1] ГОСТ Р 59276-2020 Системы искусственного интеллекта. Способы обеспечения доверия. Общие положения: национальный стандарт Российской Федерации: издание официальное: утвержден и введен в действие Приказом Федерального агентства по техническому регулированию и метрологии от 23 декабря 2020 г. № 1371-ст: введен впервые / разработан АО «Всероссийский научно-исследовательский институт сертификации» (АО «ВНИИС»). — Москва: Стандартинформ, 2021. — 16 с. — Текст: непосредственный.
[2] А. Мартынов, Д. Ларионов. Объем мирового рынка искусственного интеллекта в 2023 году с прогнозом до 2032 года [Электронный ресурс] // it-world.ru – СМИ. URL: https://www.it-world.ru/it-news/market/198512.html (дата обращения 23.11.2024).
[3] Time to place our bets: Europe’s AI opportunity [Электронный ресурс] // McKinsey & Company – аналитическая компания. URL: https://www.mckinsey.com/capabilities/quantumblack/our-insights/time-to… (дата обращения 23.11.2024).
[4] Gartner Forecasts Worldwide AI Chips Revenue to Grow 33% in 2024 [Электронный ресурс] // Gartner Inc. – аналитическая компания. URL: https://www.gartner.com/en/newsroom/press-releases/2024-05-29-gartner-f… (дата обращения 23.11.2024).
[5] Artificial Intelligence (AI) Chip Market Size, Share, and Trends 2024 to 2034 [Электронный ресурс] // Precedence Research – аналитическая компания. URL: https://www.precedenceresearch.com/artificial-intelligence-chip-market (дата обращения 23.11.2024).
[6] AI Opens Opportunity for Chipmakers [Электронный ресурс] // Global X Management ltd – аналитическая компания. URL: https://www.globalxetfs.com.au/artificial-intelligence-opens-a-generati… (дата обращения 23.11.2024).
[7] Artificial intelligence (AI) chip market revenue worldwide in 2023, 2024, and 2025 (in billion U.S. dollars) [Электронный ресурс] // Statista – аналитическая компания. URL: https://www.statista.com/statistics/1283358/artificial-intelligence-chi… (дата обращения 23.11.2024).
[8] David Cahn. AI’s $600B Question [Электронный ресурс] // Sequoia Capital Operations LLC – аналитическая компания. URL: https://www.sequoiacap.com/article/ais-600b-question/ (дата обращения 23.11.2024).
[9] NVIDIA Investor Presentation October 2023 [Электронный ресурс] // NVIDIA Corp. – ИТ-компания. URL: https://investor.nvidia.com/events-and-presentations/presentations/pres… (дата обращения 23.11.2024).
[10] IDC Forecasts Revenue for Artificial Intelligence Software Will Reach $307 Billion Worldwide in 2027 [Электронный ресурс] // International Data Corp – аналитическая компания. URL: https://www.idc.com/getdoc.jsp?containerId=prUS51345023 (дата обращения 23.11.2024).
[11] IDC Reports Rapid Growth in AI Platforms Software Market with $153B Forecast by 2028 [Электронный ресурс] // BigDATAwire — аналитическая компания. URL: https://www.datanami.com/this-just-in/idc-reports-rapid-growth-in-ai-pl… (дата обращения 23.11.2024).
[12] Worldwide Spending on Artificial Intelligence Forecast to Reach $632 Billion in 2028, According to a New IDC Spending Guide [Электронный ресурс] // International Data Corp – аналитическая компания. URL: https://www.idc.com/getdoc.jsp?containerId=prUS52530724 (дата обращения 23.11.2024).
[13] IDC: Worldwide AI Spending Grew Over 20% in 2021, will Reach $450B in 2022 [Электронный ресурс] // Tabor Communications – СМИ. URL: https://www.aiwire.net/2022/09/16/idc-worldwide-ai-spending-grew-over-2… (дата обращения 23.11.2024).
[14] Artificial Intelligence – Worldwide [Электронный ресурс] // Statista – аналитическая компания. URL: https://www.statista.com/outlook/tmo/artificial-intelligence/worldwide (дата обращения 23.11.2024).
[15] IDC forecasts improved growth for global AI market [Электронный ресурс] // Annex Business Media – EP&T Magazine – СМИ. URL: https://www.ept.ca/2021/03/idc-forecasts-improved-growth-for-global-ai-… (дата обращения 23.11.2024).
[16] А. Мартынов. Экономика искусственного интеллекта в здравоохранении. Оценка мирового рынка в 2024 г. с прогнозом до 2032 г. [Электронный ресурс] // ComNews — СМИ. URL: https://www.comnews.ru/content/235837/2024-10-23/2024-w43/1019/ekonomik… (дата обращения 23.11.2024).
[17] А. Мартынов. Экономика ИИ в промышленности. Мировой рынок 2024, прогноз до 2033 [Электронный ресурс] // АО «Глобал Си Ай Оу» — СМИ. URL: https://globalcio.ru/discussion/45962/ (дата обращения 23.11.2024).
[18] Konstantin Gorbach. Artificial intelligence meets nonferrous metallurgy [Электронный ресурс] // Endeavor Business Media, LLC. – СМИ. URL: https://www.processingmagazine.com/process-control-automation/article/1… (дата обращения 23.11.2024).
[19] Generative AI: The next S-curve for the semiconductor industry? [Электронный ресурс] // McKinsey & Company – аналитическая компания. URL: https://www.mckinsey.com/industries/semiconductors/our-insights/generat… (дата обращения 23.11.2024).