Один из «крёстных отцов» искусственного интеллекта и основатель AMI Labs Ян Лекун выступил с жёсткой критикой текущего состояния ИИ-индустрии. В недавнем интервью для телеканала CNBC на конференции Vivatech в Париже он не стал стесняться в выражениях, обсуждая стартап Илона Маска xAI, а также финансовую модель ведущих игроков рынка. По его мнению, отрасль движется к серьёзной экономической коррекции.
Досталось, в первую очередь, проекту xAI. Лекун, ранее занимавший пост главного ИИ-учёного в Meta*, прямо назвал его «своеобразным провалом». Главной причиной он считает массовый отток основателей стартапа за последний год. Уход ключевых фигур поставил Маска в крайне сложное положение: нанимать новые таланты на перегретом рынке стало тяжело, особенно учитывая сомнительное отношение миллиардера к своей прежней команде.
Сейчас стартап xAI, по оценкам Лекуна, не способен конкурировать с такими гигантами, как OpenAI и Anthropic. Вместо разработки передовых моделей компания Маска фактически превратилась в арендодателя: она вынуждена сдавать свою огромную инфраструктуру, чтобы хоть как-то отбить колоссальные затраты. Финансовые показатели подчёркивают глубину проблемы: в первом квартале ИИ-подразделение SpaceX, куда входит xAI, зафиксировало операционный убыток в размере $2,5 млрд долларов.
Впрочем, трудности xAI — лишь симптом куда более масштабного кризиса. Лекун уверен, что экономика всей ИИ-индустрии трещит по швам. Несмотря на то что затраты на обслуживание серверов снижаются, происходит это недостаточно быстро. Одновременно с этим цены на ИИ-сервисы растут, но компании всё равно теряют огромные деньги на каждом пользователе.
По сути, доступ к мощным нейросетям для рядовых пользователей сейчас оплачивается из карманов инвесторов. Эксперт предупреждает, что такая бизнес-модель не может существовать вечно. Если OpenAI, Anthropic и другие лидеры рынка не найдут способ радикально урезать издержки или существенно поднять цены, отрасль ждёт болезненный разрыв пузыря. Сам Лекун видит выход в отказе от традиционных больших языковых моделей в пользу так называемых «моделей мира», которые смогут понимать причинно-следственные связи и законы физической реальности.
