AI изменит жизнь к 2040: прогнозы, инвестиции и споры

По данным Forecasting Research Institute, более трети экспертов в области искусственного интеллекта и машинного обучения оценивают масштабы социальных изменений, вызванных AI, к 2040 году как значительные. Результаты исследования, проведённого под руководством экономиста Федерального резервного банка Чикаго Эзры Каргера, отражают ожидания участников из промышленности, академии и политики.

Отраслевые оценки указывают на ускорение внедрения AI в повседневную жизнь. По прогнозам, к 2030 году искусственный интеллект будет отвечать за 7% потребления электроэнергии в США, а также оказывать помощь в 18% рабочих часов. В дополнение, AI станет ежедневным спутником для 15% взрослых — что в 2.5 раза больше текущих показателей.

Автономные технологии также находятся в фокусе прогнозов. Среди участников опроса 20% ожидают, что к 2030 году 20% поездок в сервисах по заказу такси будут выполняться автономными транспортными средствами. При этом среди общей общественности ожидания более осторожные — лишь 12% поездок будут связаны с robocar.

Инвестиционная активность в сфере AI продолжает расти. По оценкам, в 2024 году объём частных инвестиций в глобальном масштабе составлял $130 млрд, а к 2030 он может удвоиться, достигнув $260 млрд. Эксперты не выражают серьёзной обеспокоенности в связи с возможным «пузырём» на рынке.

Ключевые игроки в инфраструктурной поддержке AI — AWS, Google, Microsoft, Nvidia — остаются в центре внимания. Их облака будут использоваться с высокой интенсивностью, что может спровоцировать дальнейшие вливания в компании, такие как Anthropic и OpenAI.

Разногласия возникают в прогнозах, связанных с использованием AI в фармацевтике и науке. Верхняя четверть экспертов считает, что к 2040 году большая часть доходов от новых лекарств в США будет приходиться на открытия, сделанные с помощью искусственного интеллекта. В то же время нижняя четверть участников ожидает, что вклад AI в этой сфере останется менее чем 10%.

Аналогичное расхождение наблюдается в вопросе о способности AI решать сложные математические задачи. Примерно 25% экспертов полагают, что к 2040 году ИИ будет способен решать или хотя бы значительно способствовать решению Millennium Prize Problems, тогда как такое же количество участников сомневается в этом.

Интересно: Каковы будут долгосрочные последствия для экономики и трудового рынка, если AI действительно начнёт заменять значительную долю ручного труда и вносить вклад в научные открытия?

i

Создано специально для ASECTOR

Концептуальное изображение

Как ИИ меняет правила игры и кто в этом выигрывает

Рост энергопотребления и новые игроки в цепочке

Искусственный интеллект становится не только инструментом, а полноценным участником экономической системы. К 2030 году он будет потреблять 7% электроэнергии в США — это сравнимо с нагрузкой крупного города. Резкое увеличение энергопотребления неизбежно вынудит пересмотреть стратегии энергетических компаний, учитывать ИИ как отдельного «потребителя», а не технологическую деталь.

Ключевым игроком в этой цепочке остаётся Nvidia, чьи графические процессоры обеспечивают вычислительную мощность для большинства ИИ-моделей. Это создаёт тонкую грань: чем больше ИИ развивается, тем больше зависит от производителей чипов. Компании, не имеющие доступа к этим ресурсам, рискуют отставать. Это уже начинает влиять на инвестиционные стратегии: в 2024 году в ИИ инвестировали $130 млрд, и к 2030 ожидается удвоение объёмов. Рост инвестиций укрепляет позиции крупных технологических гигантов — AWS, Google, Microsoft, — которые поставляют облака для обучения моделей.

Важный нюанс: Растущая зависимость от ИИ-инфраструктуры создаёт новую форму монопольной власти, где контроль над вычислительными ресурсами становится важнее, чем контроль над рынком.

Автономные технологии и разрыв между ожиданиями и реальностью

Ожидания относительно автономных транспортных средств разделяются. В профессиональной среде 20% участников прогнозируют, что к 2030 году 20% поездок будут выполняться robocar, тогда как среди общей общественности этот показатель составляет всего 12%. Это указывает на разрыв между техническими возможностями и общественным восприятием.

Проблема не в технологиях — они развиваются. Проблема в доверии. Люди не готовы передать контроль над безопасностью чужому алгоритму, особенно если он не объясняет свои решения. Это создаёт барьер для масштабирования автономных сервисов, даже если технические показатели достигают необходимого уровня.

Наука и фармацевтика: ИИ как инструмент или как субъект?

В фармацевтике и науке прогнозы разделяются. Верхняя четверть экспертов ожидает, что к 2040 году большая часть новых лекарств будет разработана с помощью ИИ. Это может ускорить процесс создания препаратов, сократить затраты и повысить точность. Но нижняя четверть участников считает, что вклад ИИ останется незначительным.

Разногласия указывают на неопределённость в том, насколько ИИ может заменить или дополнить человеческое мышление в науке. Если ИИ действительно начнёт делать прорывные открытия, это изменит структуру исследовательских лабораторий и академической среды. Но пока он остаётся инструментом, а не субъектом.

Важный нюанс: Если ИИ станет полноценным участником научного процесса, это неизбежно приведёт к изменению структуры финансирования исследований и распределения прибыли от инноваций.

Новые направления и инфраструктурные вызовы

Современные тенденции в ИИ-развитии демонстрируют, что сфера выходит за рамки традиционных приложений. Например, в медицинских исследованиях ИИ используется для разработки препаратов, способных замедлить старение и бороться с возрастными заболеваниями, включая деменцию, рак и диабет. В ходе экспериментов на моделях были выявлены препараты, увеличивающие продолжительность жизни, а также созданы ИИ-инструменты для прогнозирования заболеваний и персонализированного подхода к лечению [!]. Это открывает возможности для перехода от реактивной медицины к прогнозирующей, повышая точность диагностики и эффективность терапии.

С другой стороны, рост потребности в вычислительных мощностях и энергии ставит под угрозу реализацию крупных проектов. В США, например, два новых дата-центра в районе Силиконовой долины остались без электропитания из-за ограничений локальной энергетической инфраструктуры [!]. Аналогичные проблемы наблюдаются в других регионах, где задержки подключения новых мощностей достигают нескольких лет. Рост спроса на ИИ-вычисления опережает развитие энергосетей, что приводит к простаиванию дорогостоящего оборудования.

Рост инвестиций и стратегические решения

Инвестиционная активность в ИИ продолжает расти, и компании не только увеличивают вложения, но и меняют стратегии. Например, OpenAI заключила соглашение с Amazon Web Services на сумму $38 млрд, чтобы использовать инфраструктуру AWS для масштабирования своих моделей искусственного интеллекта. В рамках сделки OpenAI заплатит Amazon за доступ к десяткам тысяч чипов NVIDIA, находящихся в инфраструктуре AWS [!]. Это сотрудничество направлено на ускорение разработки и масштабирования ИИ-моделей, а также на расширение партнёрской сети, включая NVIDIA, AMD, Google, Oracle и Broadcom.

Также стоит отметить, что Anthropic планирует инвестировать $50 млрд в ИИ-инфраструктуру в США, подписав соглашение с британской фирмой Fluidstack о строительстве центров обработки данных. Центры начнут работу в 2026 году в штатах Техас и Нью-Йорк, чтобы обеспечить рост вычислительной мощности для развития ИИ-моделей Claude [!].

Выводы и перспективы

Современный этап развития искусственного интеллекта демонстрирует, что ИИ становится не только инструментом, а полноценным участником экономических и технологических процессов. Рост энергопотребления, увеличение инвестиций и появление новых игроков в цепочке поставок требуют пересмотра стратегий как со стороны бизнеса, так и государственных структур. При этом остаются важными вопросы доверия, безопасности и долгосрочной устойчивости инфраструктуры.

Для минимизации рисков ключевым становится аудит текущих стратегий и адаптация к быстро меняющейся среде. Компании, которые своевременно интегрируют ИИ в свои процессы и инвестируют в развитие инфраструктуры, получают конкурентное преимущество. Однако важно учитывать, что технологический прогресс не должен идти в ущерб надёжности, прозрачности и долгосрочной устойчивости.