В начале 2010-х нейросети были темой для узкого круга специалистов: редкие научные публикации, экспериментальные проекты, осторожные прогнозы. Спустя десять лет мы живём в мире, где искусственный интеллект анализирует биопсию, пишет песни, ведёт судебные разбирательства и составляет меню в кафе. Сегодня ИИ — это уже не абстрактная технология, а инфраструктура, влияющая на глобальную экономику и повседневную жизнь.

Анна Овсянникова, доцент Кафедры математики и анализа данных Финансового университета при Правительстве РФ, замечает, что за внешним блеском — жёсткая конкуренция, миллиарды вложений и неочевидные расклады: какие технологии работают, сколько они стоят и в чьих руках находится реальная интеллектуальная мощь.

Какие бывают ИИ и где они приносят прибыль

ИИ — это не одна программа, а совокупность архитектур, задач и областей применения. Основные разновидности:

1. Генеративные модели

Они создают тексты, коды, изображения и музыку. Самые известные — GPT-4 от OpenAI, Claude от Anthropic, Sora от OpenAI, Midjourney. Их используют маркетологи, юристы, дизайнеры, IT-компании и даже школьники.

2. Компьютерное зрение

Алгоритмы, распознающие объекты, лица, эмоции, дефекты продукции. Работают в медицине, на производствах, в торговых залах и на дорогах.

3. Рекомендательные системы

Именно они подбирают вам видео в TikTok, формируют ленту новостей и предлагают покупки. Алгоритмы этого класса — движущая сила платформ с миллиардной аудиторией.

4. Медицинские ИИ

Системы, помогающие врачам ставить диагнозы, подбирать препараты, анализировать генетические мутации. Разрабатываются совместно с крупными фармкорпорациями и клиниками.

5. ИИ для кибербезопасности и финансов

Слежение за транзакциями, выявление аномалий, предотвращение атак — это уже не фантастика, а коммерчески зрелые решения с высоким спросом у банков и госкорпораций.

От $10 до $10 миллионов: сколько стоит ИИ в реальности. Цены на ИИ-системы варьируются радикально. Всё зависит от задачи, нагрузки и глубины интеграции.

Внедрение ИИ — это не разовая покупка. Это постоянные расходы: обучение, сопровождение, обновления, защита данных. Особенно если модель частная.

Где рождаются ИИ — и кто станет лидером завтра

Сегодняшняя карта ИИ-производителей чётко делится на несколько полюсов:

• США. Безоговорочные лидеры по мощности и инвестициям. OpenAI, Google DeepMind, Anthropic, NVIDIA — здесь формируется ядро глобального ИИ.

• Китай. Главный конкурент США. Ставка на государственное внедрение и гигантский внутренний рынок. Baidu, Alibaba, SenseTime продвигаются в финтехе, камерах и автономных системах.

• Европа. Акцент на этику и open-source. Mistral AI (Франция), Aleph Alpha (Германия) — пример «чистых» моделей без привязки к Big Tech.

• Израиль и Сингапур. Фокус на военные и кибербезопасные решения.

• Россия и Индия. Разрабатывают локальные ИИ-платформы, ориентированные на внутренний рынок и импортозамещение.

Деньги, оборот и прогнозы: ИИ как новый ВВП

В 2025 году объём мирового рынка ИИ может превысить $200 млрд. По данным PwC, к 2030 году искусственный интеллект обеспечит рост глобального ВВП на $15 трлн. При этом:

• США получат максимум прибыли за счёт облачных платформ и экспорта API.

• Китай вырвется вперёд в секторе государственных закупок и оборонных технологий.

• Европа останется «совестью» ИИ, контролируя этичность и соблюдение прав человека.

• Африка и Юго-Восточная Азия будут внедрять ИИ в агротех, мобильное здравоохранение и микрофинансы.

• Россия будет активно внедрять ИИ в промышленное производство и военные технологии. ИИ — это уже не отрасль, а сквозная платформа, которая изменит все отрасли: от образования до добычи полезных ископаемых.

В заключении, Анна Овсянникова делает вывод о том, что ИИ — не волшебная палочка, а рычаг власти. Те, кто разрабатывают и контролируют ИИ, получают не просто конкурентное преимущество. Они становятся архитекторами цифровой реальности.

Анна Овсянникова, доцент Кафедры математики и анализа данных Финансового университета при Правительстве РФ