Google інвестував $2000 мільярдів у ШІ, робить ставку на RSI як на наступний великий стрибок

Точка надходження ШІ вже близько!

Недавно відомий інвестор Чамат Паліхапітія, відомий як «Сіліконова долина Бернетт», на X спрогнозував фінальну дорожню карту щодо «AI-сингулярності».

1. Люди створили AGI.

2. AGI став дуже добре робити дослідження в галузі ШІ.

3. Він створив розумніший ІІ.

4. Той розумніший ШІ створив ще розумніший ШІ.

5. Цей цикл постійно повторюється і стає все швидшим.

Потім він висловив дуже шокуючу висновок —

Подивившись на результати та можливості, опубліковані головними лабораторіями ШІ за останні кілька тижнів, я можу сказати, що ми вже знаходимося в цьому циклі.

Протягом наступних 18 місяців RSI швидко покращить можливості ІІ.

В кінцевому підсумку, гранична вартість усіх моделей ШІ наблизиться до 0!

Не лише інвестори, а й весь Сіліконовий долину зараз дуже вірять у RSI.

Недавно на конференції в UC Берклі головний стратегічний офіцер Google DeepMind Джасджит Секхон висловив ще більш потужне припущення:

Безпрецедентне безумство інвестицій у всьому світі технологічних гігантів суттєво полягає у ставці на ці три літери — RSI!

Ця «величезна наукова ставка в історії людської цивілізації» перевищує за масштабом програму «Аполлон», Манхеттенський проект і навіть весь Інтернет.

Чому величезні гравці готові ризикнути розривом ланцюга фінансування, щоб продовжити цю гру до кінця?

Сьогоднішній ШІ може сам виправляти помилки, працювати кілька годин поспіль без нагляду та навіть генерувати та оптимізувати нижчорівневий код, такий як ядра та компоненти компіляторів.

Але, за думкою Джасджита Сехона, це лише преамбула RSI.

Він сказав: не вважайте дивним, що AI проектує AI — під час Промислової революції люди також використовували перші парові машини для створення наступних, потужніших парових машин.

Як насправді виглядає справжній RSI?

Досвідчений дослідник визначає це так: справжній RSI означає, що AI-модель може повністю самостійно переробити свою базову архітектуру, навіть створити з нуля модель нового покоління, без будь-якої участі людських вчених.

Після подолання цього критичного порогу швидкість еволюції ШІ вийде з-під контролю людини.

Людству знадобилося десятиліття, щоб пройти цю ітерацію, а штучному інтелекту може вистачити кількох тижнів або навіть кількох днів.

Тоді сингулярність настане насправді!

Зрозумівши потенціал RSI, ви зрозумієте, чому Сіліконова долина витрачає гроші наче збожеволіла.

Цього року лише Google витратила на капітальні витрати на AI-центри обробки даних, чіпи та інфраструктуру від 195 до 205 мільярдів доларів США, а наступного року ці витрати значно зростуть!

Власники з Уолл-стріт почали хвилюватися, оскільки звітність показує, що темпи зростання доходів від ПЗ для ШІ або хмарних послуг тимчасово не можуть покрити такі обсяги капітальних витрат.

Секон, колишній професор статистики Єльського університету, миттєво розганив цю небезпеку.

Ми стикаємося з потенційним «AI air pocket» — гроші витрачені, а доходи не з’явилися відповідно до плану.

Центр обробки даних побудовано, чіпи встановлено, електрику підведено, але речі, які зможуть реалізувати ці інвестиції, все ще не з’являються.

Насправді, ще до Сехона Уолл-стріт вже використовувала термін «повітряна кишеня», щоб описати таку ситуацію: витрати на капітальні вкладення випереджають дохід, а інвестори купують повітряний замок.

Якщо ризик такий великий, чому ви все ще біжите з зав’язаними очима?

Відповідь Сехона: це найбільша наукова ставка в історії людської цивілізації.

Він сказав, що поточні глобальні інвестиції в ІШ перевершили Манхеттенський проект та програму «Аполлон», навіть порівняно з розробкою Інтернету в ті часи.

Цей гемблерський логічний підхід простий: хоча поточна технологія ще не є справжнім RSI, «коротити її, звичайно, нерозумно».

Оскільки, як тільки RSI дійсно реалізується, граничні витрати всіх моделей ШІ наблизяться до нуля, як зазначено вище.

Тоді компанія, яка першою оволодіє RSI, матиме майже божественну продуктивність, прямо знизить конкуренцію до іншого виміру та монополізує глобальні ресурси обчислювальної потужності та інтелекту.

Це вже не питання прибутку чи збитків компанії, а життєво важлива гра, де переможець забирає все, а програшний вибуває.

Для цього квитка до нової ери 200 мільярдів доларів — це просто дрібниця.

Сьогодні цей купа центрів обробки даних, TPU та електроенергії, якщо їх можна використовувати лише за допомогою ручного навчання моделей людськими інженерами покоління за поколінням, є величезними, постійно знецінюваними основними засобами.

Але відразу, як штучний інтелект почне прискорювати розробку штучного інтелекту, це безпосередньо змінить логіку реєстру.

Вкладена потужність обчислення більше не витрачається лінійно — вона генерує складний відсоток: це покоління ШІ допомагає швидше створити наступне, а наступне — ще наступне.

Ось чому Сехон каже, що RSI — це ключова частина інвестиційної логіки. RSI — це те, чи повернеться ці гроші.

RSI-процес «Трьох великих»

Google, Anthropic, OpenAI — кожна надала один зразок.

Спочатку подивіться в Google.

Система AlphaEvolve від DeepMind, спеціалізована на оптимізації алгоритмів за допомогою ШІ.

Він прискорив один із ключових ядер навчання Gemini на 23%, зменшивши загальний час навчання на 1%; його модифікований проект схеми був безпосередньо включений у чіп наступного покоління TPU.

Зараз це звичайний інструмент у інфраструктурі Google: такі завдання, як стратегії кешування, він виконує за два дні, тоді як людям раніше потрібно було місяці.

Штучний інтелект допомагає створювати чіпи та швидші моделі ШІ — це вже реальність.

Знову подивимося на Anthropic.

У квітні цього року вони провели більш радикальний експеримент: дев’ять інтелектуальних агентів Claude були включені в обмежене завдання з дослідження відповідності, де вони самостійно формулювали гіпотези, проводили експерименти та обмінювалися результатами.

Двом людським дослідникам, що працювали тиждень, вдалося відновити лише 23% різниці в продуктивності; дев’ять агентів, що разом витратили 800 годин і приблизно 18 000 доларів США, відновили 97%.

Здається, AI вже може самостійно проводити дослідження?

Не поспішайте, у тому самому звіті є ще один важливий зворотний доказ: коли дослідники застосували цей «найефективніший» метод до реального виробничого середовища навчання Claude, він не призвів до жодного статистично значущого покращення.

Це означає, що між «прискоренням у обмежених завданнях» і «справжнім переосмисленням здібностей ШІ» існує розрив.

Останнім є OpenAI.

Липня OpenAI розкрила: їхній GPT-5.6 Sol самостійно переписав GPU-ядра в продуктивному середовищі за допомогою Codex, знизивши витрати на енд-ту-енд висновки на 20%; він також провів сотні експериментів з архітектурою для своєї моделі прогнозування декодування, підвищивши ефективність генерації токенів більше ніж на 15%.

OpenAI вперше у своїх матеріалах оприлюднила спеціальний індекс «RSI Index» для оцінки здатності до самовдосконалення.

Чи скоро замкнеться цикл?

OpenAI у своїй системній картці висловлюється дуже обережно: GPT-5.6 Sol ще не досяг внутрішнього порогу «High» самоудосконалення компанії; він може вирішувати частину реальних дослідницьких завдань, але ще не може надійно розробляти та виконувати повні післятренувальні схеми.

Три приклади разом дають чітку картину поточного стану RSI:

AI, що допомагає розробці AI, дійсно відбувається; але справжній RSI — коли AI самостійно реконструює свою повну архітектуру, навчає та розгортає сильнішого наступника — ще далеко від нас.

Темрява спускається, коли надпотужний ШІ стає хакером та біологічною зброєю

Однак за сингулярністю також є тіні.

На цій конференції професор комп’ютерних наук з Берклі Дон Сонг, яка тільки що приєдналася до відділу «суперінтелекту» Meta, разом із Сехоном змінила фокус обговорення на питання, які всі уникавали: екстремальні ризики ШІ.

Дві особи згодні: найбільш небезпечним не є раптове ставання моделі розумнішою, а дисбаланс між швидкістю атаки та захисту.

Коли ШІ отримає здатність RSI, він зможе лікувати рак, допомогти людству досліджувати всесвіт, але також може стати остаточною зброєю для знищення людства.

Спочатку — «зниження рівня» з боку кібербезпеки.

Dawn Song попереджає, що в короткостроковій перспективі розвиток ШІ «буде більш корисним для нападників» — це надзвичайно асиметричне поле битви: хакеру достатньо знайти одну вразливість, щоб досягти успіху, тоді як захисник повинен захищатися від усіх можливих атак.

Коли зловмисники використовують розумні AI-агенти, щоб отруїти відкриті кодові репозиторії, сканувати та експлуатувати вразливості, залишені людськими програмістами, наступні дні будуть дуже складними:

Уявіть, наскільки хрупкими є наші існуючі системи захисту: енергетичні мережі США, глобальні системи лікарень, фінансові мережі — перед надзвичайно розумним ШІ вони можуть бути такими ж хрупкими, як паперові.

Але кібербезпека все ще «дитячі ігри».

Секхон більше хвилюється про біологію; на зустрічі він описав надзвичайно жахливий сценарій, у якому ми вже дуже близькі до світу, де «будь-хто, спілкуючись з моделлю лише за допомогою природної мови, зможе спроектувати смертельний вірус або білок».

Він запропонував, що майбутнє суспільство повинно встановити надзвичайно строгий дозвіл, моніторинг і відстеження для всіх «біологічно релевантних матеріалів», подібно до того, як зараз відстежують добрива, використовувані для виготовлення вибухівок.

Зараз Google намагається застосувати свою технологію «водяних знаків» (SynthID), яку використовує для виявлення контенту, згенерованого ШІ, до біології.

Це означає, що майбутні системи зможуть сканувати ДНК-послідовності, синтезовані компаніями для фармацевтичних підприємств, щоб виявити приховані «шкідливі коди», створені штучним інтелектом із смертельним ризиком.

Як швидко буде побудовано оборону, чи швидко буде еволюціонувати ШІ?

Це звучить як наукова фантастика, але мозки з Сіліконової долини вже дали точний зворотний відлік.

Чамат каже: Наступні 18 місяців світ потрапить у безумство.

Sekhon: справжній RSI «дуже ймовірно з’явиться протягом наступних кількох років».

На тій же панелі віце-президент з досліджень DeepMind Оріол Вінялс і співзасновник OpenAI Войчех Заремба навели навіть конкретні роки: 2027 або 2028.

У історії людства ще жодна технологія, яка може фундаментально переписати траєкторію цивілізації, не наближалася до такого терміну.

На цей раз на кону — гра з часом.

Інфраструктурні інвестиції рухаються зі швидкістю обчислювальної потужності: чіпи, електроенергія та центри обробки даних будуть готові протягом кількох років.

Але чи зможуть відповідні доходи та RSI встигнути на цей потяг?

У середині висячого простору ми випадково натрапимо на цей «вікно»?

Але принаймні тут, у Сехона, напрямок гри в 200 мільярдів доларів від Google вже зрозумілий: RSI прийде.

Паровий двигун створив кращий паровий двигун, і людство вступило в промислову революцію.

Зараз ШІ готує створення кращого ШІ, відносячи наше покоління до невідомого кордону.

Чи готові ви чи ні, гудіння центрів обробки даних не зупиниться, саморозвиток ШІ не зупиниться.

Запуск зворотного відліку розпочався. Чи готові ви зустріти сингулярність?

Джерела:

https://www.theinformation.com/newsletters/ai-agenda/google-deepmind-exec-says-unprecedented-capex-actually-bet-rsi?rc=epv9gi

https://x.com/kimmonismus/status/2084257726599716882

Цей матеріал надійшов із微信-каналу «Новий розум», автор: ASI Апокаліпсис; редагування: Юань Юй Аенеас