Ozon разработал собственный инструмент для генерации и редактирования фона на изображении товаров, который работает с помощью алгоритмов машинного обучения.
По прогнозам экспертов, число предприятий, использующих отечественные решения, возрастет до 80% к концу 2024 г.
Сфера применения средств искусственного интеллекта продолжает быстро расти, как в России, так и в мире. Перед ИИ ставятся все новые и новые задачи, в частности он должен будет помочь побороть энергетический и продовольственный кризисы, обуздать инфляцию, а также помочь решать «вопросы с безопасностью», сиречь найти себе применение в военном деле. При всем этом ИИ еще и должен стать «этическим».
Прогнозы становятся все оптимистичнее
По оценке IDC, расходы на ИИ-решения (программное обеспечение, аппаратное обеспечение, услуги) в 2022 г. вырастут на 19,6%, до $432,8 млрд, в 2023-м они превысят $500 млрд, а в 2026 г. достигнут $900 млрд. Из них на регион EMEA придется $200 млрд. В течение этих пяти лет быстрее всего будут расти услуги в области ИИ (на 22% в год) и к 2025 г. затраты на них составят $52,6 млрд.
Прошлогодние прогнозы были сдержаннее: предполагалось, что в 2024 г. расходы на ИИ составят $554,3 млрд. Меньше были и прогнозируемые показатели ежегодного роста (17,5%).
Как полагают в IDC, именно искусственный интеллект должен будет лежать в основе «устойчивых систем», которые помогут преодолеть кризисы в области энергетики и обеспечения продовольствием, обуздать инфляцию и т. д.
На программное обеспечение ИИ, по версии аналитиков компании, приходится почти 90% затрат на искусственный интеллект, то есть около $390 млрд в 2022 г. Оценка Gartner гораздо консервативнее, менее $62,5 млрд.
|
Сегмент
|
Выручка в 2021 г., $млн
|
Рост 2020/2021, %
|
Выручка в 2022 г., $млн
|
Рост 2021/2022, %
|
|---|---|---|---|---|
| Управление знаниями | 5 466 | 17,6% | 7 189 | 31,5% |
| Виртуальные помощники | 6 210 | 12,0% | 7 123 | 14,7% |
| Автономные транспортные средства | 5 703 | 13,7% | 6 849 | 20,1% |
| Решения для цифровых рабочих мест | 3 593 | 13,7% | 4 309 | 20,0% |
| Работа с краудсорсинговыми данными | 3 483 | 13,6% | 4 171 | 19,8% |
| Другое | 27 049 | 14,1% | 32 827 | 21,4% |
| Итого: | 51 503 | 14,1% | 62 468 | 21,3% |
Источник: Gartner, 2021
Но и в этой компании отмечают рост спроса на технологии ИИ: 48% из 2 тыс. ИТ-директоров, участвовавших в опросе Gartner CIO and Technology Executive Survey в 2022 г., заявили, что они уже развернули или планируют развернуть технологии ИИ и машинного обучения в течение следующих 12 месяцев.
Рынок решений искусственного интеллекта весьма «многолик», на «кривой хайпа», на которую Gartner собирает все актуальные ИИ-технологии, всегда тесно. По сравнению с предыдущим графиком изменения не очень значительны, впрочем, перемещения технологий по кривой не всегда понятны. Если сравнивать с прошлым графиком, то, например, пропали, не доходя до плато продуктивности, Insight Engines (или за год перескочили его?), буквально из ниоткуда стал подниматься на плато Semantic Search. А Autonomus Vehicles, если верить аналитикам Gartner, еще десяток лет будут топтаться во впадине разочарований, зато чатботы выйдут на плато лишь через пару лет, хотя, казалось бы, ими широко пользуются уже не первый год.
Впрочем, по мнению аналитиков самой компании, определять развитие ИИ будут другие тренды. Например, использование «малых и широких» данных.
«Малые» данные появились в позапрошлом году на левом склоне кривой хайпа, в прошлом продолжили восхождение под названием «малых и широких» данных.
Породила эту концепция пандемия коронавируса. Как полагают в Gartner, эпидемия «обнулила» накопленные ранее данные и лишила ценности старые аналитические модели, поскольку радикально поменяла многие бизнес-процессы, цепочки поставок и потребительские привычки. Соответственно, ИИ должен научиться строить модели по «малым» данным — небольшим наборам новых данных. Отринув исторические как безнадежно устаревшие.
А «широкие» данные — это неструктурированные и структурированные данные из множества разномастных источников. Форматы этих данных могут быть «табличные, текстовые, изображения, видео, аудио, голос, температура или даже запах и вибрация», — говорится в определении Gartner.
Несмотря на новизну понятия, использование «малых и средних» данных было названо Gartner одним из четырех главных трендов развития искусственного интеллекта. Что оказалось провидческим — продолжение старых торговых войн и наложение новых санкций, рост цен на важнейшие товарные группы, инфляция и другие приметы времени меняют в этом году бизнес-процессы и пользовательские привычки не меньше, чем коронавирус — в 2020–2021 гг. В результате, как предсказывают аналитики компании, к 2025 г. «малыми и широкими» данными будут пользоваться 70% организаций.
Еще две тенденции имеют отношение к увеличению эффективности проектов по внедрению ИИ. Эти проекты требуют немалого количества вычислительных мощностей, так что их надо использовать с максимальной эффективностью — учит Gartner. Также аналитики предлагают «операционализировать» платформы ИИ, сделать процесс их внедрения более предсказуемым. Для чего предлагается применять ModelOps — методику непрерывной интеграции аналитических моделей в бизнес. Это должно помочь повысить процент успешных внедрений платформ ИИ (сейчас он, как полагают в Gartner, около 50%) и уменьшить сроки внедрения с нынешних восьми месяцев. Термины с окончанием «Ops» сейчас крайне популярны, так что этот совет вполне понятен.
И, конечно, не был забыт «ответственный ИИ». В этом пункте, впрочем, больше благих пожеланий, чем каких-либо указаний на то, как добиться от искусственного интеллекта «ответственности». Единственно, что понятно — людям надо будет «начать с себя» и аналитики ожидают, что к 2023 г. все создатели ИИ-систем должны будут продемонстрировать наличие экспертизы в области ответственного ИИ. Что бы этот термин в 2023 г. не значил.
Как считают в Gartner, облачные ИИ-сервисы преодолели пик ожидания и движутся по кривой хайпа вниз — к «продуктивности через разочарование». Но пока они недалеко от пика и вызывают большие надежды и, соответственно, большой интерес.
В магическом квадранте 2022 г. американская четверка лидеров (Amazon, Google, IBM, Microsoft) осталась на месте, разве что отрыв Microsoft стал немного заметнее, чем он был в квадрантах 2020–2021 гг.
Важнейшее изменение — три китайские компании (Alibaba, Baidu, Tencent), покинув квадрант нишевых игроков, оккупировали пустой ранее квадрант «челленджеров». Тезис о том, что «Китай бросает вызов Америке» в этом сегменте ИТ-рынка получил более чем наглядное воплощение.
«Нишевой» квадрант потерял часть старого состава и приобрел двух новичков из числа бывших «визионеров». В визионерском квадранте остался лишь Oracle, перешедший в него как раз из разряда «нишевых» игроков.
Квадранта Gartner по разработчикам платформ работы с данными и машинного обучения за 2022 г. в свободном доступе пока нет, но, исходя из картины 2020-2021 гг., можно предположить, что на этом рынке все так же преобладают разработки американских компаний, разбавленные решениями других недружественных стран и условно дружественного Китая.
Китайские разработки у нас пока не очень известны, западные ИТ-компании (не только в сфере ИИ) наш рынок в массе своей покинули, так что вопрос импортозамещения в этой сфере стоит перед Россией довольно остро.
Оценки размера российского рынка ИИ «гуляют» в очень широком диапазоне (впрочем, оценки мирового тоже). Так, в СМИ часто приводится его оценка за 2021 г. в ₽550 млрд (рост — 28%), принадлежащая Центру компетенций Национальной технологической инициативы на базе МФТИ. Однако основу этой впечатляющей цифры составляют поданные в налоговую инспекцию данные о выручке, двух главных, по версии Центра, ИИ-компаний страны — «Яндекса» (₽209 млрд) и VK (₽57 млрд). Отнесение всей выручки огромных интернет-компаний на счет ИИ очень странна, если не сказать больше.
Более консервативна оценка IDC, аналитики этой компании в начале 2021 г. оценили рынок ИИ в России в $291 млн (₽20,9 млрд), среднегодовой рост до 2024 г. — в 18,5%. Исходя из этого, можно оценить отечественный рынок решений искусственного интеллекта в 2021 г. в ₽25,4 млрд. В 2022 г. на российском ИТ-рынке действуют уже совсем другие факторы, упомянутая оценка динамики от IDC к нему будет явно неприменима.
Этих факторов два. С одной стороны, уход западных компаний, как и в других сегментах ИТ-рынка (и не только ИТ) освобождает ниши для российских разработчиков. С другой — разрыв научных связей может серьезно затруднить ведение фундаментальных работ в сфере ИИ (как и в любых других сферах, разумеется).
Оценка ситуации игроками рынка неоднозначна. «Основной драйвер у нас появился 24 февраля, который обострил многие проблемы и добавил новых, — считает Ирина Степанова, заместитель директора департамента развития бизнеса компании «Хайтэк-Интеграция» (компания входит в группу компаний «Хайтэк», как и IVA Cognitive). — Я вижу большие возможности развития ИИ на базе отечественных решений, причем как в виде отдельных продуктов, так и в виде встраивания как технологий». И даже разрыв коммерческих и научных связей с западными странами она считает «возможностью для развития».
Руководитель практики цифровизации процессов компании Naumen Никита Кардашин отчасти с ней согласен, он также одним из главных драйверов роста российского рынка ИИ видит импортозамещение. Но не все так однозначно. «Если мы говорим об открытых технологиях, то запретить их использование какой-либо стране задача, близкая к неразрешимой, — говорит он. — Другое дело — применение западных коммерческих продуктов, которое, действительно, ограничено сейчас очень серьезно». Наибольший риск, считает Никита Кардашин, несут проблемы с аппаратным обеспечением, используемым для создания ИИ-решений, которое вряд ли исчезнет с рынка полностью, но может подорожать.
А вот Илья Королев, директор по стратегии и развитию компании «Облачные технологии», настроен далеко не так оптимистично. «Это будет чувствительно с точки зрения развития, — считает Илья Королев. — ИИ на Западе сейчас на подъеме и ограничение в связях замедлит рост этого рынка в России».
Разность позиций респондентов CNews, скорее всего, можно объяснить и разностью задач, решаемых респондентами и разностью оценок выгод и рисков. На коротком отрезке времени и для конкретных продуктовых ниш, более очевидна выгода от ухода западных конкурентов (хотя и беспокоит проблема с аппаратной частью). Если же экстраполировать нарастающий взаимный «кэнсэлинг» на будущее, то не кажется невероятным и взаимное закрытие обмена идеями между недружественными, между собой, странами. Что, конечно, замедлит развитие российского сегмента ИИ-технологий.
