ИИ пожирает мир: настоящая революция не в технологиях, а в полном переписывании корпоративного управления | <> Новости технологий Orange

В ноябре 2025 года Бенедикт Эванс опубликовал отчет под названием «ИИ пожирает мир», в котором исследует следующий сдвиг платформы, вызванный генеративным ИИ.

Бенедикт Эванс — технологический аналитик и стратег. Он был бывшим аналитиком в Andreessen Horowitz (a16z), известной фирме венчурного капитала в Кремниевой долине. Он известен своим глубоким и простым анализом тенденций макротехнологий. У него большое количество подписчиков в отрасли, и он регулярно публикует подробные отчеты и выступления о будущем развитии искусственного интеллекта и технологий.

Ключевые моменты отчета «ИИ пожирает мир» включают характеристики трансформации платформ, безумие гигантов по поводу капитала FOMO, рыночный хаос в условиях конвергенции моделей и то, почему ИИ заставит компании переписывать процессы и структуры управления, помогая читателям ясно увидеть будущее, на которое действительно указывает эта трансформация.

📌 《ИИ съедает мир》Кому полезно читать?

• Корпоративные или организационные стратеги, в том числе: старшие руководители, руководители исследований и разработок и продуктовые компании.
• Консультант по корпоративной стратегии и управлению
• Руководитель отдела кадров, цепочки поставок, производства и обслуживания клиентов

Он подходит для чтения всем старшим лицам, принимающим решения, стратегам и специалистам по внедрению технологий, которые обеспокоены «следующим изменением платформы», а также тем захватом и уничтожением стоимости, которое оно несет в технологиях, финансовых инвестициях, корпоративной стратегии, маркетинге и любой области, требующей высокоэффективной автоматизации.

🔴 Статистика отчета

В отчете «ИИ ест мир» отмечается, что генеративный ИИ становится «следующим сдвигом платформы» в истории технологий, сравнимым по масштабу с ПК, Интернетом и смартфонами. Когда произойдет смена платформы, инновации, инвестиции и предпринимательская деятельность быстро сосредоточатся на новых технологиях.

Это изменение означает появление новых контролеров и большее перераспределение стоимости «технологической индустрии»; для «традиционных отраслей» он учитывает следующие ключевые соображения: является ли ИИ новым инструментом, новым источником дохода или угрозой?

Судя по историческому опыту, первые продукты, такие как ПК, браузеры, поиск и мобильные телефоны, редко становятся окончательными победителями, а ранние лидеры часто исчезают. Генеративный ИИ находится в таком же тумане, и рынку еще предстоит увидеть, в какой форме в конечном итоге появятся «настоящие продукты ИИ» — браузеры, агентские системы, голосовые интерфейсы или новые носимые устройства.

Платформы меняются, но финал все еще неясен.И когда платформа начинает меняться, первой реакцией гигантов всегда являются капиталовложения.

💡 FOMO технологических гигантов толкает ИИ в беспрецедентное безумие капитала

Наиболее поразительной особенностью трансформации платформ искусственного интеллекта является беспрецедентное безумие капитала, вызванное «страхом упустить выгоду» (FOMO) технологических гигантов. Руководители высшего звена обычно считают, что «недостаточное инвестирование более опасно, чем чрезмерное инвестирование». Генеральный директор Meta даже сказал, что наихудший сценарий — это строительство инфраструктуры на ближайшие несколько лет вперед.

Этот менталитет приводит к огромным капитальным затратам. В отчете отмечается, что капитальные затраты четырех гигантов Microsoft, AWS, Alphabet и Meta в 2025 году составят около 400 миллиардов долларов США, что намного превышает примерно 300 миллиардов долларов США в мировой телекоммуникационной отрасли.

Огромные инвестиции также символизируют сдвиг в конкурентной стратегии: от опоры на сетевые эффекты к опоре на конкуренцию по объединению капитала и инфраструктуры. Денежный поток гиганта резко увеличился после эпидемии, что позволяет ему продолжать инвестировать в эту дорогостоящую гонку вооружений в области искусственного интеллекта.

Однако это безумие капитала быстро достигло верхнего предела физической инфраструктуры:

1. чипсовый джем: Хотя доходы NVIDIA выросли, в отчете отмечается, что ее производственные мощности все еще «не в состоянии удовлетворить» спрос; TSMC также «не желает/не может» расширять производственные мощности более быстрыми темпами.
2. Перегрев дата-центра: Объем строительства центров обработки данных в США приближается к объему строительства офисов или даже превышает его.
3. Возникает проблема с электроэнергией: Отставание в энергосистеме США стало основным ограничивающим фактором: спрос на электроэнергию увеличивается всего на 2% в год, а искусственный интеллект может повысить спрос еще на 1%. Технический директор Microsoft Кевин Скотт откровенно заявил, что с момента запуска ChatGPT «практически невозможно достаточно быстро расширить мощности».

💡 Типичный хаос снова появляется в период перехода к платформе

Несмотря на сотни миллиардов долларов капитала, вложенных в инфраструктуру, в отчете отмечается, что после трех лет инвестиций и обширных научных и инженерных исследований все еще отсутствует ясность относительно окончательной формы рынка.

Хотя модели продолжают совершенствоваться и на рынке появляется все больше конкурирующих продуктов, различия между ними быстро сближаются. Многочисленные общие тесты производительности показывают, что оценки моделей OpenAI, Google, Anthropic и даже китайских моделей «чрезвычайно близки». Это поднимает фундаментальный вопрос: становятся ли модели товаром?

Конвергенция моделей размывает место получения прибыли:

1. стратегическая бифуркация: Если модель не может создать ров, лаборатория должна выбрать создание чипов/инфраструктуры, чтобы конкурировать в масштабе, или создание приложений и продуктов, чтобы конкурировать за счет сетевых эффектов.
2. Дилемма усыновления: хотя в 2025 году число активных пользователей ChatGPT достигнет 800 миллионов в неделю, уровень оплаты составляет лишь около 5%. Большинство пользователей все еще находятся на «пробной стадии», а не используют его ежедневно.
3. Недостаточный опыт работы с продуктом: В отчете цитируется мнение Джобса о том, что «технологии следует отодвинуть назад от опыта работы с терминалами». Без полных инструментов и упаковки пользователи будут использовать ИИ лишь время от времени.

В этой неопределенности новые стартапы увидели возможности «разделить» определенные функции Google, Excel, электронной почты и даже ChatGPT («извлечь» функцию из существующего крупномасштабного продукта в независимый сервис и сначала воспользоваться вариантами использования), сформировав типичную инновационную модель в период трансформации платформы.

💡 Настоящим врагом внедрения ИИ является само предприятие.Управление и принятие решений

В большинстве нетехнологических/традиционных отраслей внедрение ИИ обычно следует фиксированному ритму: сначала включайте ИИ в процесс как функцию, затем автоматизируйте очевидные задачи, а затем используйте его для объединения или разделения новых продуктов, и, наконец, это может привести к подрыву бизнес-модели.

Однако наиболее успешные корпоративные приложения все еще находятся на первом этапе. ИИ в основном рассматривается как вспомогательное средство, используемое в основном в кодировании, маркетинге, обслуживании клиентов и общей автоматизации.

Принятие также было медленнее, чем ожидалось. К сентябрю 2025 года только 25% ИТ-директоров развернут хотя бы один проект LLM; еще 40% планируют начать его после 2026 года. Это показывает, что крупномасштабная передача технологий всегда требует времени — даже облако пока переносит лишь около 30% корпоративных нагрузок.

Несмотря на это, компании по-прежнему продвигают пилотные проекты, в основном начиная со сценариев использования «агентов», охватывающих такие области, как ИТ, управление знаниями, услуги, человеческие ресурсы, цепочки поставок и производство, но для их реализации все равно потребуется время. Проблемы процесса адаптации также соответствуют историческим закономерностям: безопасность, конфиденциальность, IP, частота ошибок, правила, интеграция данных и устаревшие системы. В докладе подчеркивается, чтоЕсли пилотный проект ИИ терпит неудачу, проблема часто кроется не в модели, а в собственном техническом управлении и принятии решений компанией.

💡 ИИ дает компаниям «неограниченное количество стажеров», а структура труда и рынка реорганизуются.

На этапе, когда ИИ рассматривается как «функция» и «инструмент автоматизации», его влияние ограничено, но как только компании действительно начнут расширять эти возможности, изменения будут заключаться уже не в повышении эффективности, а в переписывании структуры рынка.

В отчете отмечается, что ИИ эквивалентен предоставлению «бесконечного количества стажеров», но нет никаких признаков того, что уровень ошибок исчезнет, что вынудит компании перепроектировать взаимодействие человека и машины: где разместить человеческий цикл? Можно ли автоматизировать проверку? Сколько программного обеспечения необходимо для безопасной упаковки модели?

Это также всплывает на поверхность парадокса Джевонса (Парадокс Джевонса: в контексте ИИ используется для изучения окончательного воздействия на общий спрос и рабочую силу, когда технология автоматизации ИИ повышает эффективность использования определенного ресурса) – когда появятся «автоматизированные стажеры», предпочтут ли компании использовать меньшее количество людей для выполнения той же работы или использовать тех же людей для выполнения большей работы?

💡 Конечная точка успеха ИИ — быть «невидимым».

«ИИ ест мир» подчеркивает, что смена платформ все еще находится на ранней стадии, и новые платформы быстро привлекут инновации и инвестиции, но старые вещи продолжат существовать и влиять на рынок. В отчете отмечается, что посредством автоматизированной историиКогда технология действительно достигает успеха, она превращается из «новой вещи» в инфраструктуру.

Например, после популярности автоматических лифтов в 1950 году профессия лифтера быстро исчезла. Это отражает природу автоматизации: по мере ее развития она больше не считается отдельной технологией, а незаметно интегрируется в процесс.

Для компаний стратегической задачей является не просто внедрение ИИ, но и понимание того, как он в конечном итоге перестроит все процессы, чтобы они стали такими же базовыми возможностями, как автоматический лифт.

*Чтобы прочитать полный отчет, пожалуйста, см.:«ИИ пожирает мир»

[Читайте больше отчетов об отраслевых исследованиях]

◆ Информационная безопасность в эпоху ИИ — это не защита, а управление: структурная реорганизация, которую предприятия должны завершить до 2028 года
◆ Интегрируя фрагментированные финансовые потоки, глобальные платежи вступают в новый порядок «многоканальный, мультивалютный, мультиагентный».
◆ В 2025 году глобальные угрозы информационной безопасности обострятся: хакеры становятся корпорациями, мошенничество с использованием ИИ ускоряется, а операции Китая стремительно растут.
◆ Как вы работаете, если получаете 121 письмо в день? ИИ поможет вам стать «продуктивным, но не уставшим» профессионалом

➡️ Другие отчеты об отраслевых исследованиях

＊Первый черновой вариант был разработан AI, источником первого изображения:Unsplash