Технологічний аналітик Бенедикт Еванс представив нову презентацію «ШІ з’їдає світ», присвячену впливу генеративного ШІ на економіку та технологічну індустрію. Розповідаємо деталі.
Що сталося
Відомий технологічний аналітик Бенедикт Еванс — колишній партнер Andreessen Horowitz із понад 20-річним досвідом у сфері мобільних технологій, медіа та інтернету — представив свою нову макроаналітичну презентацію «ШІ з’їдає світ». Еванс двічі на рік публікує великі звіти про стратегічні тенденції у технологічній індустрії, і листопадовий огляд 2025 року присвячений впливу генеративного ШІ на економіку та бізнес.
Основний висновок Еванса: GenAI стає новим платформним зсувом — наступним після мейнфреймів, ПК, інтернету та смартфонів. Він підкреслює, що технологічні трансформації повторюються кожні 10–15 років, але нинішній перехід супроводжується безпрецедентним рівнем невизначеності та масштабом інвестицій. У звіті Еванс описує кілька ключових тенденцій:
Парадокс масштабу та невизначеність
Аналітики й технологічні лідери вважають, що штучний інтелект наближається до рівня, на якому зможе виконувати практично будь-які інтелектуальні завдання людини. Водночас ніхто не розуміє, як саме виглядатиме нове покоління цифрових продуктів. Можливо, ключову роль відіграватимуть голосові асистенти, в можливо — агентні системи чи нові інтерфейси, які ми поки навіть не уявляємо.
Історія також показує, що компанії, які домінують на одному етапі розвитку технологій, не завжди зберігають перевагу на наступному. Microsoft контролювала епоху персональних комп’ютерів, але втратила вплив, коли світ перейшов до смартфонів. Те саме може статися й у сфері штучного інтелекту.
Перегони за інвестиціями та страх втратити можливість
Світові технологічні компанії зараз вкладають у штучний інтелект рекордні суми, і причина проста: ніхто не хоче опинитися серед тих, хто пропустив наступний великий технологічний стрибок.
Аналітики прогнозують, що лише чотири найбільші компанії у сфері технологій у 2025 році витратять на інфраструктуру для штучного інтелекту близько $350–400 млрд. Це навіть більше, ніж загальні інвестиції всієї телекомунікаційної індустрії у світі. Такі витрати стали можливими завдяки величезним прибуткам, які Big Tech накопичили після пандемії. Марк Цукерберг та Сундар Пічаї прямо говорять: набагато небезпечніше інвестувати мало, ніж інвестувати забагато.
Особливо показовою є ситуація Microsoft. Компанія тепер витрачає понад третину свого доходу саме на інфраструктуру для штучного інтелекту — це вдвічі більше, ніж витрачає звичайна телеком-компанія. Це свідчить про зміну самої логіки конкуренції: перемагатиме не той, хто має більше користувачів, а той, хто має більше потужностей і доступу до капіталу.
Проте надмірний попит, Nvidia не встигає виробляти достатньо чипів. TSMC — один із головних виробників процесорів — не може або не хоче так швидко нарощувати виробництво. У США навіть виникла проблема з підключенням нових дата-центрів до електромережі: черги на отримання електропотужностей розтягуються на роки.
Моделі стають однаковими — ось, яка тепер справжня цінність ШІ
Попри те, що компанії вкладають мільярди у створення нових моделей штучного інтелекту, самі моделі швидко стають дуже схожими між собою. Це означає, що побудувати потужну модель тепер може практично будь-хто, хто володіє достатніми ресурсами. У результаті головна цінність зміщується з самих моделей на інші елементи:
- унікальні дані, якими не володіють конкуренти;
- канали дистрибуції та доступ до користувачів;
- якість продукту і досвіду користування — тобто те, як людина взаємодіє з технологією, а не що відбувається всередині.
Цей зсув уже формує нову стратегію гравців ринку. Наприклад, OpenAI не має власних дата-центрів, тому компанія активно укладає партнерства з Oracle, Nvidia, Intel та AMD. Фактично вона обмінює частину власних акцій на доступ до потужностей і ресурсів, які допоможуть утримувати позицію на ринку.
Реалії впровадження ШІ
Хоча штучний інтелект активно змінює технологічну індустрію, його щоденне використання залишається обмеженим. Більшість користувачів досі застосовує чат-боти для експериментів, а не як інструмент для щоденних задач. У США лише 7–10% людей користуються такими сервісами щодня, і лише близько 5% із 800 млн щотижневих користувачів ChatGPT оплачують підписку. Дослідження в Україні показало, що 42% дорослих і 70% підлітків вже користуються ШІ.
У бізнесі ситуація подібна. Попри те, що чверть великих компаній вже запустила хоча б один проєкт на основі великих мовних моделей, 40% ІТ-директорів не планують активних впроваджень до 2026 року або й пізніше. Основні причини — це вимоги до безпеки, приватності, захист інтелектуальної власності та складність інтеграції ШІ з наявними корпоративними системами.
Автоматизація та парадокс Джевонса
Штучний інтелект найефективніший там, де потрібно виконувати прості, чітко сформульовані й повторювані завдання. Моделі працюють як «нескінченні стажери»: достатньо короткої інструкції, і вони можуть робити те, що у людини забирає секунди, але виконувати це тисячі разів швидше, без помилок і втоми.
Однією з найпомітніших сфер, де це вже відчутно, стало генерування коду. Автоматизація програмування за допомогою ШІ розглядається як «новий AWS» — технологія, яка різко знижує вартість створення та запуску програмного забезпечення і задає новий стандарт для індустрії.
Однак зниження вартості роботи не означає, що її стає менше. Це класичний парадокс Джевонса: коли певний процес стає дешевшим і швидшим, його починають використовувати частіше. Так і автоматизація за допомогою ШІ, може призвести не до скорочення роботи, а до зростання кількості виконуваних задач.