За пределами чат-ботов: почему «пузырь» больших языковых моделей — не конец истории ИИ
Пузырь больших языковых моделей может лопнуть, но будущее ИИ — за специализированными моделями для науки, медицины и производства. Настоящая революция только начинается.
Словосочетание «пузырь ИИ» всё чаще звучит в негативном контексте. Инвестиции в компании вроде OpenAI и Anthropic исчисляются миллиардами, а ожидания публики зашкаливают. Но так ли универсален этот «пузырь»? Генеральный директор платформы Hugging Face Клем Деланг предлагает более тонкий и, возможно, более точный диагноз:
Мы находимся не в пузыре искусственного интеллекта в целом, а в пузыре больших языковых моделей.
Что такое пузырь LLM и почему он может лопнуть?
Большие языковые модели — это мощные алгоритмы, обученные на колоссальных массивах текстовых данных. Они стали синонимом современного ИИ благодаря таким чат-ботам, как ChatGPT, которые демонстрируют впечатляющую способность генерировать связные тексты, переводить языки и отвечать на вопросы. Именно вокруг этих универсальных моделей, стремящихся решить все проблемы сразу, и сконцентрированы основные инвестиции, медиа-внимание и, как считает Деланг, избыточный ажиотаж.
«Я думаю, что пузырь LLM может лопнуть в следующем году», — заявил он. По его мнению, текущая парадигма, основанная на идее, что «одна гигантская модель решит все задачи», окажется нежизнеспособной для многих практических бизнес-приложений, где требуется высокая точность и специализация.
Будущее за специализацией: экосистема вместо монолита
В противовес модели-«универсалу» Деланг и многие эксперты, включая аналитиков из Gartner, видят будущее в «множестве более персонализированных и специализированных моделей». Это означает, что вместо одного мощного, но общего ИИ мы получим целую экосистему узкоспециализированных инструментов.
Представьте себе:
1️⃣ Модель для анализа медицинских снимков, обученная исключительно на рентгеновских снимках и историях болезней, и потому превосходящая в этой задаче общую LLM.
2️⃣ ИИ для прогнозирования погоды, оптимизированный для обработки спутниковых данных и сложных физических моделей.
3️⃣ Алгоритм для дизайна лекарств, работающий с данными по молекулярной биологии и химии.
Именно на создание такой экосистемы — гигантского репозитория специализированных моделей — и ориентирована компания Hugging Face. Её платформа позволяет разработчикам не только использовать готовые большие модели, но и дорабатывать их под конкретные нужды или создавать с нуля компактные и эффективные решения.
ИИ — это не только LLM: горизонты новых технологий
Ключевой вывод, который стоит сделать из этих дискуссий, — это напоминание о том, что термин «искусственный интеллект» невероятно широк. LLM — это лишь одно, пусть и очень яркое, его подмножество.
Пока все обсуждают чат-ботов, инвестиции в другие области ИИ только набирают обороты. Яркий пример — недавний стартап в сфере машинного обучения для инженерии и производства, который возглавит Джефф Безос и который уже привлёк финансирование в размере более $6 миллиардов. Это направление не имеет ничего общего с генерацией текста, но всё относится к сфере ИИ.
Применение искусственного интеллекта в биологии, химии, материаловедении, робототехнике и анализе видео- и аудиопотоков находится, по выражению Деланжа, «в самом начале». Мы лишь начинаем понимать, как эти методологии могут трансформировать фундаментальные отрасли.
Заключение: не путать часть с целым
Таким образом, гипотеза о «пузыре LLM» — это не предсказание краха всего искусственного интеллекта, а скорее прогноз неизбежной коррекции на одном, самом раскрученном участке рынка. Возможно, нас ждёт «схлопывание» проектов, построенных исключительно на вере в универсальность больших языковых моделей.
Но за этим может последовать новая, более зрелая и продуктивная эра — эра специализированного ИИ, который незаметно, но кардинально изменит науку, промышленность и медицину, работая не на всеобщее восхищение, а на решение конкретных, важных задач. И настоящая революция, возможно, только начинается.
Создано: 20.11.2025 12:49:12