В зависимости от того, с какой точки зрения смотреть, Google либо занимает наиболее завидные позиции в сфере искусственного интеллекта, либо теряет лучших специалистов, уходящих в ведущие лаборатории по ИИ и другие стартапы, находящиеся на передовой инноваций.
Этот контраст особенно ярко проявился за последние две недели: сначала компания сообщила о 82-процентном росте выручки в облачном подразделении, а 5 августа в подразделении Google по искусственному интеллекту произошли кадровые перестановки, когда главный научный сотрудник Джефф Дин объявил о своем уходе после 27 лет работы.
Для Google, где в 2017 году была опубликована знаменитая статья о модели Transformer, проложившая путь к буму генеративного ИИ, недавние события подчеркивают главную проблему, стоящую перед компанией с рыночной капитализацией в 4 триллиона долларов: куда вкладывать средства. Создание передовых моделей требует огромных первоначальных затрат на вычислительные ресурсы и исследования без гарантии будущей прибыли, в то время как облачный бизнес демонстрирует высокую эффективность и растет гораздо быстрее, чем аналогичные предложения конкурентов — Amazon и Microsoft.
Генеральный директор Alphabet, Сундар Пичаи, заявил во время телеконференции по финансовым результатам в прошлом месяце, что 90 % компаний из списка Fortune 100 используют Gemini Enterprise, что подчеркивает способность компании продавать услуги в области ИИ клиентам облачных сервисов.
Томаш Тунгуз, основатель Theory Ventures, отметил, что становится очевидным: для удовлетворения большинства корпоративных потребностей не требуются модели высшего уровня.
«Я думаю, что мы достигли того уровня развития ИИ, особенно в сфере офисной работы, когда многие из разумных моделей достаточно хороши», — сказал Тунгуз. «Следующая эволюция моделей, вероятно, будет полезна в областях, где используются действительно мощные компьютеры».
Комплексный подход Google к ИИ — одна из главных причин, по которой акции компании выросли на 16 % в этом году после скачка на 65 % в 2025 году, когда они обогнали все акции других компаний с мегакапитализацией.
В последнее время путь был более тернистым. Акции Alphabet упали после последнего отчета о прибыли из-за опасений по поводу капитальных затрат, а 5 августа продолжили падение после объявления об уходе Дина и уходе Демиса Хассабиса с поста генерального директора Google DeepMind, чтобы стать председателем этого подразделения.
Хотя на Уолл-стрит настроения в целом благоприятные, не все в самой компании Google радуются этому.
По словам источников, знакомых с ситуацией и пожелавших остаться анонимными из-за конфиденциальности, некоторые исследователи испытывают разочарование из-за доступа к вычислительным мощностям, необходимым для реализации амбициозных проектов, в то время как Google Cloud продает TPU сторонним клиентам, включая Anthropic. Тензорные процессоры (TPU) — это собственные чипы компании для искусственного интеллекта, конкурирующие с графическими процессорами Nvidia.
Бюрократия Google — распространенный источник разочарования, поскольку для внедрения результатов исследований в продукты требуется множество согласований. Это может сделать такие новые компании, как OpenAI, Anthropic или даже молодые стартапы, более привлекательными, особенно для исследователей и разработчиков в области ИИ, которые предпочитают лабораторную работу финансовой отчетности.
Дин уходит вместе с такими звездами Google, как Санджай Гемават, Ориол Виньяльс и Куок Ле, чтобы основать компанию Discovery Loop. В X, Дин сообщил, что этот стартап, поддерживаемый Google, станет корпорацией общественной пользы, «миссией которой будет автоматизация машинного обучения, науки и инженерии для ускорения открытий и прогресса».
Их уход последовал за уходом других видных исследователей, в том числе Ноама Шазира — одного из авторов знаковой статьи 2017 года «Attention Is All You Need», которая заложила основу для генеративного ИИ. Все восемь авторов к настоящему моменту покинули Google. Шазир ушел в OpenAI в июне, менее чем через два года после того, как Google заплатил почти 3 миллиарда долларов, чтобы вернуть его в компанию посредством поглощения. Его уход произошел незадолго до того, как лауреат Нобелевской премии Джон Джампер покинул DeepMind и перешел в Anthropic.
«Часть истории».
Гил Лурия, аналитик из D.A. Davidson, отметил, что при анализе массового ухода ведущих специалистов прослеживается четкая тенденция.
«Их не интересует коммерциализация ИИ», — сказал Лурия, который рекомендует держать акции Alphabet. «Их интересует возможность стать частью истории, и поэтому они рассматривают Anthropic, OpenAI или другой стартап как место, где они могут войти в историю».
В Google Дин был одним из немногих влиятельных деятелей, готовых критиковать администрацию Трампа, а в начале этого года он открыто выступил против решения Пентагона отнести Anthropic к категории рисков в цепочке поставок, предупредив, что этот шаг может нанести ущерб всей американской индустрии ИИ.
Что ещё более важно с технической точки зрения, он помог создать вычислительную инфраструктуру и системы нейронных сетей, благодаря которым компания стала одним из первых лидеров в области современного искусственного интеллекта.
Хассабис, который в 2010 году стал соучредителем DeepMind и четыре года спустя продал компанию Google, станет председателем этого подразделения и займёт вновь созданную должность главного научного сотрудника в Alphabet, сосредоточившись на долгосрочных исследованиях и социальных последствиях развития общего искусственного интеллекта (AGI). Он также планирует уделять больше времени Isomorphic Labs — компании, занимающейся разработкой лекарств с помощью ИИ, которая выросла из DeepMind.
Корай Кавукчуоглу, технический директор DeepMind и главный архитектор Alphabet по ИИ, возьмет на себя повседневное управление подразделением и разработку следующей модели Gemini. По словам человека, близкого к команде DeepMind, в течение последнего года Кавукчуоглу принимал на себя все более широкий круг обязанностей от Хассабиса, включая руководство разработкой моделей и презентацию крупных релизов Gemini. Хассабис, тем временем, проводил все больше времени вне лаборатории, уделяя внимание вопросам регулирования и долгосрочным последствиям развития передового ИИ.
Одной из главных проблем внутри Google является вычислительная мощность.
Google вкладывает в центры обработки данных, микросхемы и сопутствующую инфраструктуру больше, чем практически любая другая компания в мире. Однако вычислительные мощности по-прежнему остаются ограниченными. Каждый TPU, задействованный для обучения модели, обслуживания продукта Google или выполнения контракта с клиентом облачного сервиса, отражает выбор между конкурирующими приоритетами.
По словам источников, осведомленных о ситуации, разочарование в связи с доступом к вычислительным ресурсам может быть особенно сильным, когда Google объявляет о крупных инвестициях в инфраструктуру конкурирующих лабораторий, таких как Anthropic, чьи модели напрямую конкурируют с Gemini.
Один из собеседников сообщил, что у Google есть прогнозы спроса в различных областях, включая исследования и обучение моделей, обслуживание таких продуктов, как поиск и Gemini, а также работу с клиентами облачных сервисов. По его словам, эти потребности моделируются за несколько лет вперед, хотя объемы вычислительных ресурсов могут меняться в более короткие сроки, если продукт растет быстрее, чем ожидалось, или если меняются приоритеты.
Пичай заявлял на двух последних конференциях по финансовым результатам, что Google продолжает уделять приоритетное внимание потребностям DeepMind в вычислительных ресурсах, даже несмотря на растущий спрос со стороны клиентов облачных сервисов. В июле, отвечая на вопрос о распределении TPU, он заявил, что «главным приоритетом» Google является обеспечение вычислительных ресурсов, необходимых для конкуренции на передовых рубежах разработки AGI, назвав эту работу «основой всего, что мы делаем».
Пичай также отметил, что Google уравновешивает эту потребность с мощностями, необходимыми для работы своих потребительских продуктов и моделей искусственного интеллекта, при этом все чаще размещая TPU непосредственно в сторонних дата-центрах, чтобы помочь удовлетворить внешний спрос.
Дэн Найлс, основатель Niles Investment Management и акционер Google, заявил, что доступ к вычислительным ресурсам является естественным источником напряженности.
«У Google есть множество других направлений бизнеса, и компании предстоит решить, кому именно она направит часть этих ресурсов, — сказал Найлс. — В такой ситуации всегда найдутся те, кто останется недоволен».
Сближение DeepMind с Google Cloud.
В январе на Всемирном экономическом форуме в Давосе, Хассабис и Куриан вышли на сцену вместе, чтобы обсудить корпоративные продукты и сценарии их применения.
Это было поразительное зрелище, учитывая, насколько отдельно эти две организации работали в прошлом и насколько Хассабис был далек от большей части компании, по словам человека, знакомого с работой Google Cloud, который попросил не называть его имени, чтобы говорить на эту тему откровенно.
Этот источник расценил совместное выступление как признак того, что Хассабис все активнее вовлекается в корпоративные сценарии применения ИИ в Google, особенно в таких областях, как программирование и обслуживание клиентов, и что это отражает более широкие усилия по сближению исследовательской и коммерческой деятельности компании в условиях конкуренции с OpenAI и Anthropic.
В последующие месяцы Google стикнулся с рядом проблем со своими моделями, в частности, задержал запуск своей новейшей флагманской модели Gemini 3.5 Pro. В то же время бизнес Куриана продемонстрировал самый стремительный рост за всю историю компании.
Куриан, бывший топ-менеджер Oracle, возглавляет Google Cloud с 2019 года, создав динамично развивающуюся организацию по продажам корпоративным клиентам в компании, известной своим доминирующим положением в сфере потребительского интернета. Google Cloud разрабатывает собственные чипы для ИИ, управляет глобальной сетью дата-центров и продаёт модели, базы данных, программное обеспечение для обеспечения безопасности, а также инструменты для создания ИИ-агентов.
Такая стратегия дает Google множество способов извлечь выгоду из спроса на ИИ. Компания может продавать инфраструктуру OpenAI, Anthropic и другим лабораториям, одновременно предлагая Gemini предприятиям и интегрируя ИИ в Поиск, YouTube, Workspace и другие свои продукты.
Спустя почти четыре года после начала бума генеративного ИИ возникает вопрос: нужно ли Google разрабатывать лучшие модели ИИ или лучше позволить другим компаниям брать на себя расходы.
Кавукчуоглу заявил CNBC на конференции разработчиков компании в мае, что Google стремится расширять границы возможного, одновременно повышая эффективность. По его словам, модель Flash компании обеспечивает возможности передового уровня, при этом работая в четыре раза быстрее и эффективнее, чем сопоставимые модели, что позволяет Google внедрять передовые технологии ИИ как в корпоративные, так и в потребительские сервисы.
Как и Тунгуз, Найлс отметил, что для многих коммерческих приложений самая мощная модель не нужна.
«Этих моделей вполне достаточно для 90 % задач, которые необходимо выполнить, — сказал он. — Для этого не нужна Ferrari. В 90 % случаев подойдет и Ford».
Однако для ученых и исследователей, стремящихся совершить очередной прорыв, сравнимый с появлением «Трансформеров», просто «достаточно хорошо» не всегда означает «достаточно».
Добавить комментарий