Пока рынок захватывают новости о гигантских языковых моделях и их невероятных возможностях, реальность корпоративного внедрения ИИ выглядит гораздо менее впечатляюще. Аналитики из IDC, одного из ведущих исследовательских агентств, провели масштабное исследование, опросив 600 ИТ-лидеров и руководителей по данным по всему миру. Результаты, опубликованные в блоге Google Cloud, рисуют картину серьезного разрыва между амбициями и реальными результатами в области искусственного интеллекта.
Что такое разрыв в эффективности ИИ?
Согласно IDC, разрыв в эффективности ИИ (AI Efficiency Gap) — это фундаментальное несоответствие между ресурсами, которые компании инвестируют в разработку и внедрение моделей машинного обучения, и теми бизнес-результатами, которые они в итоге получают. Грубо говоря, деньги тратятся огромные, а отдача остается минимальной или вообще неочевидной.
Исследование выявило несколько ключевых проблемных зон:
- Низкая производительность инфраструктуры: 82% респондентов сообщили, что их текущие вычислительные мощности не соответствуют требованиям для эффективного обучения и инференса моделей ИИ.
- Длительные циклы разработки: Среднее время от идеи до рабочего прототипа модели составляет от трех до шести месяцев, что делает невозможной быструю итерацию.
- Проблемы с масштабированием: Менее 20% проектов машинного обучения доходят до стадии промышленного внедрения, остальные застревают в «долине смерти» экспериментов.
Корень проблемы: инфраструктура, а не алгоритмы
Интересно, что основная преграда, по мнению аналитиков, лежит не в области науки о данных или качества алгоритмов. Главный тормоз — устаревшая и неподходящая ИТ-инфраструктура.
Большинство компаний пытаются запускать вычислительно интенсивные задачи ИИ на оборудовании, изначально предназначенном для традиционных баз данных или веб-сервисов. Это приводит к колоссальным задержкам и неэффективному использованию ресурсов. Аналитики подсчитали, что впустую тратится до 70% вычислительной мощности, выделенной под проекты ИИ, из-за неоптимизированных рабочих процессов и плохой оркестрации.
Это классическая история про «купили Ferrari, но ездим по грунтовой дороге». Компании с восторгом инвестируют в передовые модели, но забывают, что для их работы нужна соответствующая «трасса» — специализированная инфраструктура, от чипов и сетей до систем управления данными. Гонка за новейшими архитектурами моделей бессмысленна, если ваши инженеры тратят 80% времени на ожидание завершения обучения или борьбу с нехваткой памяти. Фокус смещается с исследований на инженерию — и это правильный, хоть и менее гламурный, тренд.
Экономический ущерб и потерянное время
Разрыв в эффективности имеет вполне измеримые финансовые последствия. IDC оценивает, что компании теряют миллионы долларов в год из-за:
- Простоев дорогостоящего оборудования (GPU, TPU).
- Зарплат высокооплачиваемых специалистов по данным, которые вместо создания ценности занимаются рутинной настройкой инфраструктуры.
- Упущенных рыночных возможностей из-за медленного вывода продуктов на базе ИИ.
Более того, исследование показывает, что среднее время на решение одной задачи ИИ увеличилось на 35% за последние два года, несмотря на появление более мощного железа. Парадокс объясняется растущей сложностью моделей и данных.
Пути решения: платформенный подход и специализированное железо
В качестве выхода из тупика IDC предлагает несколько стратегий. Ключевая из них — переход от разрозненных инструментов к целостным платформам для машинного обучения (MLOps), которые автоматизируют весь цикл жизни модели: от подготовки данных и экспериментов до развертывания, мониторинга и управления.
Вторая важная рекомендация — инвестиции в специализированную инфраструктуру, оптимизированную под рабочие нагрузки ИИ. Речь идет не только о GPU NVIDIA, но и о других ускорителях, быстрых сетях (например, NVIDIA Quantum-2) и системах хранения данных с высокой пропускной способностью.
Для многих организаций, особенно средних, наиболее рациональным путем становится использование управляемых облачных сервисов для ИИ, где провайдер берет на себя всю сложность настройки и обслуживания инфраструктуры. Это позволяет командам данных сосредоточиться на своей основной работе.
Исследование IDC — это трезвый взгляд на индустрию, которая часто увлекается хайпом. Оно ясно дает понять: следующая большая битва в ИИ развернется не за архитектуры моделей, а за эффективность, скорость и стоимость их работы. Компании, которые первыми преодолеют этот разрыв, получат решающее конкурентное преимущество.