_68a32d4423202.jpg)
За год объем вложений в ИИ глобально вырос чуть ли не вдвое. На развитие технологий искусственного «интеллекта» (ИИ) только четвёрка крупнейших техкомпаний США в этом году потратят до $344 млрд. Прежде всего – на генеративный ИИ, конечно. Только во II кв. 2025-го американский техкрупняк увеличил ИИ-капвложения до $89 млрд.
На Западе это объясняют синдромом FOMO (Fear of Missing Out) – страхом упустить выгоду. Когда уважаемые медиа трезвонят о чудесах ИИ, все вокруг в него вкладывают – предприимчивым трудно стоять в стороне. Если и можно извлечь какой-то урок из планов расходов, опубликованных пятеркой крупнейших американских техгигантов в последний месяц, он – в том, что FOMO, увы, нельзя недооценивать. Это очевидно – губительно для США и всей планеты, но в ближайший год с этим безумием уже точно ничего не поделать. Империалистическая экономика – жестко-плановая.
Корпорация Microsoft, которая во II кв. установила рекорд по ИИ-капрасходам в $24,2 млрд, в текущем планирует потратить на ИИ более $30 млрд. Amazon потратила на ИИ-FOMO только в том квартале $31,4 млрд – почти в два раза больше, чем год назад, и снижать планку расходов не планирует. Владелец Google – Alphabet Inc. увеличил прогноз по капрасходам на этот год до $85 млрд. За ними бодро "семенят" и другие.
Планы капзатрат, например, Apple Inc. меркнут в сравнении с планами ее «коллег». Однако и вендор iPhone повысил свои прогнозы по расходам почти до $10 млрд, связав большую часть их роста с ИИ-развитием.
Аналитики Wall Street ожидают, что за весь текущий год "Большая Четвёрка" (все те же без Apple и xAI) потратит более $344 млрд. Большая часть новых вложений пойдет на центры обработки данных (ЦОД) необходимые для сверх-прожорливых больших языковых моделей (LLM). От них уже буквально стонет большинство американского народонаселения, остающееся в домах без воды и электричества. Но главным ИИ-фирмачам всё мало.
Китайский ИКТ-крупняк вроде Alibaba, Tencent, Huavei и пр. вкладывают немногим меньше, а государство помогает им посильней, чем власти США. Но прибыли-то от ИИ-инвестмента – кот наплакал. Несмотря на то, что все хорохорятся.
Так Microsoft напрямую увязала свои ИИ-инвестиции с квартальным ростом продаж подразделении облачных вычислений Azure аж на 39% – выше прогнозов аналитиков. Однако нужно понимать, что этот рост – не продуктовая прибыль, а всего лишь «эхо» того же FOMO. Только у обезумевших заказчиков, которые тоже никакой маржи от ГИИ до сих пор не имеют. Да и ЦОД-эйфория в Америке начала понемногу спадать. Но все-таки…
Общие инвестиции в ИИ-сектор России тоже, вроде как, превысили 320 млрд. Только – рублей. Медленнее, но стабильно растет мировой рынок прикладных ИИ-решений. Но фейковых ИИ-реализаций пока повсюду больше практически полезных кейсов, приносящих реальный доход бизнесу и пользу власти.
ФЕЙКИ «РУЛЯТ»
О том, что мировой ИИ-пузырь грозит лопнуть, похоронив под собой технологический стек, признанный самым персептивным, пишут теперь ежедневно. Но иной раз диву даёшься как легко ребята в модных худи и с ягодным смузи повергают в радостное изумление начальство из регионов, больших корпораций, а то и госструктур!
Американский математик Норберт Винер свою книгу «Кибернетика, или Управление и связь в животном и в машине» опубликовал в 1948-м. Работал он над ней с 20-х годов прошлого века. То есть к массовому освоению ИИ человечество шло минимум 100 лет. Лучшие российские разработчики трудятся над созданием и внедрением полезного, практичного ИИ лет 15. А какие-то, извините, хипстеры...
ИИ всегда – сбор и обработка «больших данных» (от англ. Big Data). Только с ними можно создать современный интеллектуальный сервис. Слово «больших», к слову, тут не подходит. Правильнее – огромных, лучше – колоссальных, точнее – космического масштаба данных, которые ни получить, ни обработать вручную нельзя в принципе. Но по всему миру и в России, процветают ИИ-фейки.
Скандал года: индийский стартап Builder.ai привлек $445 млн под громкие обещания «революционного конструктора интеллектуальных приложений» по имени «Наташа». Ребята демонстрировали мощную ИИ-систему, лихо генерящую программный код автоматом. На пике «успеха» индусскую фирму оценили в $1,5 млрд. Однако оказалось, что за ее «ширмой» сидели 700 программеров, лабавших код своими смуглыми ручками. Бинго! Полмиллиарда «зеленых» в никуда!
Жуликов «поймали» отнюдь не ИИ-эксперты, инвест-брокеры и банкиры, а коллеги-журналисты! Падение Builder ускорилось в апреле 2025-го, когда Bloomberg раскрыл схему ее «круговых» операций с индийской же фирмой VerSe Innovation. В 2021-2024 гг эти две ловкие компании обменивались практически идентичными счетами на миллионы долларов за услуги, которые никто никогда никому не оказывал, искусственно увеличивая выручку Builder.ai – аж до 300%!
НОВЫЕ «ДОТКОМЫ»
Собственные алгоритмы машинного обучения (МО, ML) разрабатывает абсолютное меньшинство. Большинство тех, кто называет себя ИИ-компаниями, вообще не ведут софтверных разработок. Но, говорят, что проверить реальные ИИ-новации за маркетинговыми ухищрениями теперь все трудней.
Надеясь «создать следующий OpenAI» ИИ-инвесторы, как продюсеры в шоу-бизнесе, делают ставку сразу на несколько проектов. Не важно, что реальная окупаемость вложений в пресловутый генеративный ИИ до сих пор под большим вопросом. Последние пару лет число фирм, в описании которых значится ИИ, растет кратно. Их уже тысячи. И профи сравнивают ИИ-рынок с «пузырем доткомов» 2000 года.
ПЛАЧУТ, НО ПЛАТЯТ
Чаще всего хайп на ИИ маскирует убогость решения. Но бизнес и власти продолжают покупать псевдо-новации. На волне хайпа и FOMO-истерии многие предпочитают вбухать в десяток странных фирм, чем сэкономить на билете в бизнес будущего, кратно покрывающий любые траты.
Особенно это характерно для новых ИИ-фондов и не институциональных инвесторов. История с Builder.ai лишь самая нашумевшая. Шутка ли: крупнейшие ИИ-инвесторы – японский Softbank, Катарский инвестиционный фонд и сама ИКТ-корпорация Microsoft вложили в ИИ-цыган миллионов по $50 каждый без техэкспертизы, купившись на одни яркие презентации.
Но с FOMO поделать нечего. Охота – пуще неволи, вольному – воля. Но если на кону не частные, а бюджетные деньги, сам бог велел быть осмотрительным.
Даже искушенные профи не всегда слёту отличают реальную ИИ-разработку от ладно скроенной фальшивки. За два года ИИ-эквилибристики профильные жулики за кулисами своего ИИ-цирка собрали мощный арсенал средств, приемов и схем, превращающих готовые API (Application Programming Interface – описание взаимодействия разного ПО) в «революционный продукт».
ТЁМНАЯ КУХНЯ «ИНТЕЛЕКТА»
Священный грааль, у которого сгрудился сонм ИИ-шарлатанов – Общий (квазичеловеческий) ИИ (AGI). До него, якобы, генеративный ИИ вскоре разовьётся. Так намеренно или неосторожно обещали гранды и гуру технологии.
Месяц назад Илон Маск лично отодвинул день рождения AGI на год «вправо», а мать ChatGPT – компания OpenAI четко заявила: до «сильного ИИ» на текущем уровне ИКТ-развития – очень и очень далеко, современные ИИ-системы долго останутся узкоспециализированными инструментами. Но те, кто сулит «скорый коммерческий AGI» продолжает тянуть миллиарды, впечатляя ИИ-неофитов детским спектаклем с участием постановщика задачи (промт-оператора) и голосом тайного «робота».
К лету 2025-го набор терминов и формулировок, превращающих ИТ-ничтО в «прорыв» стал полноценным языком ИИ-обмана. Словарь ИИ-мошенника распространил полярный термин Blockchain-powered AI на решения без реального блокчейна, простая настройка параметров в нем – Self-learning algorithm, решение без спецификаций безопасности – Military-grade encryption. Quantum AI в этом словаре – без квантовых вычислений, а Ethical AI – без базовых Compliance-документов. А «Мультимодальность» и «эмоциональная аналитика» (машина понимает, как покупатель воспримет продукт) – манипуляции с Google Vision и Azure Recognition.
После объявления Илоном Маском «первых успехов» Neuralink, сотни стартапов «ринулись в прорыв», демонстрируя управление гаджетами «силой мысли». Профи сразу указали, что вживленные в мозг электроды чаще всего выдают ложные команды к движению. Но большинство новых «нейроинтерфейсов» удивительным образом научились обходиться без живых нейронов.
УПАКОВКА В ЛЁГКИЙ КОД
Современные платформы софтверных разработок «без программирования» (low code) открыли новую эру в создании ИИ-стартапов. Сервисы вроде Retool и Bubble позволяют «за выходные» смастерить «привлекательный продукт», используя бесплатные версии известных нейросетей. Согласно ряду международных исследований, более половины новых ИИ-проектов применяют шаблонные решения на базе ChatGPT и пр.
Стартапы искусно раскрашивают и маскируют чужие API, добавляя «красивые» изменения в интерфейс или ловко модифицируя выходные данные.
Практика стала настолько распространенной, что появился даже термин API-wrapper startup – компания, чей основной продукт – простая «обертка» чужих API. Такие проекты привлекают миллионные инвестиции за счет хайпа и щедрых обещаний.
ИИ-мошенники используют и старые-добрые методы: «человека за занавесом» – ручной труд недорогих программистов; «фонограмму» выдают за on-line интерактив; подбирают для демо примитивный «идеальный кейс» отличный от реальных условий, не требующий на порядки ниже точность системы; «гибриды» – частичную автоматизацию с ручным «допиливанием» черновых результатов на ходу. Опускаются до дипфейков (англ. deepfake) цифровых копий ИТ-селебрити, восхваляющих ИИ-подлог.
ЛУКАВЫЕ ЦИФРЫ
Многие ИИ-разработчики наотрез отказывают в доступе к коду, ссылаясь на «коммерческую тайну». Это еще не признак фейка. Но только заслышав сладкие ИИ-трели, нужно требовать хотя бы один реальный (не из презентации) кейс, натурное сравнение с доказанными ИИ-решениями и результаты независимого бенчмаркинга.
Проблема фальшивых показателей в 2025 году стала настоящей эпидемией в индустрии. Современные боты умеют имитировать поведение реальных пользователей, а некоторые сервисы предлагают «комплексные решения» по созданию правдоподобной статистики. Аналитики SimilarWeb обнаружили: большинство ИИ-стартапов показывают в статистике более 50% «левого» трафика.
Схемы незамысловаты: бот-фермами накручивают DAU/MAU, имитируя активность юзеров, покупают положительные отзывы, подделывают кейсы, публикуя вымышленные истории успеха со стоковыми фото и пр.
Распознать такой обман не сложно: потребовать живой демонстрации с новыми данными и запросами; проверить доступен ли демонстрируемый функционал в готовом ПО; запросить доступ к сырым логам; проверить статистику через независимые аналитические системы, зафиксировать и изучить причины задержки ответов, прочие признаки ручной дообработки и т. п.
Но, несмотря на множество случаев раскрытых мошеннических схем, инвесторы и заказчики продолжают покупать ИИ-пустышки.
МОЩНЫЙ ПУЗЫРЬ
В ИКТ-индустрии принято сетовать, что статус ИИ во многих стран, в том числе в России юридически не определен. Проект закона о ИИ существует в РФ с 2021 года, но, когда над ним завершат работу – неизвестно. По разным международным данным, только около четверти венчурных фондов проводят техаудит ИИ-стартапов. Сложность проверки технологий усугубляется тем, что нет стандартизированных индустриальных методов оценки ИИ-решений, отсутствуют требования к публикации тестовых данных, не разработаны критерии для проверки уникальности алгоритмов. Все это, конечно, облегчает мошенникам жизнь, но не снимает ответственности с корпоративных инвесторов и пользователей. Задачи законов и стандартов – покрыть все многообразие ИИ-применений. Задача корпораций и госструктур много проще – потратить деньги с прибылью и пользой, а не раздать ИИ-жуликам.
НЕЗРИМЫЙ ТИГР, ТАЙНЫЙ ДРАКОН
Наш опыт позволяет разглядеть «ИИ-ловушку» и без подобных тестов. Речь ведь идет о работе с Big Data в on-line режиме, не так ли? В России идет бурное развитие ИИ в области умного видеомониторинга. Сумма вложений в такие проекты не сотни миллиардов долларов, они на три порядка меньше. Forbes Russia раскрыл недавно объем рынка промышленного «умного видеонаблюдения и аналитики» – он тоже миллиардный, только в рублях. Сектор «умного» контроля за порядком и в ЖКХ в России объемнее – десятки миллиардов. Но практика ИИ-мошенничества в стране не менее распространена, чем на Западе.
Большое число российских ИТ-разработчиков заявляют, что их сервис полностью основан на машинных алгоритмах, соответственно, обеспечивает объективную ИИ-аналитику. На самом деле это не так, а как и в случае с американскими коллегами, в основе – обычный ручной труд. Работают не датчики, а сотрудники служб, нанятые сторонние «наблюдатели», волонтеры и даже городские активисты. Как те самые «индусы» из Builder.ai – руками. И за такие «ИИ-решения и услуги» платят большие деньги. Миллионы рублей в месяц.
ПРОСТОТА ХУЖЕ ВОРОВСТВА
«Умные» ИТ-решения на службе госадминистраций в России продолжают получать и анализировать фото и видео, сделанные человеком, например, с планшета или смартфона. Это первый и главный признак подложного ИИ.
Второй – скрытая обработка этих не-онлайн данных. ИТ-исполнители на полном серьёзе представляют «умные» результаты мониторинга в Exсel-таблицах, заявляя, что это и есть работа ИИ. Но кто и как, с помощью каких ИТ-решений ведет обработку собранной информации, глазами увидеть никому не дано. Пользовательский интерфейс отсутствует. Он не прописан даже в ТЗ приобретенной ИИ-услуги.
Проверять – идет ли обработка автоматически и онлайн невозможно. Логичен вопрос: как российский госзаказчик мог подписать контракт, не требуя, чтобы у ИИ-сервиса работал «живой» интерфейс? Ведь только он однозначно показывает, как работает система в режиме реального времени, выдает действительно объективные машинные данные, полностью исключающие человеческий фактор.
В России, где чиновников фактически принудили показывать ИИ-успехи, мотивация к полностью проверенным ИИ-решениям даже более очевидна, чем на Западе. Но российские госзаказчики на фоне внятной и правильной госполитики позволяют себе пропускать в условиях закупок обязательное наличие у ИИ-системы интерфейса, включая личный кабинет пользователя. Это гарантированно ставит контролирующие органы в положение вынужденных только доверять, а не проверять любые ИИ-внедрения. В этом главный секрет роста ИИ-пузыря. Что в США, что – в России.
*Мнение автора может отличаться от мнения редакции.
