Миллиард без продукта: как LeCun строит будущее ИИ
Компания AMI Labs (Advanced Machine Intelligence Labs), основанная Яном Лекуном, привлекла $1 млрд в стартовом финансировании, несмотря на то что в ней работает всего 12 человек. Лекун, недавно покинувший пост главного учёного по ИИ в Meta*, уверен: текущий путь развития искусственного интеллекта через большие языковые модели (LLM) не приведёт к по-настоящему значимым и долгосрочным результатам. AMI Labs останется исследовательской организацией, и первый продукт компания не планирует выпускать как минимум пять лет.
Инвесторы продолжают верить в потенциал ИИ, вкладывая огромные средства даже в миниатюрные команды. Однако подход Лекуна кардинально отличается от того, что предлагают гиганты отрасли — Anthropic, OpenAI, Google и Meta*. Вместо создания универсальных моделей, обученных на всём интернете, AMI Labs строит системы из набора модульных компонентов, каждый из которых обучается и работает в конкретной предметной области.
Модульный ИИ: как это работает
В отличие от LLM, обученных на единственном источнике данных — тексте, собранном из интернета, — каждый экземпляр ИИ от AMI Labs получает направленные данные, релевантные только его среде и назначению. Важность каждого модуля может настраиваться по-разному. Например, модуль критической оценки (critic) может быть более глубоким в областях, связанных с обработкой чувствительной информации, а модуль восприятия (perception) — ключевым в системах, которым нужно быстро реагировать на события реального мира.
Каждый модуль обучается способами, соответствующими конкретной области применения. Подобный подход уже имел успешные прецеденты: системы машинного обучения, которые обучались Сэмостоятельно играть в видеоигры и настольные игры, демонстрировали, что узкоспециализированные компоненты могут превосходить универсальные решения. Это резко контрастирует с LLM, которые обучаются как обобщённые системы и выдают ответы на основе вероятностных оценок, а затем подвергаются доработке — будь то через промпт-инжиниринг (Claude Code — наиболее известный пример последних месяцев) или через рассуждающие модели, когда часть ответа «вслух» прогоняется обратно в промпт до того, как пользователь увидит финальный результат.
Экономика модульного ИИ: дешевле, быстрее, точнее
Финансовые последствия перехода к модульной архитектуре могут быть колоссальными для текущей индустрии ИИ. Большие языковые модели от ведущих технологических компаний с каждой итерацией потребляют всё больше ресурсов. Рост размера моделей на ранних этапах в сочетании с рекурсивным промптингом, необходимым для улучшения ответов в более поздних версиях, делает обучение и эксплуатацию гигантских моделей всё дороже. Запускать их в убыток теперь могут себе позволить лишь крупнейшие корпорации.
Модульные системы AMI Labs, напротив, могут работать на доле GPU-мощностей, необходимых для гигантских LLM, — вплоть до выполнения на Сэмом устройстве. Вместо моделей с сотнями миллиардов параметров, как у ChatGPT, специализированные модели, которым не нужно быть универсальными, потребуют лишь несколько сотен миллионов параметров. С учётом общего снижения стоимости вычислений это означает, что локальный, доступный и по своей природе более точный ИИ может стать реальностью уже в ближайшее время.
Новый взгляд на индустрию: что AMI Labs предлагает инвесторам
Стартапы с новыми идеями, привлекающие огромные инвестиции, — не новость в современной технологической истории. Однако часть стратегии Лекуна основана на его убеждении: текущие большие языковые модели не способны улучшиться настолько значительно, чтобы оправдать амбициозные заявления своих создателей. AMI Labs предлагает инвесторам путь, по которому ИИ сможет успешно работать в обозримом будущем, при управляемых затратах и на принципиально другой архитектуре.
Это отличное предложение от того, что предлагают сегодняшние гиганты ИИ, — но послание о будущем потенциале остаётся схожим. Если идеи Лекуна окажутся плодотворными и жизнеспособными, финансовые последствия для отрасли будут огромными. Модульный ИИ может стать тем Сэмым «другим подходом», который переопределит правила игры.
* Деятельность Meta (соцсети Facebook и Instagram) запрещена в России как экстремистская.