Любая инновация сначала переживает период «хайпа», а затем неизбежно проваливается в «яму разочарований». Если бы существовал отдельный аналитический отчет о тех разработках, что так и остались на дне ямы, он, пожалуй, стал бы самым мрачным артефактом в мире ИТ. Лишь немногим удается оттолкнуться от дна и выйти на «плато продуктивности». Обретение подтвержденной ценности для рынка — квинтэссенция любой инновации, и именно такие технологии становятся по-настоящему прорывными. В 2024 году таких примеров оказалось немало. Уходящий год незаметно принес сразу несколько прорывов, которые требуют осмысления. От того, как быстро мы сможем понять их суть, зависит, удастся ли нам превратить эти перемены в возможности, которые завтра определят наше будущее.

На пути к AI-номике

1. Генеративный ИИ для всего

В 2024 году генеративные алгоритмы достигли нового уровня развития. Появились прикладные генеративные ИИ, способные производить артефакты, неотличимые от созданных профессионалами.

Так, Suno AI представила сервис, который генерирует целиком песни по текстовому запросу, в том числе на русском языке. Музыкальная составляющая и вокал находятся на таком высоком уровне, что порой их сложно отличить от созданных людьми.

Google DeepMind представил Veo 2, продвинутую модель генерации видео, способную создавать высококачественные видеоролики, поражающие воображение.

При этом ИИ-алгоритмы постепенно расширяют зону охвата и выходят за пределы креативных отраслей. В 2024 году компания LEAP 71 представила вычислительную модель Noyron с геометрическим ядром PicoGK, способную создавать сложные физические объекты. С помощью этих ИИ-моделей всего за две недели был разработан с нуля жидкостный ракетный двигатель, полностью напечатанный на 3D-принтере и успешно прошедший испытания с первой попытки.

Генеративные ИИ ускоряют процессы разработки новых материалов и химических соединений. Например, платформа Enki от Variational AI использует генеративный ИИ для создания новых маломолекулярных соединений, ускоряя процесс открытия лекарств.

Качество генерации кода достигло уровня, при котором из единого текстового промта за минуты создаются полноценные приложения.

Влияние на рынок

Развитие генеративных алгоритмов ИИ знаменует собой переход к так называемой AI-номике — экономике, где фактор ИИ становится определяющим элементом производительности труда. В этой новой парадигме ИИ способен создавать бесчисленное количество качественных и дешевых продуктов, особенно в цифровой среде, что ставит перед человечеством множество вызовов.

Это включает в себя обесценивание ранее созданного человеком контента, переосмысление концепции авторского права и, в конечном итоге, изменений в подходах к творческим задачам.

Что в России?

Российские компании активно развивают генеративные ИИ-технологии, демонстрируя готовность оставаться конкурентоспособными на глобальном рынке. «Яндекс» представил новую версию нейросети YandexART, которая позволяет создавать короткие видеоролики с высокой детализацией и плавностью. Этот инструмент нацелен на креативные индустрии, предоставляя качественные решения для создания видеоконтента.

«Сбер» анонсировал обновление своей нейросети Kandinsky 4.0 Video, которая способна генерировать видеоряд продолжительностью до 12 секунд в высоком разрешении FullHD. Эта разработка делает видеогенерацию доступной для более широкого круга пользователей, сохраняя высокое качество визуального исполнения.

Компания «Синтелли» выпустила новую версию своей платформы, предназначенной для органической и медицинской химии. Используя возможности генеративного ИИ, платформа значительно ускоряет процесс моделирования и разработки новых соединений, что особенно важно для фармацевтических исследований и разработки лекарств.

2. ASIC для ИИ

В 2024 году компания Groq сделала значительный шаг вперед в развитии технологий искусственного интеллекта, представив специализированные интегральные схемы (ASIC) под названием Language Processing Units (LPU). Эти микрочипы были созданы для ускорения обработки больших языковых моделей (LLM) и генеративного искусственного интеллекта (GenAI). Groq LPU обеспечивают высокую производительность и низкую задержку, существенно превосходя традиционные графические процессоры (GPU) по эффективности и скорости обработки данных.

Появление Groq LPU стало триггером для старта глобальной гонки среди производителей ASIC-решений, нацеленных на установление новых стандартов в скорости и энергоэффективности инференса LLM. Среди участников особенно выделяются компании SambaNova, Cerebras, и Slim-Llama.

Влияние на рынок

Подобно тому, как ASIC ранее произвели революцию в мире блокчейна, обеспечивая значительно более высокую эффективность по сравнению с GPU, специализированные чипы для генеративного ИИ предлагают кардинальные преимущества. Они демонстрируют лучшую производительность при меньшем энергопотреблении и сниженной стоимости эксплуатации, что преодолевает один из главных барьеров — высокую стоимость создания собственной инфраструктуры ИИ. Это снижает порог входа на рынок для новых игроков и ускоряет внедрение технологий генеративного ИИ в различных отраслях.

Что в России?

В России разработка специализированных процессоров для ИИ была включена в обновленную в 2024 году Национальную стратегию развития искусственного интеллекта до 2030 года, утвержденную президентом РФ. В рамках реализации этой стратегии на форуме «Микроэлектроника 2024» дизайн-центр электроники «ХайТэк» представил российский тензорный процессор LinQ.

Процессор LinQ базируется на оригинальной архитектуре и полностью российском IP-ядре. На 2025 год запланирован выпуск первых 10 000 модулей с использованием этих процессоров, что стало важным шагом для отечественной микроэлектроники. Эта разработка подчеркивает прогресс России в создании конкурентоспособных решений для искусственного интеллекта и ее стремление уменьшить зависимость от импортных технологий.

Квантовый скачок

3. Квантовый процессор

В декабре 2024 года компания Google представила свой новейший квантовый процессор под названием Willow. Этот 105-кубитный чип способен выполнять вычисления, которые заняли бы у классических суперкомпьютеров 10 септиллионов лет, всего за пять минут. Одним из ключевых достижений Willow стала способность к экспоненциальному снижению ошибок по мере увеличения числа кубитов, что решает одну из главных проблем квантовых вычислений — стабилизацию результатов и снижение уровня шума. Это делает Willow одним из самых многообещающих квантовых процессоров на пути к коммерческому применению квантовых вычислений.

Китай также сделал важный шаг в этой области. В декабре 2024 года китайские разработчики представили квантовый компьютер, оснащенный 504-кубитным чипом под названием Xiaohong, разработанным в рамках проекта Tianyan-504. Этот чип демонстрирует выдающиеся показатели по времени жизни кубитов и точности операций. Xiaohong также уникален своей архитектурой, которая поддерживает глубокие квантовые схемы, открывая перспективы для решения сложных задач в области оптимизации и квантового машинного обучения.

Кроме того, в 2024 году были достигнуты значительные успехи в разработке гибридных систем, которые объединяют квантовые и классические вычислительные ресурсы. Такие системы могут стать мостом между существующими ИТ-инфраструктурами и квантовыми технологиями, ускоряя их внедрение.

Влияние на рынок

Практическая реализация методов экспоненциального снижения ошибок и увеличение числа кубитов открывают путь к практическому коммерческому применению квантовых компьютеров в различных областях уже в следующем 2025 году. Это так же стимулирует развитие новой инфраструктуры, в том числе квантовых сетей, которые позволят объединять квантовые устройства в единую систему.

Что в России?

Российские разработчики также активно работают над квантовыми технологиями, но пока сосредоточены на внутренних проектах. В 2024 году специалисты МФТИ впервые запустили отечественный 12-кубитный квантовый процессор на базе сверхпроводников, который уже успешно прошел ряд тестов.

Кроме того, свой квантовый процессор на 20 кубитов представил «Росатом». Этот процессор был разработан в рамках программы по созданию квантового суперкомпьютера и использует технологию ионных ловушек, что делает его одним из самых перспективных российских решений.

Две российские научные группы представили квантовые компьютеры мощностью 50 кубит, использующие разные технологические подходы: команда МГУ и Российского квантового центра создала систему на основе нейтральных атомов рубидия, которая может работать при комнатной температуре, в то время как ученые Физического института имени П.Н. Лебедева РАН разработали квантовый компьютер на сверхпроводниковых кубитах, требующий сверхнизких температур, но обеспечивающий более длительное время когерентности. Эти взаимодополняющие достижения вывели Россию в число шести стран мира, обладающих квантовыми компьютерами такой мощности, и в тройку мировых лидеров по разнообразию технологических платформ — сверхпроводников, ионов, нейтральных атомов и фотонов.

4. Квантовые коммуникации

В 2024 году в области квантовых коммуникаций произошел значительный прорыв: Ранее основное внимание уделялось в основном квантовой защищенности: использование квантовых принципов для безопасности передачи данных при котором обеспечивается, что любая попытка перехвата информации будет обнаружена, так как измерение квантового состояния неизбежно его изменяет.
Однако теперь стала возможной передача непосредственно квантовой информации. В апреле 2024 года международная группа ученых из Великобритании и Германии впервые смогла произвести, сохранить и восстановить квантовую информацию, что является ключевым шагом в создании квантовых сетей.

В текущем же году датские исследователи из Технического университета Дании успешно осуществили квантовую передачу зашифрованной информации на рекордное расстояние в 100 километров, что подтверждает возможность создания масштабируемых квантовых сетей.

Корпоративные мессенджеры стремительно теряют актуальность как самостоятельный продукт

Маркет

Влияние на рынок

Развитие квантовых коммуникаций обещает революционизировать сферу передачи данных, обеспечивая беспрецедентный уровень безопасности и скорости. Примером является квантовая телепортация, где состояние частицы передается на расстояние без физического перемещения самой частицы. Это позволит объединять квантовые компьютеры в мощные распределенные системы, значительно повышая их вычислительные возможности и в конечном итоге к созданию квантового Интернета.

Что в России?

Россия активно участвует в развитии квантовых технологий. В апреле 2024 года российские и китайские ученые создали защищенный спутниковый квантовый канал связи длиной 3800 км между Звенигородом и Наньшаном, используя китайский спутник «Мо-цзы». В рамках эксперимента были успешно переданы зашифрованные изображения, что подтверждает возможность использования квантовой связи для безопасной передачи данных на большие расстояния.

Этот проект особенно важен, поскольку реализует квантовую защищенность не через оптоволоконные линии, а через спутниковую сеть. Это доказывает, что спутниковая квантовая связь может применяться для создания новой глобальной спутниковой защищеной сети передачи данных.

Настоящий Cyberpunk

5. Биокомпьютинг

В 2024 году технологии биокомпьютинга продемонстрировали значительный прорыв, когда швейцарский биокомпьютерный стартап FinalSpark представил первый в мире биопроцессор на основе органоидов человеческого мозга. Этот процессор обладает способностью к адаптации и самообучению, при этом потребляя значительно меньше энергии, чем традиционные кремниевые решения. Почти одновременно Французский проект Biomemory выпустил на рынок первую карта памяти на основе ДНК.

Этот накопитель способен хранить всего 1024 байт или 1 КБ информации, что смехотворно мало, однако открывет биопамять как класс решений.

Максим Кыркунов, C3 Solutions: Высоконагруженные ЦОДы становятся трендом сегодняшнего дня

техника

Влияние на рынок

Технологии биокомпьютинга представляют собой радикальное отклонение от традиционной кремниевой архитектуры, которая более полувека определяла развитие вычислительных систем. Это в свою очередь создает перспективу преодоления ограничений закона Мура, так как кремниевые технологии постепенно приближаются к физическим пределам своего развития. Эти решения предоставляют новые возможности для глобальной оптимизации вычислительных систем, снижая энергопотребление и увеличивая их устойчивость.

Что в России?

Российские ученые, в отличие от западных коллег, сосредоточились на разработке технологий, имитирующих биологические процессы мозга, вместо прямого использования органических элементов. Ученые из Нижегородского государственного университета им. Н.И. Лобачевского представили прототип искусственного гиппокампа на основе мемристоров — аналоговых устройств, которые воспроизводят работу нейронов. В перспективе эта технология позволит замещать поврежденные участки мозга нейросетевыми «имплантами».

6. Нейроинтерфейсы

Одно из событий, которое потрясло мир, произошло уже в январе 2024 года, когда компания Neuralink Илона Маска впервые смогла вживить нейроинтерфейсный имплант в человеческий мозг. Пациент с параличом нижних конечностей смог управлять курсором компьютера силой мысли, открыв новые возможности для людей с ограниченными возможностями.

Следом аналогичный проект был реализован в Китае: в Университете Цинхуа успешно испытали нейроимплант на человеке с полным параличом. Благодаря импланту и подключенному к нему носимому протезу пациент смог управлять руками. В отличие от Neuralink китайские специалисты вживили устройство не в нервную ткань, а в эпидуральное пространство черепа. По словам ученых, это решение исключает риск повреждения нейронов.

Влияние на рынок

Нейроинтерфейсы открывают новые возможности для возвращения утраченных функций у пациентов с тяжелыми травмами или заболеваниями, такими как паралич. Однако технологии потенциально идут значительно дальше, чем просто медицина. С одной стороны, с их помощью можно лучше понять природу человеческого мышления, исследуя нейронные связи и процессы, которые раньше были недоступны для изучения.

С другой стороны, нейроинтерфейсы обеспечивают быстрый и естественный способ взаимодействия человека с ИТ-системами и искусственным интеллектом.
Таким образом, нейроинтерфейсы способны радикально изменить то, как люди взаимодействуют с окружающим миром и друг с другом. Это начало новой эпохи, где границы между человеком и машиной начинают исчезать.

Что в России?

Российские специалисты в области нейроинтерфейсов не только не отстают от мировых лидеров, но в некоторых аспектах превзошли их. В 2024 году биотехнологическая лаборатория Neiry совместно с Московским государственным университетом им. Ломоносова провела уникальный эксперимент, впервые в мире подключив мозг крысы к искусственному интеллекту. Подопытная крыса, Пифия, с помощью нейроинтерфейса, работающего в паре с ИИ, смогла правильно ответить на сотни вопросов на темы от астрофизики до программирования.

Нейроинтерфейс стимулировал определенные зоны мозга грызуна для подачи сигналов «Да» или «Нет», позволяя крысе интуитивно выбирать правильные ответы. Этот эксперимент показал, что нейроинтерфейсы могут использоваться для расширения человеческого мышления для естественного получения необходимых данных и знаний в реальном времени.

7. Человекоподобные роботы

И наконец, в 2024 году произошло то, чего люди ждали более 70 лет — человекоподобные роботы покинули страницы фантастических романов и стали реальностью.

Одним из самых ярких событие стала презентация бытового робота-гуманоида Figure 01 от Figure AI, воплощающего классическое представление о домашнем помощнике. Но настоящий прорыв, без лишнего шума, произошел в промышленности. Человекоподобные роботы Walker S Lite начали работу на заводах автопроизводителя Zeekr, где уже сейчас выполняют сложные задачи производства и логистики. Tesla также внедрила своих роботов Optimus на сборочные линии, где они эффективно сотрудничают с людьми, облегчая выполнение рутинных процессов.

Влияние на рынок

Появление человекоподобных роботов в промышленности знаменует собой кардинальные изменения в структуре производства и логистики. В отличие от традиционных промышленных роботов, гуманоиды способны работать в среде, изначально созданной для людей, без необходимости значительных изменений производственной инфраструктуры. Это делает их внедрение более простым и экономически эффективным.

В условиях нехватки рабочей силы на производствах человекоподобные роботы становятся реальной альтернативой, способной закрыть пробелы даже в сложных задачах. Используя передовые системы искусственного интеллекта, такие роботы могут обучаться непосредственно у людей, адаптируясь к новым задачам и повышая общую производительность.

Этот технологический скачок не только трансформирует промышленность, но и задает вектор развития для других отраслей, таких как строительство и логистика, где способность работать в человеческой среде становится критически важной.

Что в России?

В России также человекоподобные роботы начинают активно находить применение как в промышленности, так и в сервисных задачах. В 2024 году российские ученые представили робота-ассистента для работы на складах, который способен выполнять сложные задачи, включая перемещение грузов и взаимодействие с окружающей средой. Этот робот также умеет общаться, что делает его полезным в задачах, связанных с клиентским сервисом/

Кроме того, в октябре 2024 года был представлен цифровой робот-консьерж для офисных зданий и жилых комплексов. Его задачи включают встречу посетителей, управление доступом и мониторинг безопасности. Это пример, как человекоподобные роботы начинают внедряться в повседневную жизнь, выходя за рамки только промышленного применения.

Юрий Клочко

Полный текст статьи читайте на CNews прочитано 1408 раз