LLMки можно любить и ненавидеть, но нельзя отрицать того, что это что-то очень большое и сильно трансформирующее все вокруг. Я регулярно и помногу размышляю над AI-агентами и в целом траекторией genAI движения и после вчерашней презентации GPT-5 мой личный паззлик окончательно сложился. Все это очень похоже на то, что мы уже видели.
И это — iPhone.
Когда Стив Джобс представлял первый iPhone в 2007 году, он говорил о революции в способе взаимодействия человека с технологиями. Спустя почти двадцать лет мы наблюдаем схожую трансформацию в мире искусственного интеллекта: LLM проходят удивительно похожий на эволюцию смартфонов путь — от технологического курьеза для гиков и премиум игрушки до ежедневного инструмента, который меняет не только наше потребление технологий, но и саму структуру экономики всей планеты.
Новый способ потребления продуктов и новые интерфейсы, новые рынки и новые беспрецендентные возможности — все это подарила нам революция айфонов и то, что обещает подарить революция LLM.
От роскоши к необходимости: путь к массовому внедрению
Первые iPhone позиционировались как премиальный продукт для энтузиастов и бизнес-пользователей. Сегодня смартфон есть у большей части нашей планеты — и это уже не просто гаджет, а базовая потребность, причем социально закрепленная: без телефона невозможно получить доступ к каким-то услугам и делать многие привычные бытовые вещи. Телефон сейчас — это такая штука, которая изначально чужеродна нашему организму, но без доступа к которой ощущается ампутации чего-то очень важного.
Похожим образом развиваются и языковые модели. GPT-3 был интересной игрушкой для разработчиков и всяких гиков. Потом был большой всплеск из каждого утюга, потом пыль немного улеглась, но LLM уже бесповоротно стали полезными инструментами для миллионов пользователей и постепенно начинают очаровывать все больше и больше людей.
Красивые обещания vs реальное использование
Любой современный смартфон обладает вычислительной мощностью, превосходящей суперкомпьютеры 1990-х годов. Он способен обрабатывать 4K-видео в реальном времени, запускать тяжелые AR-приложения и производить сложнейшие вычисления на устройстве. Но что делает с ним средний пользователь? Листает залипательные видосики, а персональный компьют, как говорит знаменитый визионер ИИ в РФ, тратится разве что на обсчет баллистики броска птиц в свиней.
Похожая ситуация складывается с языковыми моделями. Везде подчеркивается, что ИИ способен анализировать сложные научные тексты, писать код, решать математические задачи уровня олимпиад и вести философские дискуссии. Но большинство пользователей применяет его для написания поздравительных стишков, переформулирования текстов и суммаризации больших текстов (пейперов в pdf). Я знаю примеры, где люди выжимают из LLM максимум, собирая из них себе личных психологов, тренеров или заменяя спецов в полном цикле чего-то типа разработки продуктов.
Но проведите мой любимый «тест метро»: если спуститься в метро и поанализировать, какое количество людей в вагоне с вами использует на максимум свой смартфон (или в будущем свою LLM в кармане), то этот процент будет удивительно мал.
С технологиями ситуация парадоксальна: все новые функции кажутся нам очень важными, но реальное использование их далеко от декларируемых, а заявленная с экранов эффективность редко достигается на практике.
Новый интерфейс: от кнопок к касаниям и от касаний к голосу
iPhone не просто добавил сенсорный экран к существующему телефону — он переосмыслил саму концепцию интерфейса. Вместо физических кнопок и стилусов появились интуитивные жесты и сегодня можно смело «потапать хомяка» и «свайпать влево».
LLM замахивается на, возможно, еще более радикальную революцию в области человеко-компьютерного взаимодействия. Она предлагает концепцию «единого окна», в которое благодаря естественному языку, можно отправить вообще любой запрос — от написания тяжелого SQL до просьбы написать рецепт чего-то из имеющихся ингредиентов. Такой интерфейс значительно повышает уровень абстракции — мы просто общаемся с очень сложной системой так, как привыкли общаться с другими людьми.
Следующий шаг — голос. Голос позволяет гораздо быстрее упаковывать сложную информацию в запрос и быстрее получать ответ, и голос является прекрасным интерфейсом в общении с другими (пока биологическими) системами.
Создание новых рынков и экосистем
iPhone создал не просто новый продукт — он породил целую экосистему продуктов для себя. App Store превратил программирование мобильных приложений из нишевого занятия в многомиллиардную индустрию. Появились новые профессии: iOS-разработчики, дизайнеры мобильных интерфейсов, аналитики. Появление хорошей камеры в личном устройстве изменило нашу работа с «фоточками» и дало огромный буст соц сетям, приложениям по обработке, да и просто танцулькам на камеру, в конце концов.
Все это создало десятки миллионов рабочих мест, создало новые рынки и изменило наш мир.
LLM трансформирует (с разной степенью успешности) разработку продуктов на всех уровнях. Первичная эйфория того, что эта магическая коробочка заменит все и всех сама при первых же экспериментах на проде приводит к пониманию, что работы очень много и она другая: требуется промпт и контекст-инжениринг, новые подходы к архитектуре, безопасность таких систем кардинально отличается от устоявшихся, создаются специальные БД и специализированные отраслевые решения и многое другое.
LLM подубивает некоторые устоявшиеся профессии, но создает новые рынки и новые профессии, которых раньше не существовало, ровно таким же способом, как и появление и массовая популяризация смартфонов.
Замедление прогресса, технологическое плато и стабилизация форм-фактора
После революционных изменений первого десятилетия развития смартфонов, прогресс заметно замедлился. Я помню то чувство эйфории, когда заменил 4 айфон на 5, но в какой-то момент изменения между моделями стали настолько незаметными, что это для меня потеряло всякий смысл. Новые модели становятся быстрее и лучше, но волшебство — закончилось.
Похожие тенденции наблюдаются в развитии языковых моделей. В какой-то момент перестаешь отличать циферки в версиях моделей и если у вас нет глубокой специфики, которая упиралась бы именно в пределы текущих LLM-систем, то «та» острота желания поиграться с новыми моделями немного угасает. Нет, это по прежнему все чертовски интересно, но текущий уровень моделей и умение их решать бытовые задачи и без того очень хороши.
Тем не менее это не означает замедления влияния LLM. Как и с iPhone, главные изменения связаны не с «характеристиками», а с тем, как технология медленно и уверенно превращается в экосистему. LLM-решения будут становиться ценнее не столько за счет прироста умности модели, сколько за счет более классных продуктов на их основе.
Революция в модели потребления: от минут к трафику
До iPhone мобильные операторы зарабатывали в основном на голосовых вызовах в минутах и SMS, а тарифные планы отталкивались от их количества. Одной из главных маркетинговых фичей бизнес-смартфона Blackberry было сжатие — «мы экономим ваши смски». iPhone — наоборот, он жрал как не в себя и сместил упор от фиксированной оплаты «минутами» на оплату за трафик и сервисы.
И это всем понравилось. Это изменило не только телеком индустрию, но и создало предпосылки для новой экономики мобильных приложений и стриминговых сервисов.
Аналогичная, но еще более радикальная трансформация происходит с софтом. Когда-то софт покупался лицензиями, принадлежал нам и больше ничего не требовал. Потом были изобретены «подписки», когда нас просят вносить фиксированную плату каждый месяц.
LLM-based продукты открывают новый черный ящик — токены. Токены — это новый трафик и новая золотая жила для всех, кто предоставляет софт в аренду. А уж сколько токенов жрут рассуждающие модели и тем более AI-агенты!
Изменения от владения к «доступу на попользоваться», появление динамического ценообразования за услуги и бесконечное масштабирование затрат у пользователей — все это очень похоже и, кажется, тоже уже было.
Плохо ли это?
Нет.
Во-первых, AI-агенты — действительно работающая концепция и если ее не тащить куда угодно и пытаться заменить ей все детерминированное, то у нее есть много точек полезного применения, которые с лихвой перебивают все затраты на токены.
Во-вторых, как бы не звучало корпоративно-избито, но происходит «демократизация сильного ИИ»: вся тяжелая LLM-инфра перестает быть частной головной болью, а доступ к ней становится практически моментальным и достаточно прозрачным и замеряемым. Да, здесь может быть vendor-lock, цифровое неравенство и всякое разное неприятное другое, но как и везде — это борьба плюсов с минусами.
Порождение зависимостей
iPhone создал не просто удобный инструмент, но и новую форму зависимости. Средний пользователь проверяет телефон несколько сотен раз в день и проводит с ним более 7 часов. Apple и Google и другие гиганты получили беспрецедентный контроль над цифровой жизнью миллиардов людей.
LLM создают аналогичную, но потенциально более глубокую зависимость. Если человек привыкает полагаться на ИИ в решении любых задач (рабочих и личных), это очень скоро будет означать доступ бигтеха вообще ко всему, что у человека есть. Сегодня мы попросили помочь решить конфликт на работе, спросили совета про своих детей, завтра — дали почитать чужой отчет и так далее. Если почта и гаджет не могла «залезть к вам в голову», то LLM — может.
Будет ли вообще существовать какая-то приватность, когда все мы окончательно подсядем на персональных AI-помощников?
Заключение: готовы ли мы к миру LLM-everywhere или LLM-as-OS?
Появление и сопутствующее бурное развитие LLM уже меняют представление о технологиях так же радикально, как когда-то это сделал iPhone и дальнейшее развитие смартфонов. Да, такие изменения длятся годами, а не быстро и в моменте, но они однозначно идут и транформация происходит.
И смартфоны и LLM олицетворяют построение платформ вокруг себя, переосмысление отрасли и способа нашего взаимодействия с мощными технологией.
Создаются новые рынки и сервисы на триллионы долларов, пронизывающие бизнес, личную жизнь и все этажи человеческого взаимодействия. Революция ИИ действительно происходит, но человечество проходило технологические эволюции не раз. Нашу жизнь очень сильно (в разной степени, конечно) изменило изобретение вообще очень многих вещей — электричества, холодильника, пенициллина, железных дорог, транзисторов, интернета и многого другого.
И мы снова стоим на пороге чего-то большого и трансформирующего. У нас будет очень много интересных вопросов — переосмысление образования, авторского права, интерфейсов взаимодействия с магазинами, слугами и сервисами, вопросы безопасности и очень-очень много всего, на что будет очень интересно посмотреть.
Будем смотреть!
Спасибо!
P.S.: мне нравится писать всякое разное, но гораздо приятнее это делать для большего количества людей, поэтому если статья вам понравилась, то можно поддержать мой совсем начинающий канальчик в тг, в котором мне хотелось бы делиться интересностями
Мои другие статьи:
Как LLM меняют архитектуру систем: от простых дата-пайплайнов к интеллектуальным автономным агентам
