Планы Open AI на 2026 от Сэма Альтмана

Знаете, 1,4 триллиона долларов мы будем тратить очень долго. Я бы даже хотел быстрее. Думаю, было бы здорово раз и навсегда разложить для всех полочкам, как именно работают эти цифры. Экспоненциальный рост людям обычно очень сложно осознать. С нами сегодня генеральный директор Open Сэм Альтман. Мы поговорим о том, как Opena планирует победить в битве титанов и почему математика затратна, инфраструктуру имеет смысл, и когда можно ожидать IPO Open AI. Сэм сегодня у нас в студии. Сэм, добро пожаловать. Спасибо, что пригласили. Итак, Open AI исполнилось 10 лет, Ча GPT 3 года, но конкуренция заметно усиливается. Мы находимся в штаб-квартире Open AI. После выхода GM 3 здесь был объявлен режим красного кода. Куда не посмотри, везде компании, которые пытаются откусить кусок от преимущества Open AI. И впервые на моей памяти кажется, что у вашей компании больше нет явного лидерства. Поэтому мне интересно услышать вашу точку зрения, как Open AI выйдет из этого момента и когда именно. Во-первых

что касается красного кода, мы воспринимаем такие ситуации, как относительно низкорисковые и довольно регулярные. Я считаю, что полезно быть немного параноиком и действовать быстро, когда появляется потенциальная конкурентная угроза. С нами это уже случалось раньше, например, в начале этого года с Дипсик. Там тоже был Красный код. Да, есть такая присказка про пандемии. Когда пандемия только начинается, каждое действие в самом начале стоит гораздо больше, чем действие позже. Большинство людей недостаточно активно действуют сначала, а потом начинают паниковать. Мы это отлично видели во время ковид. И примерно также мы относимся к конкурентным угрозам. Немного паранои здесь это хорошо. Минай 3 не оказал, по крайней мере, пока того эффекта, которого мы опасались. Но, как и в случае с Deпсик, он подсветил некоторые слабые места в нашей продуктовой стратегии, и мы очень быстро их исправляем. Я не думаю, что мы ещё долго будем на этом красном коде. Исторически такие периоды длятся у нас 6-8 недель, но я рад, что мы через это проходим. Буквально сегодня мы запустили новую модель генерации изображений, и это отлично, потому что пользователи очень этого ждали. На прошлой неделе мы выпустили версию 5. 2. Она зашла невероятно хорошо и растёт очень быстро. Впереди ещё несколько запусков, а также постоянные улучшения, например, ускорение сервиса. Я думаю, мы будем проходить через такие красные коды раз, может быть, два раза в год, ещё очень долго. Это часть стратегии, чтобы оставаться лидерами.

Многие другие компании тоже будут успешны, и я искренне рад за них. Но чат GPT по-прежнему с огромным отрывом доминирующий чатбот на рынке. Я ожидаю, что это лидерство будет только расти, а не сокращаться. Модели в целом станут хорошими у всех, но причины, по которым люди выбирают продукт, будь то потребительский или корпоративный, выходят далеко за рамки самой модели. Мы ожидали такой конкуренции уже давно, поэтому стараемся выстроить цельную экосистему всего, что нужно, чтобы быть продуктом, которым люди больше всего хотят пользоваться. Конкуренция - это хорошо, она делает нас сильнее. Я уверен, что мы будем успешны в чат-продуктах, в корпоративном сегменте и в будущем в новых категориях. Людям действительно хочется использовать одну универсальную и платформу. Люди пользуются одним и тем же телефоном в личной жизни и чаще всего хотят таким же пользоваться и на работе. Мы видим то же самое с И сила потребительского чапрямую помогает нам выигрывать в корпоративном сегменте. Конечно, бизнесу нужны свои решения, но люди думают: "Так, я знаю Open AI, я умею пользоваться интерфейсом чат GPT". Поэтому стратегия проста: создавать лучшие модели, строить вокруг них лучший продукт и иметь достаточно инфраструктуры, чтобы масштабировать всё это. Да, у вас есть преимущество лидера рынка. Ча GPT, если не ошибаюсь, в начале года имели около 400 млн еженедельных активных пользователей. Сейчас уже 800 млн. И по сообщениям цифра приближается к 900. Но с другой стороны, есть компании с колоссальными преимуществами в дистрибуции, вроде Google. Поэтому мне интересно, вы думаете, модели со временем станут просто товаром? И если да, что тогда будет важнее всего: дистрибуция, качество приложений или что-то ещё? Я не уверен, что комодитизация - правильная рамка для обсуждения моделей. Будут области, где разные модели будут особенно сильны в разных задачах. Для обычного общения с моделью, возможно, появится множество отличных вариантов, но для научных открытий вам понадобится самая передовая модель, оптимизированная именно под науку. Модели будут обладать разными сильными сторонами, и наибольшая экономическая ценность, как мне кажется, будет создаваться именно передовыми моделями. И мы планируем оставаться впереди. Мы очень гордимся тем, что версия 5. 2 - это лучшая модель рассуждений в мире, с которой учёные добиваются наибольшего прогресса. И одновременно мы гордимся тем, что компании говорят, она лучше всего справляется со всеми задачами, которые нужны бизнесу. Иногда мы будем лидировать в одних областях и уступать в других, но самая интеллектуально мощная модель, я уверен, будет иметь огромную ценность. Даже в мире, где бесплатные модели способны закрывать многие базовые потребности, продукты будут иметь решающее значение. Дистрибуция и бренд, как вы правильно сказали, также будут играть огромную роль. Например, в chatч GPT персонализация невероятно липкая. Людям очень нравится, что модель со временем узнаёт их всё лучше. И вы увидите, что мы будем активно развивать это направление. У людей формируются личные переживания и опыт взаимодействия с моделью, и они начинают по-настоящему ассоциировать их с конкретным продуктом. Я как-то слышал сравнение, будто бы человек один раз в жизни выбирает зубную пасту и потом покупает её всегда. Судя по всему, многие действительно так делают. С чат GPT происходит нечто похожее. У людей случается один магический опыт. Например, в сфере здравоохранения кто-то загружает результаты анализа крови или описывает симптомы. Модель подсказывает возможный диагноз. Человек идёт к врачу и в итоге получает лечение от того, что раньше не могли определить. Такие пользователи становятся очень лояльными, даже без учёта персонализации поверх этого. Будет ещё много продуктовых факторов. Мы недавно запустили собственный браузер, и я думаю, что это указывает на новый и довольно серьёзный потенциальный защитный ров для нас. Устройство - это более дальняя перспектива, но я очень воодушевлён этой идеей, так что по сути будет целый набор таких элементов. А в корпоративном сегменте источник конкурентного преимущества, я думаю, будет немного другим, но по логике очень похожим. Как персонализация важна для отдельного пользователя в потребительском продукте, также будет важна персонализация для компании. Организация выстраивает отношения с компанией вроде нашей, подключает свои данные и затем может использовать целую экосистему агентов от разных поставщиков. Всё это будет работать так, чтобы информация обрабатывалась корректно и безопасно. Я ожидаю, что это тоже окажется очень липким. У нас уже более миллиона корпоративных пользователей, хотя большинство по-прежнему воспринимают нас прежде всего как потребительскую компанию. Но мы ещё вернёмся к корпоративному сектору. Поделись цифрой. Да, на самом деле у нас уже больше миллиона корпоративных пользователей, но при этом мы видим просто взрывной рост использования API. Бизнес на API в этом году рос быстрее, чем даже чат GPT. Серьёзно? Да. И корпоративное направление действительно начало по-настоящему разгоняться в этом году. Можно я вернусь к этому? Если слово комодитизация, превращение в общедоступный товар не совсем подходит, назовём его паритетом для обычных пользователей. В начале ответа вы сказали: "О'кей, для повседневных задач модели могут казаться одинаковыми, но на технологическом фронте разница будет колоссальной. Если взять Google как пример, если чат GPT и Gemini для обычных задач ощущаются примерно одинаково, насколько серьёзной угрозой является то, что у Google есть огромное количество поверхностей дистрибуции, через которые они могут продвигать GNI, в то время как Чат GPT приходится бороться за каждого нового пользователя. Google по-прежнему остаётся колоссальной угрозой. Это чрезвычайно мощная

компания. Если бы Google действительно всерьёз взялся за нас в 2023 году, мы бы оказались в очень тяжёлом положении. Думаю, они могли бы нас просто раздавить, но их инициатива тогда развивалась не совсем в правильном направлении с точки зрения продукта. У них тоже тогда был красный код, но они не отнеслись к нему достаточно серьёзно. Тут у всех какие-то красные коды повсюду. Плюс ко всему у Google, пожалуй, лучшая бизнес-модель во всей технологической индустрии. И я думаю, они будут не спешить от неё отказываться. Но идея просто прикрутить и к веб-поиску. Возможно, я ошибаюсь, возможно, я тут поддался энтузиазму, но мне кажется, это будет работать хуже, чем полное переосмысление продукта. Это вообще более широкий тренд. Просто добавление ИИ к существующим процессам работает хуже, чем полное перепроектирование продуктов в мире, где Ии стоит в центре. Именно поэтому мы, в принципе, захотели делать потребительские устройства. Но эта логика применима на многих уровнях. Если вы добавляете и в мессенджер, который чуть лучше резюмирует сообщения и помогает писать ответы, да, это полезно, но это точно не конечная точка. Конечное состояние - это когда у вас действительно есть умный и агент, который взаимодействует с агентами других людей, сам решает, когда стоит вас беспокоить, а когда нет, какие решения он может принять сам, а в каких нужно спросить вас. То же самое касается поиска, офисных пакетов и других категорий. Я подозреваю, что это займёт больше времени, чем кажется, но мы увидим новые продукты в ключевых сегментах, полностью построенные вокруг и, а не с и вдовесок. И в этом, на мой взгляд, заключается слабое место Google, несмотря на их гигантское преимущество в дистрибуции. Я говорил об этом со многими людьми, когда Чад GPT только вышел, кажется, это был Бенедикт Эван, который сказал: "Возможно, не стоит просто добавлять и в Excel. Возможно, стоит заново переосмыслить сам Excel". Для меня это выглядело так. Ты загружаешь данные и просто начинаешь разговаривать с цифрами. Но по мере развития таких решений стало понятно, что нужен какой-то эээкэнд. То есть получается, вы строите ээнд, а затем взаимодействуете с ним через и как с новым программным продуктом. Примерно это и происходит. Тогда почему нельзя просто прикрутить это поверх существующих решений? Технически можно это сделать, но я провожу значительную часть дня в разных мессенджерах. Почта, сообщения, слаг и так далее. И, честно говоря, я считаю, что это просто неправильный интерфейс. Можно добавить и поверх, и да, станет чуть лучше. Но на самом деле я хотел бы совсем другого. Я бы хотел утром сказать: "Вот что я хочу сделать сегодня. Вот о чём я переживаю. Вот над чем думаю. Вот к какому результату хочу прийти. Я не хочу весь день переписываться с людьми. Я не хочу, чтобы ты просто пересказал мне сообщение. Я не хочу видеть кучу черновиков. Разбери всё, с чем можешь справиться сам. Ты знаешь меня, ты знаешь этих людей, ты понимаешь, чего я хочу добиться. А потом просто говори мне раз в пару часов, если тебе действительно понадобится моё участие. И это совершенно другой рабочий процесс, не тот, как устроены приложения сегодня. Да, и я как раз собирался спросить, каким чат GPT станет через год, а затем через 2 года. Это примерно то направление, в котором вы движетесь. Если честно, я ожидал, что

к этому моменту CH GPT будет выглядеть совсем иначе, чем в день запуска. А чего ты ожидал? Не знаю. Я просто думал, что интерфейс чата не сможет зайти так далеко, как получилось в итоге. Когда мы его запускали, он выглядел проще. Сейчас он стал лучше. Но в целом он довольно похож на тот интерфейс, который был в самом начале, когда мы выкладывали его как исследовательское превью. Это вообще не планировалось как полноценный продукт. Мы знали, что текстовый формат работает хорошо. Люди привыкли переписываться. Им это удобно. Но я бы не подумал, что продукт, который так сильно используется для реальной работы и станет таким масштабным, сможет так долго оставаться с почти тем же интерфейсом. Хотя сейчас я всё ещё считаю, что он должен эволюционировать дальше. Просто я недооценил силу универсальности текущего формата. В идеале и должен уметь создавать разные интерфейсы под разные задачи. Если вы работаете с числами, он должен уметь показывать их по-разному и давать разные способы взаимодействия. У нас уже есть зачатки этого, например, canvas, но это должно быть гораздо больше. Интерфейс должен быть намного более интерактивным. Сейчас это в основном диалог. вопрос-ответ. Было бы здорово, если бы вы просто обсуждали объект, а он бы постоянно обновлялся. Появляются новые вопросы, новые мысли, новая информация. Со временем он должен стать более проактивным, понимать, чего вы хотите добиться в течение дня, работать для вас в фоне и присылать обновления. Отчасти мы уже видим это на примере кодеков. И, на мой взгляд, это одно из самых захватывающих достижений этого года. Кодеки стали действительно очень хорошими, и это во многом указывает на то, каким я вижу будущее. Меня это удивляет. Я хотел сказать, смущает, но нет, ведь продукт невероятно успешен. Но всё же удивляет, как мало Ча GPT изменился за последние 3 года. Да, интерфейс просто работает. Затока сильно изменилась. Ты говорил о персонализации. Для меня это одна из самых важных вещей. И память стала настоящим прорывом. Я уже несколько

недель обсуждаю с чат GP предстоящую поездку. Там много планирования. Я могу просто открыть новое окно и сказать: "Так, продолжаем планировать поездку". Он помнит контекст, знает гида, с которым я еду. понимает, что я параллельно планирую физическую подготовку, и может всё это синтезировать. Насколько вообще хорошей может стать память? Я думаю, мы даже не можем это до конца представить. У человека есть пределы. Даже лучший личный ассистент в мире не сможет помнить каждое слово, которое вы когда-либо произнесли. Он не может прочитать все ваши письма, все документы, которые вы писали, постоянно следить за вашей работой и помнить каждую мелочь. Ни один человек не может быть участником вашей жизни на таком уровне. У людей нет бесконечной идеальной памяти. А и сможет. Мы много об этом говорим. Сейчас память всё ещё очень примитивная на ранней стадии. Мы буквально в эпохе GPT2 с точки зрения памяти. Но когда система действительно будет помнить каждую деталь вашей жизни и персонализироваться на основе всего этого, и не только факты, но и мелкие предпочтения, которые вы сами даже не осознавали и не проговаривали, и сможет их уловить. И это будет невероятно мощно. Возможно, это не история 2026 года, но именно эта часть ИИ самая волнующая для меня. Я недавно говорил в подкасте с нейробиологом, и он сказал интересную вещь. В мозге нельзя найти мысли. У мозга нет конкретного места, где они хранятся. А вот в вычислительных системах такое место есть. Там можно хранить всё. И если эти боты начинают сохранять наши мысли, естественно, возникает вопрос приватности. Но есть ещё одна вещь, которая кажется мне особенно интересной. Мы начинаем выстраивать с ними отношения. Мне кажется, это один из самых недооценённых аспектов всего происходящего. Люди чувствуют, что эти боты их компаньоны, что они заботятся о них. И мне любопытно услышать ваше мнение. Когда речь идёт об уровне, не знаю, подходит ли слово близость, но о степени компаньонства между человеком и существует ли некий регулятор, можно ли условно повернуть ручку и сделать отношения очень близкими или, наоборот, держать и на дистанции? И если такая ручка существует, как правильно её настраивать? Людей, которые хотят того, что можно назвать близким компаньоном, на самом деле гораздо больше, чем я ожидал. Я не знаю, какое слово тут правильнее.

Отношение не совсем подходят. Компаньонство тоже не идеально, но речь о глубокой связи с И. И то, что столько людей хотят этого уже на текущем уровне развития моделей, стало для меня неожиданностью. Думаю, мы сильно недооценили этот запрос, и причин тут много. В начале этого года желание иметь такую связь с Ии считалось чем-то странным. Возможно, для многих это и сейчас так. Но если смотреть на реальное поведение, люди хотят, чтобы их и ассистент узнавал их, был тёплым, поддерживающим. И в этом есть ценность. Даже для тех, кто вслух говорит, что ему это неважно. На практике предпочтение всё равно есть. Я думаю, что существует версия этого взаимодействия, которая может быть абсолютно здоровой. И, на мой взгляд, взрослые пользователи должны иметь большой выбор, где именно на этом спектре они хотят находиться. Есть и варианты, которые лично мне кажутся нездоровыми, хотя я уверен, что многие всё равно будут их выбирать. А есть люди, которым нужен максимально сухой эффективный инструмент без эмоциональной составляющей. Так что, как и с большинством технологий, мы будем проводить эксперименты. Со временем мы обнаружим неожиданные эффекты, и хорошие, и плохие, а общество постепенно выработает понимание того, где стоит крутить этот регулятор. И при этом каждый сможет настроить всё по-своему. То есть вы считаете, что в итоге люди сами должны это определять? Да, безусловно. Но мы пока не знаем, насколько далеко стоит заходить, где проходит граница допустимого. Мы дадим пользователям довольно много свободы, но есть вещи, которые другие сервисы, возможно, будут предлагать, а мы нет. Например, мы не будем делать так, чтобы наш Ии пытался убедить человека, что с ним нужно вступить в моногамные романтические отношения. Можно вступить в свободные. Да, хотя я уверен, что в других сервисах подобное появится. Ну да, ведь чем липче продукт, тем больше он зарабатывает. Если задуматься глубже, всё это выглядит немного пугающе абсолютно. Это как раз та область, где я лично очень ясно вижу, как всё может пойти не так. — Подпишись прямо сейчас на мой Telegram-канал по ссылке в описании. Я подготовил для тебя топ-три материала, которые, на мой взгляд, должен знать каждый. Первое, карта сотни топовых AI стартапов - это будущее на одной картинке. Второе- прогноз от инсайдера из Open AI, который ещё до появления CH GPT предсказал всё, что сейчас происходит с нейронками. И вот в этом году он выпустил новый прогноз до двадцать седьмого года. И третье, самое мощное - это мой разбор эссе основателя компании Anтроopic, который по сути второй человек в мире искусственного интеллекта. Он по полочкам разложил, что будет происходить в мире ближайшие 5 лет, и главное, каким будет универсальный AI, которого все так боятся или ждут. Переходи по ссылке в

описании. — Вы упомянули корпоративный сектор. Давайте поговорим про корпоративный сегмент. На прошлой неделе вы были на обеде с редакторами ICO крупных медиакомпаний в Нью-Йорке и сказали, что корпоративный сегмент станет главным приоритетом для Open AI в следующем году. Расскажите, пожалуйста, подробнее, почему это приоритет. Как вы оцениваете конкуренцию Сантропик? Многие считают, что это поворот для Open AI, которая всегда была ориентирована на массового пользователя. Дайте, пожалуйста, общий обзор вашей стратегии. Наша стратегия изначально была сначала потребитель, и на это было несколько причин. Во-первых, модели просто не были достаточно надёжными и зрелыми для большинства корпоративных задач. Сейчас они к этому подходят. Во-вторых, у нас была редкая и очень ценная возможность выиграть на потребительском рынке. Такие шансы выпадают нечасто. И если ты выигрываешь в потребительском сегменте, это сильно упрощает победу в корпоративном. Сейчас мы как раз это и наблюдаем. Как я уже говорил, в этом году рост корпоративного направления обогнал рост потребительского. И с учётом того, на каком уровне модели находятся сейчас и куда они придут в следующем году, мы считаем, что сейчас идеальный момент, чтобы быстро выстроить по-настоящему крупный корпоративный сегмент. Он у нас уже есть, но потенциал роста гораздо больше. Компании готовы, технологии готовы. Самый очевидный пример кодинг. Но есть и другие вертикали, которые сейчас растут очень быстро. Мы всё чаще слышим от компании. Нам нужна единая и платформа.

Какие вертикали? Финансы, наука - это то, что лично меня сейчас больше всего вдохновляет. Поддержка клиентов тоже показывает отличные результаты. Ну да, у нас есть ещё одна важная вещь, так называемый GDP. Я как раз собирался спросить об этом. Можно я задам этот вопрос? Дело в том, что я написал Арону Леви, SEO боокс и сказал: "Я собираюсь встретиться с Сэмом. Что мне у него спросить? " И он ответил: "Спроси про показатель GDP. Это метрика того, насколько и справляется с задачами интеллектуального труда". Я вернулся к релизу GPT 5. 2 модели, которую вы недавно выпустили, и посмотрел на график GDP. Да, это, конечно, внутренняя оценка Open AI, но всё же. Так вот, думающая модель GPT5, выпущенная летом, сравнялась с работниками умственного труда в трицативосьми тестах. GPT 5. 2 думающая версия превзошла или сравнялась с ними уже в 70. 9% задач интеллектуальной работы. А GPT 5. 2 Pro в 74. 1% таких задач. Кроме того, модель перешла порог экспертного уровня. Она справлялась примерно с 60% экспертных задач, то есть задач, которые делают её сопоставимой с экспертом в сфере интеллектуального труда. Какие выводы можно сделать из того, что модели способны выполнять такой объём умственной работы? Ты спрашивал про вертикали, и это хороший вопрос. Но почему я немного замялся? Потому что эта оценка охватывает, по-моему, около со0ка разных направлений деятельности бизнеса. сделать презентацию, провести юридический анализ, написать небольшое веб-приложение и так далее. Всё, что обычно приходится делать компаниям. И суть оценки в том, предпочитают ли эксперты результат, выданный моделью по сравнению с результатами других экспертов. По большому количеству таких задач это небольшие, чётко очерченные задачи. Здесь нет сложной, открытой, креативной работы, вроде разработки нового продукта. Нет и командной коллаборации. Но коллега, которому ты можешь отдать час задач и получить результат, который тебе нравится больше в 70% случаев, при этом за меньшие деньги, это всё равно поразительно. Если бы 3 года назад во время запуска Ча GPT ты сказал, что через 3 года мы будем иметь такое, большинство людей ответили бы ни за что. И поэтому, когда мы думаем о том, как компании будут это внедрять, речь идёт уже не только о коде. Это все виды интеллектуальной работы, которые можно частично отдать ей. На то, чтобы понять, как именно бизнес встроит это в свои модели, уйдёт время, но эффект будет очень значительным. Я знаю, что вы не экономист, поэтому не буду спрашивать про макроэффект для рынка труда, но позвольте прочитать одну цитату, которую я слышал о влиянии и на работу. Это из Сабстек, кровь машин, от

технического копирайтера. Он написал: "Чатботы пришли, и моя работа превратилась в управление ботами вместо команды сотрудников". Это кажется мне довольно типичным сценарием. Но дальше он продолжает. Когда боты были достаточно обучены, чтобы оказывать приемлемую поддержку, я стал ненужен. Это будет происходить всё чаще. Это то, что будут делать плохие компании? Ведь если у тебя есть человек, который координирует работу множества ботов, возможно, ты захочешь его оставить. Что вы об этом думаете? Я согласен, что довольно очевидно. Многие люди будут управлять большим количеством и выполняющих разные задачи. Со временем, как и в случае с хорошим менеджером, твоя команда становится всё лучше, а ты просто берёшь на себя больше ответственности и больший масштаб. Я не думер по поводу рабочих мест. В краткосрочной перспективе у нас есть опасение. Переход может быть болезненным, но мы настолько глубоко запрограммированы заботиться о других людях, о своём статусе, о том, чтобы быть полезными, служить, выражать творческую энергию, всё то, что двигало нами до сих пор, что это никуда не исчезнет. Я думаю, что работа будущего или даже не знаю, подходит ли слово работа, то, чем мы будем заниматься в 2050 году, будет выглядеть совершенно иначе. Но у меня нет ощущения, что жизнь станет бессмысленной или экономика полностью развалится. Думаю, мы найдём ещё больше смысла, а экономика сильно изменится. Просто не стоит ставить ставки против эволюционной биологии. Я много думаю о том, как можно автоматизировать все функции в Open AI, и даже больше об этом. Я думаю о том, что значит иметь EECO в и компании. Меня это не пугает. Я наоборот в восторге. Я не буду с этим бороться. Я не хочу быть тем человеком, который цепляется за ручной труд со словами: "Я делаю это лучше". И CO, который просто принимает кучу решений и направляет все ресурсы на то, чтобы дать и больше энергии и вычислительной мощности. Главное поставить ограничители. Очевидно, не стоит иметь Иисию, который вообще не подчиняется людям. Но если представить, возможно, это странная аналогия, но всё же мир, где каждый человек фактически входит в совет директоров и компании и может указывать ECO, что делать, увольнять его, если он плохо справляется, участвовать в управлении решениями. ICO просто исполняет волю совета. Думаю, для людей будущего это может показаться вполне разумной моделью. Хорошо, через минуту перейдём к инфраструктуре. Но прежде чем закрыть тему моделей и возможностей, когда выйдет GPT6? Я не знаю, когда мы объявим запуск GPT6. Но я ожидаю появления новых моделей с существенным прогрессом по сравнению с 5. 2 в первом квартале следующего года. А что значит существенный прогресс? У меня пока нет конкретного оценочного показателя, который я мог бы назвать. Вы имеете в виду корпоративный сегмент или в целом? Скорее и то, и другое. Улучшений для потребителей будет много. Но главное, чего сейчас хотят обычные пользователи - это не больше IQ модели. А вот корпоративным клиентам более высокий IQ всё ещё очень нужен, поэтому мы будем улучшать модели по-разному, под разные сценарии использования. Но наша цель - создать модель, которая всем будет нравиться значительно больше. Давайте перейдём к инфраструктуре. У вас примерно 1,4 триллин долларов обязательств на её строительство. Я много слушал того, что вы говорили про инфраструктуру. И вот несколько тезисов, которые вы озвучивали. Вы говорили, если бы люди знали, что мы можем сделать с вычислительными мощностями, им бы захотелось гораздогораздо больше. Вы также говорили, что разрыв между тем, что мы можем предложить сегодня, и тем, что, возможно, при десятикратном или стократном росте вычислений, колоссальный. Можете чуть подробнее раскрыть эту мысль. Я немного упоминал это раньше. Лично меня больше всего вдохновляет возможность использовать и огромные вычислительные мощности для открытия новой науки. Я убеждён, что научные открытия - это главный фактор того, как мир становится лучше для всех. Если мы сможем направить колоссальные объёмы вычислений на научные задачи и начать открывать новые знания, а первые крошечные шаги в этом направлении уже происходят, то, опираясь на историю этой области, я знаю, как только на графике появляется небольшой излом и кривая начинает отрываться от оси, мы умеем делать так, чтобы рост ускорялся всё больше и больше. Но для этого нужны огромные вычислительные ресурсы. Это одна из сфер, куда, я надеюсь, мы будем направлять большое количество Ии открытие новой науки, лечение болезни и многое другое. Недавне интересный пример. Мы создали Android приложение Sore с помощью кодек и сделали это менее чем за месяц. Они использовали колоссальное количество вычислений. Одна из приятных особенностей работы в Open AI: у нас нет ограничений на кодекс. Они использовали огромное количество токенов, но смогли сделать то, что обычно потребовало бы намного больше людей и гораздо больше времени. Кодекс фактически сделал большую часть работы за нас, и можно представить, как это пойдёт ещё дальше. Целые компании смогут создавать свои продукты, используя огромные объёмы вычислений. Многие говорят о том, что видеомодели приведут к интерфейсам, которые будут генерироваться в реальном времени. Это потребует большого объёма вычислений. Компании, которые захотят трансформировать свой бизнес, будут использовать много вычислений. Врачи, которые захотят предоставлять по-настоящему персонализированную медицину, постоянно изменяя все возможные показатели каждого пациента, тоже будут использовать огромные вычислительные ресурсы. Сложно даже представить, сколько вычислений уже сейчас уходит на генерацию и контента в мире. Но дальше я приведу крайне приблизительные цифры. И да, я понимаю, что такие рассуждения не слишком строгие, но мне всё равно полезны такие мыслительные эксперименты. Простите за неточность. Допустим, сегодня и компания генерирует порядка 10 триллионов токенов в день с помощью передовых моделей. Возможно, больше, но, думаю, ни у кого пока не доходит до квадриллиона токенов в день. Допустим, в мире 8 млрд человек. И, допустим, это тоже, скорее всего, неверно, что среднее количество токенов, которые производит один человек в день, около 20. 000. Тогда, если быть честными, нам нужно сравнивать именно количество выходных токенов моделей, а не всех потреблённых токенов. И глядя на это, можно сказать: "Хм, получается, что модели в одной компании будут генерировать больше токенов в день, чем всё человечество вместе взятое, а затем в 10 раз больше, а затем в 100 раз больше". В каком-то смысле это, конечно, довольно глупое сравнение, но в другом смысле оно даёт представление о масштабе, о том, какой объём интеллектуальной обработки на планете выполняют человеческие мозги. А какой и мозги? И темпы роста здесь выглядят особенно интересными. И у меня возникает вопрос: вы уверены, что существует реальный спрос на использование таких вычислений? То есть, есть ли гарантии, что, например, если Open AI удвоит вычислительные ресурсы, направленные на науку или медицину, мы действительно получим научные прорывы? Есть ли у нас чёткое понимание, что мы сможем существенно помочь врачам? Где здесь обоснованные ожидания, основанные на том, что вы видите сегодня? А где предположение о будущем? Всё, что мы видим сегодня, говорит о том, что это будет происходить. Это не значит, что в будущем не может случиться что-то неожиданное. Кто-то может открыть совершенно новую архитектуру, дать прирост эффективности в 10. 000 раз, и тогда окажется, что мы какое-то время строили инфраструктуру с запасом. Но всё, что мы наблюдаем сейчас, то, как быстро модели становятся лучше на каждом новом уровне, то, насколько сильнее люди хотят ими пользоваться каждый раз, когда мы снижаем стоимость. Всё это убеждает меня, что спрос будет только расти. Люди будут использовать и для замечательных вещей, и для глупостей. Но всё указывает на то, что именно так выглядит будущее. И дело не только в количестве токенов в день, но и в скорости. По мере того, как модели для программирования становятся лучше, они могут думать очень долго, но ждать слишком долго никто не хочет. Появятся и другие измерения. Важно будет не только количество токенов, но и то, сколько интеллекта мы можем получить по нескольким ключевым осям и что мы можем с этим сделать. Если у тебя действительно сложная медицинская задача, ты выберешь GPT 5. 2 или GPT5. 2 Pro, даже если вторая версия потребляет в разы больше токенов. Я выберу лучшую модель. Думаю, так и будет. Давайте попробуем копнуть ещё на один уровень глубже, в сторону научных открытий. Можете привести пример учёного, не обязательно реального, хотя можно и реального, который говорит: "У меня есть проблема X, и если я направлю на неё вычислительные ресурсы Y, я смогу её решить". Но сейчас у меня нет такой возможности. Сегодня утром в Twitter была интересная ветка. Группа математиков отвечала друг другу. Они писали примерно следующее: "Я был очень скептически настроен и не верил, что языковые модели когда-нибудь станут действительно полезными. Но версия 5. 2 - это та самая точка, где для меня произошёл перелом". Они говорили, она с небольшой помощью разобралась в этом, построила небольшое доказательство, обнаружила нечто новое, и это реально меняет мой рабочий процесс. А потом к обсуждению начали подключаться другие, говоря: "Да, у меня также". Некоторые отмечали, что для них это началось ещё с версии 5. 1, но таких было немного. Это

по сути, очень свежий пример. Эта модель вышла всего 5 дней назад, и её уже обсуждают в таком ключе. Я видел, как Грег Брокман у себя в ленте подчёркивает разные математические и научные применения. И мне тоже кажется, что с версией 5. 2 у этих сообществ что-то щёлкнуло. Будет очень интересно посмотреть, как всё это будет развиваться. Одна из сложностей с вычислениями такого масштаба в том, что их приходится планировать очень сильно заранее. Те 1,4 триллиона, о которых ты говорил, мы будем тратить на протяжении очень долгого времени. Я бы хотел, чтобы мы могли делать это быстрее. Думаю, спрос на это был бы, но строительство таких проектов занимает колоссальное время. Инфраструктура, энергия для дата-центров, чипы, системы, сети. Всё это требует огромных усилий и времени. Так что этот процесс растянут во времени. Если посмотреть на динамику, за последний год мы, вероятно, утроили наши вычислительные мощности. Надеемся утроить их снова в следующем году и ещё раз после этого. Выручка растёт даже немного быстрее, чем вычислительные ресурсы, но в целом она примерно следует за нашим вычислительным парком. У нас ещё ни разу не было ситуации, когда мы не могли бы эффективно монетизировать все имеющиеся вычисления. Если бы у нас сейчас было в два раза больше вычислительных мощностей, я думаю, у нас была бы и выручка в два раза больше. Понятно? Тогда давайте поговорим о цифрах, раз уж вы затронули их. Выручка растёт. Расходы на вычисления растут, но расходы на вычисление всё ещё опережают рост выручки. По опубликованным данным, ОПН, как ожидается, может потерять около 120 млрд долларов к моменту выхода на прибыльность где-то в двадцать восьмом-двать девятых годах. Расскажите, пожалуйста, как это будет меняться, где происходит перелом. По мере роста выручки и по мере того, как инференс становится всё большей частью нашего вычислительного парка, он в итоге перекрывает расходы на обучение моделей. В этом и состоит план. Мы тратим

огромные деньги на обучение, но зарабатываем всё больше и больше. Если бы мы не продолжали так сильно наращивать расходы на обучение, мы вышли бы в прибыльность намного раньше. Но ставка, которую мы делаем - это агрессивные инвестиции в обучение больших моделей. Весь мир сейчас задаётся вопросом: "Как ваша выручка соотнесётся с такими расходами? " Говорят, что траектория - это около 20 млрд долларов выручки в этом году. при обязательствах по инвестициям в 1,4 триллиона. Мне кажется, было бы здорово разложить это по полочкам на очень длинной временной дистанции. Думаю, всем было бы полезно раз и навсегда понять, как эти цифры должны сойтись. Это очень сложно. Честно говоря, я сам не умею этого делать. И очень мало людей, которых я встречал, умеют. У нас может быть хорошая интуиция для многих математических вещей, но экспоненциальный рост людям почти всегда крайне трудно быстро и правильно осмыслить. По какой-то причине эволюция научила нас хорошо считать многое в уме, но моделирование экспоненциального роста явно не входит в этот список. Мы верим в то, что сможем оставаться на очень крутой кривой роста выручки ещё довольно долго. И всё, что мы сейчас видим, это подтверждает. Но мы не сможем этого сделать без вычислительных ресурсов. Мы настолько ограничены вычислениями, и это настолько сильно бьёт по выручке, что если мы когда-нибудь дойдём до ситуации, где у нас будет много простаивающих мощностей, которые мы не можем прибыльно монетизировать на единицу вычислений, тогда, конечно, будет разумно задать вопрос: "А как вообще всё это должно работать? " Но мы просчитали это множеством способов. Конечно, мы также станем более эффективными в плане количества операций на затраченный цент по мере того, как вся наша работа по удешевлению вычислений будет приносить плоды. Мы видим рост в потребительском сегменте, корпоративном секторе. И у нас есть целый ряд новых направлений бизнеса, которые мы ещё даже не запустили, но запустим. Вычисление - это настоящая кровь, которая питает всё это. У нас есть контрольные точки на пути. И если мы немного ошибёмся во времени или расчётах, у нас есть определённая гибкость. Но мы всегда находились в дефиците вычислительных ресурсов. Они всегда ограничивали то, что мы можем сделать. К сожалению, я думаю, так будет всегда. Но я бы очень хотел, чтобы со временем этот дефицит становился меньше, потому что я вижу огромное количество отличных продуктов и сервисов, которые мы можем создать. То есть, по сути, расходы на обучение со временем снижаются в процентном соотношении. В абсолютных цифрах они, конечно, растут, но при этом вы ожидаете, что за счёт выхода в корпоративный сегмент, за счёт того, что люди готовы платить за чат GPT и за API, Open AI сможет нарастить выручку до уровня, который перекроет эти расходы. Да, именно таков план. Мне кажется, рынок в последнее время буквально сходит с ума из-за этого. И, как я понимаю, больше всего его напугало то, что в эту историю вошёл долг. Обычно компании берут на себя долговые обязательства, когда есть что-то предсказуемое: понятные доходы, понятный бизнес. А здесь новая категория, всё непредсказуемое. Как вы сами думаете о том, что фактор долга теперь вообще появился в этой картине? Если честно, мне кажется, рынок куда сильнее потерял голову раньше, когда в начале года мы встречались с какой-нибудь компанией, и её акции на следующий день росли на 15-20%. Да, это было безумие. Это выглядело крайне нездорово. И если честно, я рад, что сейчас в рынке появилось больше скепсиса и рациональности, потому что тогда казалось, что мы просто летим к очень нестабильному пузырю. Сейчас, на мой взгляд, у людей появилось больше дисциплины, так что я считаю, что раньше рынок сходил с ума, а сейчас он стал более рациональным. Что касается долга, мы понимаем, что если мы или индустрия в целом строим инфраструктуру, то кто-то обязательно сможет извлечь из неё ценность. Да, всё ещё рано. Я с тобой согласен, но, по-моему, уже никто не сомневается в том, что инфраструктура для Иин будет создавать ценность. Поэтому появление долга в этой сфере кажется мне разумным. Думаю, мы увидим и другие финансовые инструменты. Подозреваю, что будут и откровенно странные решения. Люди будут экспериментировать с тем, как финансировать всё это. Но, например, кредитовать компании для строительства дата-центров, это, на мой взгляд, абсолютно нормально. Думаю, основной страх в том, что если развитие вдруг замедлится, вот один из сценариев, возможно, вы с ним не согласитесь, прогресс моделей выходит на плато, и тогда инфраструктура окажется менее ценной, чем ожидалось. Да, дата-центры всё равно будут кому-то нужны, но может случиться так, что их просто ликвидируют и кто-то купит их с большим дисконтом. И, кстати, я действительно ожидаю, что по дороге будут и взлёты, и падения. Такие процессы никогда не идут по идеально ровной линии. Во-первых, для меня совершенно очевидно, и на это я был бы готов поставить компанию, что модели будут становиться намногонамного лучше. У нас есть довольно чёткое понимание этого. Мы в этом уверены. Даже если представить, что развитие модели внезапно остановилось бы, в мире всё равно есть огромная инерция. Нужно время, чтобы общество и бизнес научились адаптироваться и использовать новые возможности. Тот экономический запас ценностей, который, на мой взгляд, представляет собой версия 5. 2, настолько огромен, что даже если заморозить модель на уровне 5. 2, можно было бы создать колоссальное количество дополнительной ценности и, соответственно, выручки. Я бы поставил на это очень многое. Раньше мы часто обсуждали такую матрицу 2 над короткие и длинные временные горизонты, медленный и быстрый взлёт, и пытались понять, где мы находимся и какую стратегию миру стоит выбрать в зависимости от этого. А сейчас у меня в голове появилась ещё одна ось, условно малый зазор ценностей и огромный зазор ценности. Ретроспективно я понимаю, что, видимо, раньше предполагал, если в моделях заложена большая ценность, мир довольно быстро научится её использовать. Но сейчас мне кажется, что этот зазор будет колоссальным. Будут отдельные области, например, некоторые группы разработчиков, которые станут намного продуктивнее, внедрив эти инструменты. Но в целом мы имеем невероятно умную модель, а большинство людей, если честно, всё ещё задают примерно те же вопросы, что и во времена GPT4. Учёные, да, по-другому. Программисты, да, по-другому. Возможно, и интеллектуальный труд в целом сильно изменится, но запас нереализованной ценности огромен, и это приведёт к целому ряду очень странных последствий для мира. Мы пока не до конца понимаем, как именно всё это развернётся, но это совершенно не то, чего я ожидал несколько лет назад. У меня как раз вопрос про этот запас возможностей. По сути, модели могут делать гораздо больше, чем сейчас от них требуют. Я пытаюсь понять, как может быть так, что модели настолько сильнее, чем способы их использования. Но при этом многие компании говорят, что внедряя Ии они не получают возврата на инвестиции. По крайней мере, именно это они рассказывают IT. Честно говоря, мне даже не до конца понятно, как это интерпретировать, потому что мы слышим от бизнеса совсем другое. Нам говорят, если вы увеличите цену GPT 5. 2 в 10 раз, мы всё равно будем платить. Вы сильно недооцениваете продукт, мы получаем от него колоссальную ценность. Так что это как-то не сходится у меня в голове. Если послушать, что говорят программисты, то они вообще заявляют: "Да, я бы заплатил в 100 раз больше". И всё в таком духе. Скорее, проблемы создаёт бюрократия. Допустим, ты веришь цифрам по ВВП, а может, и не веришь. И на то есть причины, но, допустим, они верны. Тогда для хорошо определённых, не слишком долгих задач интеллектуального труда в семи случаях из десяти ты был бы также доволен или даже более доволен результатом от версии 5. 2. Логично было бы тогда использовать её постоянно, но людям требуется невероятно много времени, чтобы изменить свои рабочие процессы. Они настолько привыкли просить младшего аналитика сделать презентацию или что-то подобное, что это оказалось

куда более липким паттерном поведения, чем я ожидал. Я, если честно, и сам до сих пор во многом работаю по старым схемам, хотя понимаю, что мог бы использовать и гораздо активнее, чем делаю сейчас. Да ладно, у нас осталось 10 минут. Вау, время прилетело. Четыре вопроса. Попробуем пройтись по ним в режиме блиц опроса. Итак, устройство, над которым вы работаете. Мы вернёмся с SEO Open AIMльтманом сразу после этого. То, что я слышал размером с телефон без экрана. Почему это не может быть просто приложением, если по сути это телефон без экрана? Во-первых, мы собираемся сделать небольшое семейство устройств. Это не будет одноединственное устройство. Со временем их будет несколько. И это не инсайт, я могу в итоге оказаться совершенно не прав. Но я думаю, что со временем произойдёт сдвиг в том, как люди используют компьютеры, от довольно глупых реактивных устройств к очень умным, проактивным системам, которые понимают всю твою жизнь, твой контекст, всё, что происходит вокруг тебя. Такие системы будут очень хорошо осознавать людей рядом с тобой, физически или через компьютер, с которым ты работаешь. И мне не кажется, что современные устройства хорошо подходят для такого мира. Я вообще убеждён, что мы работаем на пределе возможностей наших устройств. У тебя есть компьютеры, в нём заложена куча дизайнерских решений. Например, он может быть открыт или закрыт, но он не может быть чем-то вроде будь закрыт, но при этом слушай это интервью и тихо шипни мне на ухо, если я забуду задать своему вопрос. А ведь, возможно, это было бы полезно. Есть экран, и он ограничивает нас примерно так же, как графические интерфейсы ограничивали взаимодействие с компьютерами десятилетиями. Есть клавиатура, которая изначально была придумана, чтобы замедлять ввод информации. Все эти допущения долгое время никто не ставил под сомнение, и они работали. А потом появилось нечто совершенно новое, и оно открыло огромное пространство для возможностей. Но мне не кажется, что текущие форм-факторы устройств- оптимальный вариант для этой новой реальности. Было бы странно, если бы они идеально подходили под такой невероятный скачок возможностей. Ох, мы могли бы говорить об этом час, но давайте перейдём к следующему вопросу. Облако. Мы говорили о строительстве облака. Вот письмо от слушателя. В нашей компании мы уходим с AER и напрямую интегрируемся с Open AI, чтобы создавать и функциональность в продукте. Фокус прокачивать через стек триллионы токенов, обеспечивая и опыт на всех уровнях. Это и есть план построить большой облачный бизнес таким образом. Во-первых, триллионы токенов - это действительно очень много токенов. Если говорить о вычислительных мощностях в нашей корпоративной стратегии, то компании довольно чётко говорят нам, сколько токенов они хотят у нас покупать, и мы, скорее всего, снова не сможем удовлетворить запрос в двадцать шестом году. Но стратегия в целом такая. Большинство компаний хотят прийти к такой компании, как мы, и сказать: "Я хочу, чтобы мой бизнес был построен вокруг ИИ. Мне нужен API, кастомизированный под мою компанию. Мне нужен корпоративный чат GPT, настроенный под меня". Мне нужна платформа, на которой я могу запускать агентов и которой я могу доверить свои данные. Мне нужно прокачивать триллионы токенов через мой продукт. Мне нужно, чтобы все мои внутренние процессы стали эффективнее. И сейчас у нас нет по-настоящему хорошего универсального решения для этого, но мы хотим его создать. Это и есть наша амбиция. То есть поставить это в один ряд CWS AOR, я думаю, это будет немного другой тип продукта. У меня нет амбиции предоставлять весь набор сервисов для хостинга, сайтов и всего прочего. Честно говоря, я даже не до конца знаю, что именно там предлагается. Но концептуально, да, мне кажется, что у компании останется их условное вебоблако, а параллельно появится что-то другое. Когда компания говорит: "Мне нужна и платформа для всего, что я делаю внутри компании, и для сервисов, которые я предлагаю вовне". Формально это тоже будет жить на физическом железе, но по сути это будет совершенно иной продукт. Давайте быстро поговорим про открытие. Вы сказали вещь, которая мне показалась очень интересной, что в следующем году модели или люди вместе с моделями начнут делать небольшие открытия, а в течение 5 лет большие. Это будут сами модели, люди, работающие рядом с ними. И что даёт вам уверенность, что это действительно произойдёт? Да, люди, которые работают с моделями, модели, которые сами формулируют для себя вопросы, это, пожалуй, следующий этап. До него ещё нужно дойти. Но если мир уже сейчас начинает получать пользу от новых знаний, это повод для огромного оптимизма. Вся история человеческого прогресса - это, по сути, история создания всё более совершенных инструментов. Люди создают инструменты, используют их, чтобы делать больше и лучше, а затем на основе этого создают новые инструменты. Это своего рода строительные леса, по которым мы поднимаемся. Слой за слоем, поколение за поколением, открытие за открытием. И то, что вопрос задаёт человек, а не сама модель, совершенно не снижает ценности инструмента. Наоборот, это прекрасно. В начале этого года я думал, что первые небольшие открытия начнутся в двадцать шестом году. Они начались в двадцать пятом, ближе к концу года. Да, это пока что очень маленькие открытия. Я совсем не хочу их переоценивать, но по ощущениям даже что-то очень маленькое качественно отличается от полного нуля. Когда мы запускали Ча GPT 3 года назад, та модель не могла внести ни малейшего вклада в совокупное знание человечества. А если смотреть на

горизонт в 5 лет вперёд, этот путь к большим открытиям, мне кажется, будет выглядеть как обычный подъём в гору и становится чуть лучше каждый квартал. А потом вдруг мы оглядываемся и понимаем, люди, усиленные этими моделями, делают вещи, которые люди 5 лет назад просто физически не могли делать. И не так уж важно, будем ли мы объяснять это тем, что люди стали умнее или тем, что модели стали умнее. Если в итоге мы получаем научные открытия, я полностью доволен в любом случае. IPO в следующем году. Я не знаю, хотите ли вы вообще становиться публичной компанией. Вы выглядите так, будто можете довольно долго оставаться частной. Пойдёте ли вы на IPO раньше, чем это потребуется с точки зрения финансирования? Здесь сразу много факторов. С одной стороны, мне кажется классным, что публичные рынки получают возможность участвовать в создании ценности. И если посмотреть на историю других компаний, мы, по сути, выйдем на биржу очень поздно. Быть частной компанией - это замечательно, но нам нужно очень много капитала, и в какой-то момент мы всё равно превысим все возможные лимиты по числу акционеров и другим параметрам. Рад ли я о перспективе стать CO публичной компании на 0%? Рад ли я тому, что Open AI может стать публичной компанией? В чём-то да? А в

чём-то это, честно говоря, будет ужасно раздражающе. Я очень внимательно слушал ваше интервью у Тео Вона. Отличное интервью, кстати. Он был реально крут. Тео вообще отлично разбирается в теме. Он даже цитировал Йошуа Бенджо. Видно, что подготовился. Вы сказали ему, это было прямо перед выходом GPT5, что GPT5 умнее нас почти во всех аспектах. Мне это показалось определением AI. Разве это не AI? А если нет, не стал ли этот термин вообще бессодержательным? Эти модели действительно невероятно умны, если говорить о сырой вычислительной мощности. В последние дни много говорят о том, что у GPT 5. 2 IQ 147, 144, 151 в зависимости от теста. В любом случае цифры очень высокие. Многие эксперты в своих областях говорят, что модель способна на поразительные вещи, что она реально повышает эффективность. Мы видим рост ВВП и всё то, о чём говорили раньше. Но есть одна вещь, которой у модели всё ещё нет. Это способность осознать: "Сегодня я не могу это сделать. Пойду-ка я разберусь, как этому научиться, пойму суть и завтра вернусь уже с правильным решением". такого рода непрерывное обучение под силу даже маленьким детям. Мне кажется, это очень важная часть того, что нам ещё предстоит создать. Можно ли считать систему AGI без этого свойства? Многие бы сказали да. Есть немало людей, которые считают, что мы уже находимся в точке AI с текущими моделями. Я думаю, почти все согласятся, что если бы у нас был нынешний уровень интеллекта, плюс эта способность к самостоятельному обучению, это однозначно выглядело бы как AJ. Но, возможно, большинство скажет, даже без этого. Если система выполняет большинство значимых интеллектуальных задач лучше человека, значит это AI. Если она уже делает небольшие научные открытия, значит, AI. И это, на мой взгляд, означает, что сам термин оказался крайне плохо определённым, хотя нам всем очень сложно перестать его использовать. У меня есть предложение. Мне кажется, мы ошиблись именно потому, что так его и не определили. А сейчас фокус смещается на следующий термин: сверхинтеллект. Я бы предложил договориться, что Эйджаймы условно проскочили. Он не взорвал мир мгновенно или взорвёт в долгосрочной перспективе. Но ладно, он где-то здесь, в этой размытой зоне, где одни считают, что он уже есть, другие, что нет. А со временем всё больше людей будет считать, что есть. Возможное для меня определение сверхинтелекта. Это система, которая справляется с ролью президента США, генерального директора крупной корпорации, главы огромной научной лаборатории лучше, чем любой человек, даже если этому человеку помогает. Ии помните, что произошло в шахматах? Я очень хорошо помню историю с Деблю. Сначала и просто начал обыгрывать людей. Потом был период, когда человек и Ии вместе были сильнее, чем и в одиночку. А затем выяснилось, что человек только мешает. И самая умная стратегия заключается в том, чтобы Ии играл сам без человека, который не понимает всей глубины его интеллекта. Мне кажется, это интересная модель для размышления о сверхинтеллекте. Думаю, до этого ещё очень далеко, но мне бы хотелось, чтобы в этот раз у нас было более чёткое определение. Сэм, я пользуюсь вашими продуктами каждый день уже 3 года. Огромное спасибо. Они действительно стали намного лучше. Даже не представляю, куда они могут прийти дальше. Мы постараемся улучшать их как можно быстрее. Это уже наша вторая беседа, и я очень ценю вашу открытость в обоих случаях. Спасибо большое. Спасибо. เฮ