Официальный бюджет Министерства обороны США не является общедоступным, но агентство Bloomberg на основе анализа 305 несекретных исследовательских программ Министерства обороны США, в которых указано использование технологий искусственного интеллекта или машинного обучения, оценило расходы по ним в 5,0 млрд долларов США как в 2020-м, так и в 2021 финансовом году. Однако собственный учёт Министерства обороны США даёт гораздо меньшую цифру: лишь 841 млн долларов в 2021 финансовом году (правда, с последующим ростом до 1,1 млрд долларов в 2023 финансовом году[1785]). Это обусловлено нюансами отделения разработок ИИ от иных расходов: например, создание дронов с искусственным интеллектом в запросе на бюджетное финансирование с использованием технологий искусственного интеллекта будет учитывать и расходы на оборудование для дронов[1786].
DARPA распределит 568 млн долларов, из которых 250 млн планируется израсходовать на Кросс-функциональную команду по алгоритмической войне (Algorithmic Warfare Cross Functional Team), более известную как Project Maven, а краеугольный камень программы ИИ Пентагона, Объединённый центр ИИ (Joint AI Centre, JAIC), получит 132 млн долларов[1787].
По оценке CSET (Center for Security and Emerging Technology, Центр безопасности и новых технологий), расходы Китая в 2018 г. на ИИ составляли от 2 до 8,4 млрд долларов (более точно оценить сложно)[1788], что близко к расходам США. Хотя заместитель начальника штаба Военно-воздушных сил США по разведке генерал-лейтенант ВВС США Вералинн Джеймисон в 2018 г. заявила, что в 2020 г. Китай планирует вложить в развитие технологий ИИ 70 млрд долларов государственных средств, но никаких подтверждений её слов нет, и это можно рассматривать как попытку добиться увеличения финансирования расходов на ИИ из американского военного бюджета[1789], [1790].
Согласно опубликованному в 2017 г. Государственным советом КНР «Плану развития искусственного интеллекта нового поколения» (кит. 新一代人工智能发展规划), к 2030 г. Китай планирует стать мировым центром инноваций в области искусственного интеллекта с порядком объёма отрасли ИИ более 1 трлн юаней и с порядком объёма смежных отраслей более 10 трлн юаней (один юань на сентябрь 2023 г. равен примерно 13 рублям[1791], [1792]). В России в рамках реализации мероприятий федерального проекта «Цифровые технологии» национальной программы «Цифровая экономика» планируется потратить на развитие технологий ИИ 410 млрд рублей за 5 лет — с 2020 по 2024 г. (т. е. в среднем около миллиарда долларов в год), из которых 260 млрд рублей предполагается тратить из бюджета, а 150 — привлечь из внебюджетных источников[1793]. Доля затрат на военные технологии ИИ в России неизвестна, при этом российский военный бюджет в 2022 г. планировался примерно в 3,5 трлн рублей, что по курсу на начало 2022 г. соответствовало примерно 45 млрд долларов[1794].
Продолжается активное развитие промышленной автоматизации. В 2021 г. в мировой промышленности количество введённых за год в строй роботов выросло на 31% — до 517 385 единиц, тем самым установив новый рекорд, а суммарная стоимость новых роботов с учётом программного обеспечения и периферийных устройств превышает 50 млрд долларов США. 52% введённых в строй роботов пришлось на долю Китая, 9% — Японии, 7% — США, 6% — Южной Кореи, и замыкает пятёрку Германия, в которой нашли себе рабочие места 5% новых роботов[1795], [1796], [1797].
В России в 2019 г. было введено в строй 1410 новых промышленных роботов (0,4% от мирового объёма), что сделало нашу страну одним из лидеров по темпам роста (+40% к вводу в 2018 г.). Фактически по этому показателю Россия уступила лидерство лишь Катару, прикупившему к имевшимся четырём роботам ещё семь (+175%)[1798]. К сожалению, нам не удалось найти в открытых источниках более свежие данные.
Международная федерация робототехники (International Federation of Robotics, IFR) подсчитала, что в итоге общее количество промышленных роботов достигло 3 477 127 единиц (+15% по отношению к 2020 г.). Около 26% внедрений новых роботов в 2021 г. приходится на электронную промышленность, 23% — на автомобильную промышленность, 12% — на металлообработку, 5% — на химическую промышленность (включая производство пластмасс) и 3% — на пищевую промышленность[1799] (сумма сильно меньше 100%, потому что ещё 10% отнесено ими в категорию «Всё остальное», а 21% — в «Неопределённое»).
По степени обеспечения промышленности роботами мировым лидером является Южная Корея, в которой на 10 000 промышленных рабочих приходится 1000 роботов. В России этот показатель составляет 6 роботов на 10 000 сотрудников промышленных предприятий (при среднемировом значении 141 на 10 000). Менее 5% роботов, проданных в России в 2019 г., — отечественного производства[1800], [1801], [1802].
По мнению Павла Кривозубова, руководителя направления «Робототехника и искусственный интеллект» фонда «Сколково», производство отечественных роботов развивается медленнее, чем за рубежом, поскольку это направление просело со времён распада СССР и начало восстанавливаться только в последние годы, а тем временем зарубежные конкуренты разрабатывали собственные решения; кроме этого, рабочая сила в стране дешевле, чем в Сингапуре или США, что останавливает промышленников от повсеместного внедрения роботов[1803].
В 2017 г. международная аудиторская сеть PricewaterhouseCoopers (далее — PwC), входящая в «большую четвёрку» аудиторов, опубликовала 32-страничное исследование, озаглавленное «Оценка приза. Глобальное исследование искусственного интеллекта PwC: эксплуатация революции ИИ. Какова реальная ценность ИИ для вашего бизнеса и как вы можете извлечь выгоду?» (Sizing the prize. PwC’s Global Artificial Intelligence Study: Exploiting the AI Revolution. What’s the real value of AI for your business and how can you capitalise?). В ней аналитики PwC попытались спрогнозировать степень влияния ИИ на мировую экономику в 2017–2030 гг. и пришли к выводу, что в 2030 г. вклад технологий ИИ в мировую экономику может составить до 15,7 трлн долларов, что превосходит текущий суммарный объём производства Индии и Китая. Из этой суммы 6,6 трлн долларов, вероятно, будут получены за счёт повышения производительности труда, а 9,1 трлн долларов — за счёт влияния ИИ на потребление[1804].
О данном эффекте мы поговорим немного подробнее.
Наверняка вы слышали приписываемую Биллу Гейтсу цитату о том, что «640 Кб памяти должно хватить всем!» [в разных вариантах: 640K of memory should be enough for anybody или 640K ought to be enough for anybody]. Не менее известна и другая вымышленная цитата, вложенная народной молвой в уста Томаса Уотсона — младшего, президента IBM и будущего посла США в СССР: «Я думаю, на мировом рынке можно будет продать штук пять компьютеров» [I think there is a world market for about five computers]. Древние побасёнки на эту же тему были не в пример добрее.
