Я не верил в хайп вокруг ИИ — но то, что случилось в Давосе, меня напугало

Когда Anthropic, Google DeepMind и OpenAI одновременно называют одни и те же сроки – пора насторожиться.

Три недели назад Илон Маск опубликовал два сообщения в X, которые взорвали интернет.

Первое: “Мы вошли в сингулярность”.

Несколько часов спустя он удвоил ставку: “2026 год – это год сингулярности”.

Тайминг завораживает, потому что эти заявления появились сразу после того, как xAI, его компания по искусственному интеллекту, закрыла раунд финансирования на $20 миллиардов. И если связать это с тем, что случилось на прошлой неделе в Давосе, вы поймете, почему это утверждение заслуживает серьезного внимания, даже если вы скептик.

Потому что Илон Маск больше не единственный CEO из мира ИИ, говорящий о сингулярности.

Я планировал отойти в этой статье от стандартного контента. Покажу вам конкретные признаки, которые подтвердят наше приближение к этому переломному моменту.

Что на самом деле означает сингулярность

Сингулярность – это не “Терминатор”. Но это и не маркетинг Кремниевой долины.

Это точная концепция, которую математик и писатель-фантаст Вернор Виндж формализовал в 1993 году в работе “Грядущая технологическая сингулярность“. Его идея была проста: когда будет создан сверхчеловеческий интеллект, эра человеческого доминирования закончится. Он сравнил этот момент с горизонтом событий черной дыры – той границей, за которой вы буквально больше не можете видеть, что происходит.

Затем Рэй Курцвейл популяризировал концепцию в 2005 году книгой “Сингулярность близка“. Его определение более техническое. Для него это момент, когда искусственный интеллект может улучшать сам себя, затем эта улучшенная версия снова улучшает себя, и прогресс ускоряется настолько быстро, что человеческая жизнь необратимо трансформируется.

Курцвейл предсказывал, что это случится около 2045 года. Илон Маск говорит: это сейчас.

Интересно, что сингулярность – это не только про уровень интеллекта. Это про скорость улучшения. Когда ИИ прогрессирует быстрее, чем мы можем это понять, мы в сингулярности.

Почему Маск делает это заявление именно сейчас?

Ответ частично кроется в том, что происходит в xAI, его ИИ-компании.

6 января компания объявила о привлечении $20 миллиардов, намного превысив первоначальную цель в $15 миллиардов. NVIDIA, Cisco, Fidelity, Инвестиционное управление Катара, суверенный фонд Абу-Даби – все эти финансовые гиганты вкладывают колоссальные суммы в амбиции Маска.

Оценка xAI колеблется около $230 миллиардов, ставя компанию на один уровень с OpenAI и Anthropic.

И на эти деньги они строят нечто беспрецедентное: суперкомпьютер Colossus. Расположенный в регионе Мемфиса, он уже имеет более миллиона видеокарт или GPU, эквивалентных H100. Проект расширения нацелен на 1,5 миллиона графических процессоров. Чтобы дать представление: вычислительная мощность, необходимая для работы всего этого, могла бы питать 1,5 миллиона домов.

Grok 5, их следующая модель, запланированная на первый квартал 2026 года, будет иметь 6 триллионов параметров. ChatGPT-4, который всех поразил при выходе, имел всего около 1,8 триллиона.

Что делает xAI особенно опасным для конкурентов – это доступ к реальным данным в реальном времени. Миллионы Tesla на дорогах непрерывно собирают данные о вождении. Платформа X предоставляет поток информации в реальном времени о том, что происходит в мире. У OpenAI и Google нет доступа к такому типу данных.

Цифры, придающие вес заявлениям Маска

Есть тестовый бенчмарк для ИИ под названием GPQA Diamond, состоящий из 298 вопросов докторского уровня по биологии, химии, физике и математике. Это вопросы, которые могут решить только эксперты с годами обучения.

Claude Opus 4.5 набрал около 87%. GPT-5.2 Pro от OpenAI достиг 93%. Gemini 3 Deep Thinking от Google достиг 93,8%.

Речь идет о баллах докторского уровня на вопросах, созданных для различения экспертов от не-экспертов.

В программировании бенчмарк SWE-bench оценивает реальные задачи программной инженерии, а не академические упражнения. Настоящие проблемы, с которыми сталкиваются компьютерные ученые сегодня. В 2024 году лучшие модели застряли на 50%. С 80,9% Claude 4.5+ превзошел сегодняшнюю производительность ChatGPT в 80%. За один год произошел скачок на 30 пунктов.

Производительность GPT-5.2 сравнивается с производительностью человеческих профессионалов по 44 профессиям в бенчмарке GDP-Eval от OpenAI. В этом тесте ИИ равен или превосходит лучших экспертов сектора в 71% задач. Юристы, бухгалтеры, аналитики, маркетологи. Все профессии, которые считали себя в безопасности, потому что требовали диплома.

В математике лучшие модели сейчас получают 5% на AIME 2025 – экзамене, предназначенном для самых блестящих студентов страны.

Что остается сложным для ИИ – это научное открытие. На бенчмарках исследований нобелевского уровня баллы колеблются около 11%. ИИ еще не заменил исследователей, делающих фундаментальные прорывы.

Но траектория – вот что здесь действительно важно. Два года назад ИИ проваливал базовые собеседования по программированию. Сегодня он превосходит старших инженеров.

То, что случилось в Давосе, должно всех обеспокоить

Дарио Амодеи, CEO Anthropic, сделал заявления, которые потрясли аудиторию. По его словам, ИИ заменит почти всю работу разработчиков программного обеспечения в следующие 6-12 месяцев. Модели достигнут нобелевского уровня в нескольких областях к 2026 или 2027 году. А 50% младших офисных должностей могут исчезнуть в следующие 1-5 лет.

Он раскрыл, что в Anthropic инженеры почти не пишут код вручную больше. ИИ делает все, а люди проверяют и корректируют.

Напротив него был Демис Хассабис, CEO Google DeepMind, ИИ-подразделения Google. Он более осторожен, но признает 50% вероятность достижения AGI до 2030 года.

Сэм Альтман из OpenAI недавно написал, что они теперь знают, как построить AGI так, как его всегда понимали, и что OpenAI сейчас фокусируется на сверхинтеллекте.

Эти лидеры не согласны во всем. Есть несогласные голоса, которые стоит послушать. Ян ЛеКун, пионер глубокого обучения и лауреат премии Тьюринга, считает, что нынешние LLM никогда не приведут к интеллекту человеческого уровня. Для него и других исследователей в индустрии нужен совершенно другой подход. Он частично покинул Meta, потому что его скептицизм относительно этого технологического пути сделал его непопулярным.

Сам Хассабис говорит, что еще не хватает одного-двух прорывов перед настоящим AGI, особенно способности учиться на нескольких примерах и рассуждать долгосрочно.

Затем есть прошлые оптимистичные прогнозы Маска, которые не происходят по графику. Полное самоуправление Tesla должно было быть готово годы назад. Конечно, оно уже очень продвинуто. Машины водят себя сами уже в некоторых частях США, но это еще не демократизировано по всему миру.

Академический аргумент о легко собираемых возможностях также заслуживает внимания. Легкие открытия могли уже быть сделаны. Мы видим это в фармацевтической разработке, где каждое новое лекарство стоит все больше и больше. ИИ также может достичь плато.

Четыре сигнала, которые скажут вам – мы действительно там

Если хотите знать, действительно ли мы приближаемся к сингулярности, вот индикаторы для наблюдения.

1. Первый сигнал: экономика. Одно из определений сингулярности – экономический рост свыше 20% годовых. Самые динамичные экономики сегодня растут на 5-7%. Следите за потоками ИИ-инвестиций и цифрами производительности.

2. Второй сигнал: самоулучшение ИИ. Сингулярность предполагает, что ИИ может делать себя умнее без человеческого вмешательства. ИИ уже помогает проектировать чипы следующего поколения и оптимизировать архитектуры нейронных сетей, но у нас еще нет полностью автономных циклов.

3. Третий сигнал: насыщение бенчмарков. Когда ИИ набирает близко к 100% на всех тестах, которые мы ему предлагаем, включая те, что требуют креативного рассуждения – это мощный знак. Мы почти там в математике, быстро прогрессируем в науке и коде.

4. Четвертый сигнал: интерфейсы мозг-компьютер. Полное видение Курцвейла подразумевает слияние человека и ИИ. Neuralink уже работает над этим. И есть Optimus, гуманоидный робот Tesla. Маск предсказывает, что через три года роботы превзойдут хирургов. Когда у ИИ будет человеческая форма с руками для манипулирования физическим миром, мы окажемся на действительно незнакомой территории.

Что это на самом деле означает для вашей жизни

Если все это материализуется, последствия для наших жизней будут массивными.

McKinsey оценивает, что до 30% мировой рабочей силы может быть вытеснена автоматизацией к 2030 году. Хотя довольно спекулятивно, некоторые эксперты прогнозируют увеличение до 47% к 2034 году.

Это не просто заводские рабочие. Это юристы, бухгалтеры, радиологи и программисты. Работы, которые мы считали защищенными, потому что они требовали дипломов.

Оптимистичная версия говорит: мы входим в эру изобилия. Если ИИ делает работу, люди могут работать меньше. Это позволяет увеличить время для креативности, семьи и досуга. ИИ также может решить наши крупнейшие проблемы: болезни, изменение климата и производство еды.

Пессимистичная версия говорит: те, кто контролируют ИИ, станут экстраординарно могущественными, пока другие останутся позади.

Оба сценария могут сосуществовать. Что сделает разницу – это выборы, которые мы делаем сейчас как общество.

Что вы реально можете с этим сделать

Первое – понять технологию. Используйте ChatGPT, Claude, Grok, все эти инструменты. Тестируйте их. Смотрите, что они могут делать. Я говорю это постоянно: те, кто отказывается взаимодействовать, быстро останутся позади.

Но здесь есть практическая проблема: доступ. Подписки на передовые модели стоят $20-200 в месяц. API имеют региональные ограничения. Техническая сложность отпугивает многих.

Современные облачные платформы решают эту проблему. Сервисы вроде BotHub предоставляют доступ к передовым моделям – тем самым, о которых говорят в Давосе – прямо из браузера. Без барьеров входа, без технических сложностей.

Для доступа не требуется VPN, можно использовать российскую карту.

По ссылке вы можете получить 300 000 бесплатных токенов  для первых задач и приступить к работе с нейросетями прямо сейчас!

Особенность этого перехода в том, что он движется так быстро, что ждать, чтобы увидеть, больше не вариант. Не привязывайтесь к конкретному инструменту. Привяжитесь к пониманию того, что происходит.

Резюмируя

Подумайте о своих навыках. Что вы делаете, что ИИ не может делать сегодня? Креативность, эмпатия, лидерство и построение человеческих отношений. Как только вы это определили, удвойте усилия на том, что глубоко человечно.

Оставайтесь гибкими. Работа, которую вы делаете сегодня, может не существовать через пять лет, или по крайней мере не в нынешней форме. Но это не причина для паники. Это причина оставаться адаптивными.

Лидеры ИИ, будь то оптимисты вроде Амодеи или гораздо более осторожные вроде ЛеКуна, все сходятся на похожих временных рамках. Грядет что-то крупное. Называете ли вы это сингулярностью, AGI или революцией ИИ – неважно. Направление ясно. Возможности улучшаются экспоненциально.

В каждом крупном технологическом переходе в истории были победители и проигравшие. Те, кто увидел приход интернета. Те, кто понял мобильную связь. И те, кто ждал, пока это станет очевидно для всех.

Особенность этого перехода в том, что он движется так быстро, что ждать, чтобы увидеть, больше не вариант.