Ранее мы опубликовали заметку «Инженеры-проектировщики пока не могут использовать ИИ, но ждать осталось недолго», представляющую собой короткий пересказ большой статьи Рупиндера Тары. Теперь представляем вам ту часть той же статьи, в которой говорится о финансовой стороне проблемы.
Автор сознаёт, что на основе LLM невозможно добиться подлинной интеллектуализации разработки САПР/PLM. Действительно, в инженерии потребуются не языковые, а ещё далекие от индустриального уровня физические модели. При этом, учитывая нынешние огромные инвестиции в соответствующий ИИ, Р.Тара полагает, что существующие принципиальные трудности будут преодолены в обозримом – если не в ближайшем будущем.
С одной стороны, несколько известных триллионных и многомиллиардных компаний (проще всего упомянуть Microsoft) способны инвестировать в ИИ практически неограниченные ресурсы. Скорее всего, они развивают системы только на оcнове LLM, хотя нельзя исключить, что прямо или косвенно затрагивают и физические модели.
С другой стороны, Р.Тара имеет основания считать, что ИИ для САПР (хотя бы на уровне сегодняшний GPT-like систем), должен и может появиться не в майкрософтах, а именно в САПР; он сообщает некоторые данные об ИИ-инвестициях в этой отрасли.
Кто добьется ИИ-успеха: традиционные лидеры или стартапы?
Автор приводит таблицу, касающуюся финансов традиционных лидеров отрасли, см. ниже.
К безусловно объективным относятся данные об общей годовой выручке лидеров, здесь нет никаких неожиданностей: примерно на одном уровне ($6-7 миллиардов) – Dassault, Autodesk, Hexagon, Siemens Digital Industries Software), общая годовая выручка этих лидеров – около $33 миллиардов. Более условными, но всё же полезными, можно считать данные о средствах, выделяемых лидерами на НИОКР: в среднем – примерно по 20% от выручки: всего – около $7 миллиардов. И совсем условными кажутся данные о доле средств, выделяемых на ИИ из НИОКР: всего – $3,35 миллиардов. Впрочем, такая условность не мешает согласиться, что, вероятно, суммарно лидеры тратят на ИИ несколько миллиардов.
Однако, возможно, инженерный ИИ появится не у традиционных САПР-лидеров, а у стартапов. Майкл Финоккьяро собрал данные о более чем 779 стартапах, которые используют искусственный интеллект в проектировании, инженерии, PLM и производстве. По его оценке, за последние три года эти компании привлекли $19 млрд инвестиций. Если добавить проект Prometheus, частично финансируемым Джеффом Безосом, общий объем финансирования возрастает до $37 млрд, которые Рупиндер Тара сопоставляет с вышеупомянутыми $3 млрд, инвестируемыми в ИИ лидерами отрасли.
Кто-то обязательно добьется успеха
Р.Тара уверен: когда в разработку ИИ для проектирования и инженерии вкладываются такие деньги, а сотни компаний одновременно пытаются решить одну и ту же задачу, почти неизбежно, что кто-то найдет правильное решение. Для этого не нужны все 779 компаний. Достаточно одной.
Проект Prometheus, располагающий бюджетом свыше 18 млрд долларов и поддержкой Джеффа Безоса, вполне способен справиться с этой задачей самостоятельно. Его финансирование превышает суммарные бюджеты на исследования и разработки Autodesk и Dassault Systèmes. Все эти ресурсы направлены на одну цель — создать искусственный интеллект, который проектирует как инженер, а не просто имитирует его в диалоге.
Но успех может прийти не только к Prometheus.
Компания Motif, основанная Амаром Ханспалом (который некоторое время был одним из генеральных директоров Autodesk), привлекла $46 млн для создания новой системы проектирования зданий с нуля — облачной и свободной от ограничений старого программного кода.
Компания Leo AI, которую возглавляет Маор Фарид, привлекла сравнительно небольшие $9,7 долларов, но ее продукт уже используют около 20 тысяч инженеров-механиков.
Проснитесь, спящие гиганты
По мнению автора, крупным компаниям давно пора объявить тревогу, однако большинство из них пока предпочитает ничего не менять.
Autodesk заслуживает уважения за то, что пытается создать собственную ИИ-систему, а не просто подключить большую языковую модель к существующему CAD API. Но даже если компания уже завтра полностью перейдет на аппаратные технологии ИИ от NVIDIA, до появления полноценного ИИ-приложения для проектирования, скорее всего, пройдет еще несколько лет.
Остальные лидеры рынка, похоже, считают, что могут спокойно переждать происходящее. Они уверены, что только они умеют строить точную геометрию — например, используя ядро Parasolid. Однако они забывают, что точная параметрическая геометрия — лишь один из видов геометрии. Современные геометрические ядра плохо работают со свободными органическими формами, облаками точек и полигональными сетками, хотя именно такие модели часто встречаются в реальном мире. Они продолжают утверждать, что их программное обеспечение удобно, но только для тех, кто уже умеет им пользоваться. И, как многие разработчики профессионального ПО — от CAD-систем до программ моделирования и SQL-баз данных, — они по-прежнему требуют, чтобы пользователи изучали язык программы, вместо того чтобы создавать программы, которые понимают естественный язык пользователя. Но сегодня мы уже знаем, что интерфейс на естественном языке действительно работает.
***
После падения метеорита динозавры не получили многих лет на то, чтобы приспособиться к новым условиям. Их мир изменился очень быстро. По мнению автора, у САПР-компаний такого запаса времени тоже нет.