Метка: Энергетика

На протяжении последних 20 лет, со времен интернет-бума, бума SaaS-компаний и облачного бума, доминирующей парадигмой было программное обеспечение. Даже сам термин «инженер» сместился от инженера-физика к инженеру-программисту. Фонд N, в отличие от многих других венчурных фондов, оставался на периферии этого тренда, поскольку он практически не финансирует программное обеспечение. Его инвестиции делятся примерно на три части: здравоохранение, биотехнологии, роботохирургия и медицинские приборы; аэрокосмическая отрасль, оборона, производство и промышленное применение; и «основные технологии», которые определяются скорее тем, что они не делают — технологии, где очень мало интернета, социальных сетей, мобильных или рекламных технологий.

Самый главный вывод — скорость энергетического перехода до сих пор была линейной. Даже в Европе доля возобновляемых источников энергии в конечном потреблении энергии растет всего на 0,6% в год. Некоторые предшествующие преобразования в промышленности происходили быстрее, например, в 1960 году начался 20-летний уход от производства стали в мартеновских печах. К 1980–1990-м годам мартеновский процесс был практически полностью заменен на кислородно-конвертерный процесс (BOF, Basic Oxygen Furnace) и электросталеплавильный процесс (EAF, Electric Arc Furnace). Но этому есть простая причина: в то время новые технологии производства стали сокращали время производства и потребление энергии на 80-90%. Другими словами, переход на новые процессы производства стали окупился сам по себе и вознаградил первых пользователей. Сегодня это не так: с 2010 года для продвижения перехода на возобновляемые источники энергии линейными темпами потребовались глобальные расходы в размере 9 триллионов долларов США.

Сегодня Япония находится на пути к увеличению своего оборонного бюджета до 2% от ВВП к 2027 финансовому году (с ~1% в прошлом). Чтобы достичь целевого показателя в 2% ВВП, Япония будет увеличивать свои расходы на триллион иен каждый год до 2027 года. Совокупные расходы составят 43 трлн иен в период с 2023 по 2027 финансовый год по сравнению с 27 трлн иен в период с 2019 по 2023 финансовый год. Пентагон обратился к Японии с просьбой увеличить расходы на оборону до 3% от ВВП. США активно продвигают так называемое «дружеское производство» в сфере оборонных поставок. Признавая, что их собственный промышленный потенциал значительно отстает от китайского, США активно пытаются использовать промышленный потенциал своих союзников. Посол США в Японии недавно призвал Токио играть более активную роль в разработке, производстве и поставках оружия «для укрепления нашей коллективной безопасности».

В 2025 и 2026 годах ИИ-агенты будут постепенно совершенствоваться. В 2027 году кодирующие (программирующие) агенты наконец-то станут достаточно хороши, чтобы существенно подстегнуть НИОКР в области ИИ, что приведет к взрыву интеллекта, который достигнет уровня человеческого где-то в середине 2027 года и достигнет уровня суперинтеллекта к началу 2028 года. Правительство США начинает понимать, что к чему, где-то в начале 2027 года, потенциально увидев, что ИИ может стать решающим стратегическим преимуществом в кибервойнах, и начинает втягивать ИИ-компании в свою орбиту — не полностью национализируя их, но подталкивая их к более оборонно-контрактным отношениям. Примерно в это же время просыпается Китай, крадет параметры (weights) ведущих американских ИИ-моделей и сохраняет почти равное с США положение. Возникает гонка вооружений, которая побуждает обе страны срезать углы в безопасности и добиваться полной автоматизации, несмотря на возражения общественности; это происходит крайне быстро, и к ~2029 году большая часть экономики автоматизирована. Если ИИ будет неправильно настроен, он может выступить против человека уже в 2030 году (то есть после того, как он автоматизирует достаточную часть экономики, чтобы выжить без нас).

Возникает необходимость создания национальных локализованных под каждое общество и государство AI-моделей и экосистем с их собственными ценностями, а не делегирование этих процессов американским или китайским мега-корпорациям. Каждая страна заинтересована в развитии собственных национальных AI-чемпионов, которые будут использовать эту технологию на благо местного населения, поскольку невозможно отдать «мозг» страны на аутсорсинг таким компаниям, как OpenAI или Google, из-за риска их несоответствия целям. Таким образом критически важной становится локализации AI-инфраструктуры для здравоохранения и образования на национальном уровне и на личных устройствах пользователей в стране.