Является ли ChatGPT от OpenAI и Google Gemini AIaaS — искусственным интеллектом как услугой?

Когда искусственный интеллект становится товаром: битва за доминирование облачного ИИ

Превращение искусственного интеллекта из области исследований в общедоступную услугу знаменует собой фундаментальный сдвиг в технологическом ландшафте. Примерами этого развития служат ChatGPT от OpenAI и Google Gemini. Обе системы воплощают концепцию «искусственного интеллекта как услуги» (AIaaS), которая позволяет компаниям и частным лицам получать доступ к мощным функциям ИИ без необходимости использования собственной инфраструктуры.

Актуальность этого развития подтверждается впечатляющими цифрами. Мировой рынок AIaaS в 2024 году оценивался в 24,73 млрд долларов США, и ожидается, что к 2030 году он вырастет до 190,63 млрд долларов США, что соответствует совокупному годовому темпу роста в 40,2%. Этот стремительный рост подчёркивает, что AIaaS — это не просто технологический тренд, а фундаментальная переориентация делового мира.

ChatGPT и Google Gemini представляют собой две разные философии. ChatGPT позиционирует себя как универсальный интерфейс языковой модели, ориентированный, прежде всего, на обработку текста и диалоговое взаимодействие, тогда как Gemini функционирует как комплексный мультимодальный сервис, способный одновременно обрабатывать текст, изображения, аудио и код. Эти фундаментальные различия в подходах определяют не только технические характеристики обеих платформ, но и их рыночное позиционирование и возможные области применения.

В этой статье систематически рассматривается, как ChatGPT и Google Gemini представляют и реализуют модель искусственного интеллекта как услуги (ИИаза-услуга). Сначала рассматриваются исторические корни обеих систем, а затем подробно анализируются их технические механизмы и составляющие. Затем описывается текущее состояние обеих платформ, приводятся примеры практического использования и обсуждаются такие важные аспекты, как вопросы конфиденциальности и риски безопасности. Наконец, особое внимание уделяется будущим разработкам и тенденциям в области облачных сервисов искусственного интеллекта (ИИ).

Технологическая генеалогия

История ChatGPT и Google Gemini неразрывно связана с развитием облачных вычислений и искусственного интеллекта. Чтобы понять современное положение обеих систем, необходимо изучить их происхождение и ключевые события, приведшие к их развитию.

Истоки облачных вычислений восходят к 1997 году, когда этот термин был впервые определён. Впоследствии эта основа позволила предоставлять ресурсоёмкие приложения искусственного интеллекта (ИИ) через интернет, не требуя от пользователей приобретения дорогостоящего оборудования. Запуск Amazon Web Services в 2006 году ознаменовал начало современной облачной инфраструктуры. В 2010 году к ним присоединился Microsoft Azure, а Google Cloud заняла третье место среди основных поставщиков. Эти три платформы сегодня составляют основу индустрии ИИ как услуги (AIaaS) и вместе контролируют более 60% мирового рынка облачных технологий.

Компания OpenAI была основана в декабре 2015 года Сэмом Альтманом, Илоном Маском, Грегом Брокманом и другими ведущими технологами с заявленной миссией — безопасной и этичной разработкой общего искусственного интеллекта. Первые годы были отмечены фундаментальными исследованиями и разработкой таких инструментов, как OpenAI Gym для обучения с подкреплением. Решающий прорыв произошел в 2018 году с появлением первого поколения генеративных предобученных трансформеров (GPT). Эти модели впервые продемонстрировали способность генерировать текст, подобный человеческому, и решать сложные языковые задачи.

В 2019 году OpenAI совершила стратегический переход от некоммерческой организации к модели с ограниченной прибылью для привлечения инвестиций. Партнерство с Microsoft, в рамках которого было инвестировано 1 миллиард долларов США, обеспечило OpenAI доступ к облачной инфраструктуре Azure, необходимой для обучения крупномасштабных языковых моделей. За этим в июне 2020 года последовал выпуск GPT-3 со 175 миллиардами параметров, который привлек всеобщее внимание своей способностью генерировать связный, похожий на человеческий текст. Наконец, в ноябре 2022 года был запущен ChatGPT как удобный пользовательский интерфейс для GPT-3.5. Приложение достигло миллиона пользователей всего за пять дней и стало самым быстрорастущим приложением в истории.

Разработка Google Gemini пошла по другому пути. Google уже вкладывала значительные средства в искусственный интеллект с начала 2000-х годов, особенно после приобретения DeepMind в 2014 году. DeepMind получила мировое признание, когда её программа AlphaGo победила чемпиона мира по игре в го Ли Седоля в 2016 году. Этот опыт в области глубокого обучения и обучения с подкреплением лег в основу Gemini.

В мае 2023 года Google объявила о Gemini как о преемнике PaLM 2 во время своего доклада на конференции I/O. В отличие от других основных языковых моделей, Gemini изначально разрабатывалась как мультимодальная система, способная обрабатывать не только текст, но и изображения, аудио, видео и код. Она была разработана в рамках сотрудничества DeepMind и Google Brain, которые в апреле 2023 года объединились в Google DeepMind. В декабре 2023 года Gemini 1.0 была официально представлена ​​в трёх вариантах: Gemini Ultra для высокосложных задач, Gemini Pro для широкого спектра приложений и Gemini Nano для задач, выполняемых на устройствах.

Ещё одним важным событием стала постепенная замена Google Ассистента на Gemini. В марте 2025 года Google официально объявила, что Gemini заменит предыдущего Ассистента на большинстве мобильных устройств. Это решение отражало стратегическую переориентацию Google на превращение Gemini в центральную платформу искусственного интеллекта для всех сервисов Google. За этим в октябре 2025 года последовал запуск Gemini for Home, функциональность которого была расширена на устройства умного дома, такие как колонки и дисплеи.

Технологическая инфраструктура обеих систем заслуживает особого внимания. ChatGPT использует облако Microsoft Azure в качестве основы, эксклюзивное партнёрство с которым действует до 2030 года. OpenAI также заключила масштабные соглашения с Oracle Cloud Infrastructure для расширения своих возможностей. Google Gemini, в свою очередь, полностью работает на собственной облачной инфраструктуре Google и использует специализированные тензорные процессоры (TPU), специально оптимизированные для задач ИИ. Gemini 2.0 был обучен и полностью построен на TPU шестого поколения от Google, Trillium.

Развитие обеих платформ демонстрирует чёткую тенденцию: демократизацию искусственного интеллекта посредством облачных сервисов. То, что раньше было доступно только крупным исследовательским институтам и технологическим компаниям, теперь доступно каждому через простые API и веб-интерфейсы. Эта трансформация значительно снизила барьеры для внедрения ИИ и открыла путь к новым бизнес-моделям.

Анатомия систем: центральные механизмы и строительные блоки

Чтобы понять, как ChatGPT и Google Gemini работают как решения AIaaS, необходимо проанализировать их базовые механизмы и технические компоненты. Обе системы основаны на сложных нейронных сетях, но существенно различаются по архитектуре и возможностям.

ChatGPT основан на архитектуре GPT, основанной на модели Transformer. Текущее поколение, GPT-5, выпущенное в августе 2025 года, использует унифицированную архитектуру модели с системой динамической маршрутизации. Эта система позволяет модели выполнять рассуждения на разной глубине в зависимости от сложности запроса. Для простых задач, таких как запросы на встречи или составление сводок, модель быстро реагирует с помощью облегченного уровня рассуждений. Для более сложных запросов, таких как отладка кода или стратегическое планирование, она активирует более глубокий путь рассуждений. Благодаря возможности двойной маршрутизации GPT-5 быстрее и точнее своих предшественников.

В GPT-5 контекстное окно было расширено до миллиона токенов, что позволяет обрабатывать целые книги, объёмные документы или длинные цепочки электронных писем без потери контекста. Это решает одну из самых серьёзных проблем предыдущих моделей: потерю контекста в длительных разговорах. Также заметно улучшение в борьбе с галлюцинациями. GPT-5 обучена более чётко определять неопределённости и признавать свои ограничения вместо того, чтобы давать сфабрикованные ответы.

Ещё одна отличительная особенность ChatGPT — персонализация. GPT-5 предлагает четыре встроенных типа личности: «Слушатель» для эмпатических размышлений, «Ботаник» для детального анализа, «Циник» для сухого сарказма и «Робот» для формальной нейтральности. Пользователи Pro-версии также могут сохранять собственные напоминания и настройки стиля, что позволяет модели адаптироваться к стилю бренда или предпочтительным рабочим процессам.

ChatGPT предоставляется по нескольким каналам. Конечные пользователи могут получить доступ к веб-приложению, которое предоставляется бесплатно с ограниченным доступом к GPT-5, или по платной подписке ChatGPT Plus с расширенными функциями. Для предприятий OpenAI предлагает ChatGPT Team и ChatGPT Enterprise с дополнительными функциями безопасности и управления. ChatGPT Enterprise предоставляет неограниченный доступ к GPT-4 и GPT-5, расширенные инструменты анализа данных, консоли администратора для управления пользователями, единый вход, верификацию домена и аналитическую панель для анализа использования. Данные клиентов не используются для обучения моделей OpenAI, а обмен данными шифруется как при хранении, так и при передаче.

Разработчики могут напрямую получать доступ к моделям GPT и интегрировать их в свои приложения через API OpenAI. Этот API доступен исключительно через Microsoft Azure и работает на инфраструктуре Azure. Это позволяет компаниям легко интегрировать функционал ChatGPT в существующие рабочие процессы без необходимости создания собственной инфраструктуры ИИ.

Google Gemini, с другой стороны, изначально разрабатывался как мультимодальная система. В отличие от ChatGPT, который изначально обрабатывал только текст, а затем был расширен за счёт добавления возможностей обработки изображений и аудио, Gemini изначально разработан для одновременного понимания и генерации различных типов данных. Gemini может обрабатывать текст, изображения, аудио и видео в качестве входных данных, а также создавать различные выходные форматы. Эта возможность основана на том, что Gemini изначально обучался с использованием различных модальностей, а не объединял отдельные компоненты для разных типов данных.

Техническая архитектура Gemini основана на масштабной совместной разработке Google DeepMind и Google Research. Модель использует методы обучения с подкреплением, успешно зарекомендовавшие себя в AlphaGo, в сочетании с самыми передовыми архитектурами Transformer. Gemini 2.0, анонсированный в декабре 2024 года, обеспечит нативный вывод изображений и звука, а также использование интегрированных инструментов. Это обеспечивает динамическое взаимодействие, например, описание изображения или краткое содержание видеоклипа.

Особенностью Gemini является доступность различных размеров, адаптированных под различные сценарии использования. Gemini Ultra — самая мощная модель для решения сложнейших задач, которая, по данным Google, превосходит GPT-4 в различных бенчмарках. Gemini Pro оптимизирован для широкого спектра задач и интегрирован во множество сервисов Google, включая Google Поиск, Gmail и Google Документы. Наконец, Gemini Nano разработан для работы на конечных устройствах, таких как смартфоны, и стал первым устройством, интегрированным в Pixel 8 Pro.

Gemini доступен на различных продуктах и ​​платформах. Конечные пользователи получают доступ к приложению Gemini, которое заменяет устаревший Google Assistant. Корпоративные клиенты могут использовать Gemini Enterprise — платформу искусственного интеллекта на основе агентов, представленную в октябре 2025 года. Gemini Enterprise — это комплексная платформа, включающая доступ к новейшим моделям Gemini, готовым агентам Google для таких функций, как глубокие исследования и генерация идей, инструменты для создания пользовательских агентов, рабочую среду без программирования для оркестровки агентов, безопасную интеграцию данных и централизованный уровень управления для мониторинга и обеспечения качества.

Разработчики могут получить доступ к Gemini через Vertex AI и Google Cloud Platform. Vertex AI предоставляет полностью управляемую платформу для разработки, развертывания и масштабирования моделей ИИ. Интеграция с Google Kubernetes Engine обеспечивает бесперебойную оркестровку больших рабочих нагрузок ИИ.

Ключевое техническое различие между ChatGPT и Gemini заключается в базовой инфраструктуре. ChatGPT использует облако Microsoft Azure, работающее на базе графических процессоров NVIDIA. Недавнее соглашение предусматривает развертывание Azure первых крупномасштабных кластеров на базе NVIDIA GB300 NVL72 для рабочих нагрузок OpenAI. Google Gemini, в свою очередь, полностью работает на собственной инфраструктуре Google и использует TPU, специально оптимизированные для тензорных вычислений. TPU обеспечивают значительные преимущества при масштабировании рабочих нагрузок ИИ и более экономичны для определенных типов вычислений. Обучение и вывод Gemini 2.0 полностью осуществлялись на TPU шестого поколения — Trillium.

Предоставление обеих систем в виде облачных сервисов позволяет абстрагировать огромные вычислительные мощности, необходимые для обучения и запуска этих моделей. Пользователи и компании могут получить доступ к передовым возможностям искусственного интеллекта без необходимости инвестировать в дорогостоящее оборудование или нанимать специализированных экспертов в этой области. Облачная архитектура также обеспечивает постоянное обновление и улучшение моделей без вмешательства пользователя.

Новое измерение цифровой трансформации с «Управляемым ИИ» (искусственным интеллектом) – платформа и решение B2B | Xpert Consulting - Изображение: Xpert.Digital

Здесь вы узнаете, как ваша компания может быстро, безопасно и без высоких барьеров для входа внедрять индивидуальные решения на основе ИИ.

Управляемая платформа ИИ — это ваш комплексный и простой в использовании пакет решений для искусственного интеллекта. Вместо того, чтобы разбираться со сложными технологиями, дорогостоящей инфраструктурой и длительными процессами разработки, вы получаете готовое решение, адаптированное под ваши потребности, от специализированного партнера — часто в течение нескольких дней.

Краткий обзор основных преимуществ:

⚡ Быстрое внедрение: от идеи до внедрения в эксплуатацию — всего за несколько дней, а не месяцев. Мы предлагаем практичные решения, которые приносят мгновенную пользу.

🔒 Максимальная безопасность данных: Ваши конфиденциальные данные остаются у вас. Мы гарантируем безопасную и соответствующую требованиям обработку данных без передачи третьим лицам.

💸 Отсутствие финансового риска: вы платите только за результат. Высокие первоначальные вложения в оборудование, программное обеспечение или персонал полностью исключены.

🎯 Сосредоточьтесь на своей основной деятельности: сосредоточьтесь на том, что у вас получается лучше всего. Мы возьмём на себя всю техническую реализацию, эксплуатацию и обслуживание вашего ИИ-решения.

📈 Перспективность и масштабируемость: ваш ИИ растёт вместе с вами. Мы обеспечиваем постоянную оптимизацию и масштабируемость, а также гибко адаптируем модели к новым требованиям.

Подробнее об этом здесь:

• Управляемое решение на основе ИИ — промышленные услуги ИИ: ключ к конкурентоспособности в секторах услуг, промышленности и машиностроения

Текущая позиция: значение и применение в современном контексте

Значимость ChatGPT и Google Gemini как решений на базе искусственного интеллекта как услуги (ИИ как услуги) наиболее очевидна благодаря их широкому внедрению и влиянию на различные отрасли и сферы применения. Обе платформы изменили способы взаимодействия людей и компаний с искусственным интеллектом.

ChatGPT стал одним из самых распространённых инструментов искусственного интеллекта. В августе 2024 года число еженедельно активных пользователей ChatGPT достигло 200 миллионов. Эта впечатляющая база пользователей включает как отдельных пользователей, использующих ChatGPT для решения повседневных задач, так и компании, интегрировавшие этот инструмент в свои бизнес-процессы. Исследование показало, что три четверти разговоров в ChatGPT посвящены практическим рекомендациям и повседневным задачам. Это подчёркивает, что ChatGPT — это не просто технологический эксперимент, а практический инструмент, решающий реальные проблемы.

Области применения ChatGPT разнообразны. В сфере обслуживания клиентов такие компании, как Octopus Energy, используют чат-ботов на базе GPT для обработки 44% запросов, фактически заменяя собой около 250 сотрудников службы поддержки. Salesforce интегрирует Einstein GPT — инструмент, который помогает отделам продаж создавать персонализированные электронные письма и ответы на основе данных CRM. В сфере электронной коммерции компании используют ChatGPT для перевода отзывов клиентов, оптимизации SEO-контента и персонализации результатов поиска. Одним из примеров является детский интернет-магазин MammyClub, который использует ChatGPT для отправки подписчикам персонализированных электронных писем с учетом возраста и пола их детей.

ChatGPT Enterprise зарекомендовал себя как предпочтительное решение для крупных предприятий. Такие клиенты, как ODP Corporation, используют чат-боты на базе ChatGPT для поддержки внутренних бизнес-процессов, в частности, в сфере управления персоналом, где они оптимизируют процесс проверки документов, создают новые должностные инструкции и улучшают коммуникацию между сотрудниками. Управление цифрового правительства Сингапура Smart Nation изучает возможности ChatGPT в сфере разработки политики, операционной деятельности и коммуникаций в государственном секторе.

Google Gemini зарекомендовал себя как неотъемлемая часть экосистемы Google. Более миллиарда пользователей получают доступ к обзорам на базе ИИ через поиск Google, что обеспечивает Gemini огромный охват. Интеграция Gemini с такими продуктами, как Gmail, Google Docs, Google Meet и Google Workspace, позволяет миллионам пользователей использовать функции на базе ИИ в своих повседневных рабочих процессах.

Мультимодальные возможности Gemini открывают уникальные возможности использования. Volkswagen US интегрировал Gemini в приложение myVW, что позволяет пользователям взаимодействовать с руководством по эксплуатации автомобиля и получать информацию о его функциях с помощью голосовых команд и визуального ввода. Bell Canada внедрила Gemini AI для улучшения цифрового обслуживания клиентов, что привело к экономии средств в размере 20 миллионов долларов. Best Buy использует Gemini для автоматизации суммирования вызовов, сокращая время решения проблем до 90 секунд на каждое взаимодействие.

Платформа Gemini Enterprise, запущенная в октябре 2025 года, направлена ​​на внедрение ИИ-агентов в работу предприятий. Платформа позволяет сотрудникам получать доступ ко всем данным компании, искать информацию и задействовать агентов для выполнения различных задач через интуитивно понятный интерфейс чата. Такие компании, как JCOM, Radisson Hotel Group и американская страховая компания, решают сложные бизнес-задачи с помощью технологий ИИ от Google. Accenture разработала более 450 агентов, доступных в Google Cloud Marketplace.

Роль ChatGPT и Gemini на рынке искусственного интеллекта как услуги (AIaaS) невозможно переоценить. Они представляют собой два доминирующих подхода к облачным сервисам искусственного интеллекта (ИИ). ChatGPT представляет собой подход, основанный на чистой языковой модели, основанный на взаимодействии на естественном языке и возможностях диалога. Gemini же воплощает интегрированный, мультимодальный подход, органично встраиваемый в обширную экосистему продуктов и услуг.

Конкурентная динамика между двумя платформами стимулирует непрерывные инновации. В августе 2025 года OpenAI запустила GPT-5, предлагающую расширенные возможности логического мышления, увеличенные контекстные окна и улучшенную мультимодальность. Google ответила выпуском Gemini 2.0, которая предлагает встроенный вывод изображений и звука, улучшенные возможности агентов и интеграцию со всей инфраструктурой Google Cloud.

Интеграция обеих платформ с существующими корпоративными приложениями — ещё один ключевой аспект их актуальности. ChatGPT доступен через API, которые позволяют разработчикам встраивать функциональность GPT в свои приложения. Gemini доступен через Vertex AI и Google Cloud и обеспечивает бесшовную интеграцию с Google Workspace и другими сервисами Google.

Цены на обе платформы отражают их позиционирование как решений AIaaS. ChatGPT предлагает многоуровневую модель ценообразования: от бесплатного доступа с ограниченными функциями до ChatGPT Plus за 20 долларов в месяц, ChatGPT Team и ChatGPT Enterprise для крупных организаций. Google Gemini также доступен по различным тарифным планам: приложение Gemini бесплатно для конечных пользователей, а Gemini Enterprise предлагает индивидуальные цены для предприятий.

Текущая значимость ChatGPT и Gemini также отражается в их роли катализаторов развития более широкой индустрии искусственного интеллекта как услуги (AIaaS). Их успех вдохновил множество других провайдеров на разработку аналогичных сервисов. Anthropic с Claude, Meta с Llama и множество стартапов борются за долю рынка в этой быстрорастущей сфере. Наличие такой конкуренции подтверждает обоснованность модели искусственного интеллекта как услуги (AIaaS) и стимулирует дальнейшие инновации.

Практическая значимость: конкретные примеры использования и иллюстрации

Чтобы проиллюстрировать практическую значимость ChatGPT и Google Gemini как решений на базе искусственного интеллекта как услуги (ИИ как услуги), полезно рассмотреть конкретные примеры их использования в различных отраслях. Эти примеры иллюстрируют, как обе платформы решают реальные бизнес-задачи и создают ценность.

В сфере финансовых услуг American Express внедрила Azure AIaaS для обнаружения мошенничества и управления рисками. Система обрабатывает данные о транзакциях в режиме реального времени, выявляя аномалии и схемы мошенничества. Благодаря использованию систем на базе ChatGPT, American Express значительно повысила точность обнаружения мошенничества, одновременно сократив количество ложных срабатываний. Облачная архитектура позволяет масштабировать систему по мере роста объёмов транзакций без дополнительных инвестиций в оборудование.

Другой яркий пример — здравоохранение. Компания Pfizer использует AWS AIaaS для разработки лекарственных препаратов. Платформа анализирует большие объёмы медицинских данных, данные визуализации и данные пациентов для постановки диагноза и составления планов лечения. Системы на базе ChatGPT используются для анализа отчётов о клинических исследованиях, проведения обзоров литературы и выявления потенциальных кандидатов на лекарственные препараты. Скорость проведения такого анализа значительно возросла благодаря использованию AIaaS, что сокращает время от открытия новых препаратов до их вывода на рынок.

В розничной торговле Macy's внедрила Google Cloud AIaaS для персонализированного взаимодействия с покупателями. Система использует модели машинного обучения для рекомендации товаров, прогнозирования спроса и автоматизации маркетинга. Мультимодальные возможности Gemini позволяют покупателям загружать изображения товаров и находить похожие позиции в каталоге. Визуальный поиск значительно улучшает процесс покупок и повышает конверсию.

Особенно инновационный вариант использования — в сфере логистики. UPS использует Google Cloud AIaaS для оптимизации маршрутов. Система анализирует данные о дорожном движении и погоде в режиме реального времени, чтобы рассчитать наиболее эффективные маршруты доставки. Это не только сокращает сроки доставки, но и значительно снижает расход топлива и выбросы CO2. Масштабируемость облачного решения позволяет UPS ежедневно обрабатывать миллионы отправлений без ущерба для производительности.

В сфере страхования компания USAA внедрила AWS Textract и другие инструменты AIaaS для автоматизации обработки страховых случаев. Система использует распознавание документов и изображений на базе искусственного интеллекта для автоматического рассмотрения и одобрения страховых случаев. Это значительно сократило время обработки страховых случаев и повысило уровень удовлетворенности клиентов. Способность ChatGPT понимать естественный язык позволяет точно интерпретировать и обрабатывать сложные описания страховых случаев.

Другой яркий пример — из индустрии медиа и развлечений. ViacomCBS использует AWS Rekognition AIaaS для классификации контента и анализа аудитории. Система помогает классифицировать контент, рекомендовать медиа и прогнозировать поведение зрителей. Мультимодальные возможности Gemini могут быть особенно ценны в этом случае, поскольку система может одновременно анализировать видео, аудио и текстовые данные, чтобы получить более полное представление о предпочтениях зрителей.

В сфере образования компания Carnegie Learning внедрила AWS AIaaS для создания адаптивных учебных программ. Система анализирует данные учащихся и модели их поведения, создавая персонализированные учебные программы, соответствующие их индивидуальным потребностям. Системы обучения на базе ChatGPT помогают учащимся с домашними заданиями, объясняют концепции и предоставляют обратную связь, тем самым улучшая результаты обучения.

Конкретный практический пример можно найти у Promevo, партнёра Google Cloud, который использует Gemini для Google Workspace внутри компании. Для отделов продаж Promevo использует Gemini для автоматизации трудоёмких задач, таких как создание презентаций, создание таблиц SEO-эффективности и составление бюджета для встреч с клиентами. Отделы продаж могут использовать Gemini для автоматического заполнения ключевых показателей эффективности и создания хорошо структурированных презентаций для клиентов с помощью Google Slides. Это позволяет им больше концентрироваться на взаимодействии с клиентами, а не на административных задачах, таких как ввод данных или создание слайдов, что повышает как производительность, так и качество результатов.

Gemini помогает маркетинговым командам оптимизировать создание контента, предоставляя умные шаблоны, предложения по контенту и инструменты для совместной работы в режиме реального времени, которые позволяют участникам команды легко взаимодействовать из разных мест. Все эти функции помогают маркетинговым командам эффективно создавать увлекательные презентации и отчёты на основе данных, поддерживая единообразный и эффективный имидж бренда на всех платформах.

Эти примеры использования демонстрируют универсальность и практические преимущества ChatGPT и Google Gemini как решений на базе искусственного интеллекта как услуги (ИИ). Они показывают, что обе платформы — это не просто теоретические концепции, а конкретные инструменты, создающие ценность в различных отраслях и сценариях использования. Облачная архитектура позволяет компаниям любого размера получать доступ к передовым возможностям ИИ без необходимости инвестировать в дорогостоящую инфраструктуру. Это делает доступ к ИИ более демократичным и позволяет даже небольшим компаниям использовать преимущества искусственного интеллекта.

Проблемные аспекты: критическое обсуждение

Несмотря на впечатляющие возможности и широкое распространение ChatGPT и Google Gemini в качестве решений AIaaS, существуют серьёзные проблемы и противоречия, требующие критического подхода. Эти проблемы варьируются от рисков для конфиденциальности и безопасности до вопросов точности и этических вопросов.

Одна из основных проблем, связанных с искусственным интеллектом как услугой (AIaaS), — это конфиденциальность и безопасность данных. При использовании AIaaS компаниям часто приходится передавать конфиденциальные данные третьим лицам, что может привести к потенциальным утечкам или нецелевому использованию данных. В случае ChatGPT платформа собирает и хранит пользовательские данные, такие как данные учётных записей, историю разговоров и IP-адреса, что вызывает опасения по поводу конфиденциальности как у отдельных лиц, так и у компаний. Конфиденциальная информация, передаваемая в ходе взаимодействия, может храниться или использоваться для обучения моделей, если не будут изменены определённые настройки.

Исследование показало, что 77% сотрудников обмениваются конфиденциальными корпоративными данными через ChatGPT и другие инструменты искусственного интеллекта, что создаёт значительные риски безопасности и несоответствия требованиям. Ярким примером является компания Samsung, где в апреле 2023 года сотрудники загрузили в ChatGPT конфиденциальные данные, такие как исходный код и протоколы совещаний, что привело к утечке данных. С июня 2022 года по май 2023 года киберпреступники продали 100 000 учётных данных ChatGPT в даркнете. В марте и апреле 2023 года в среднем происходило два инцидента кибербезопасности в неделю, включая инцидент, в ходе которого были раскрыты платёжные данные примерно 1,2% пользователей ChatGPT.

Компании сталкиваются с особыми трудностями. Использование ChatGPT в коммерческих целях может повлечь за собой ряд рисков, связанных с нарушением прав интеллектуальной собственности. Предоставление информации об изобретении в ChatGPT может считаться публичным раскрытием информации в соответствии с патентным законодательством, что позволяет другим участникам отрасли воспроизводить изобретение. Предоставление конфиденциальных данных в ChatGPT может лишить его статуса коммерческой тайны. Политика OpenAI в отношении API гласит, что предоставленные данные могут быть использованы для обучения будущих моделей.

ChatGPT не соответствует требованиям HIPAA и не может обрабатывать защищённую медицинскую информацию, поскольку OpenAI не подписывает соглашения о деловом партнёрстве. Это существенно ограничивает его применение в таких конфиденциальных областях, как здравоохранение. Соблюдение GDPR требует установления правовых оснований для передачи персональных данных в OpenAI и проведения оценки влияния передачи данных, хранящихся на серверах в США.

Google Gemini сталкивается с аналогичными проблемами конфиденциальности. Политики конфиденциальности Google зачастую носят общий характер, из-за чего неясно, как именно данные пользователей из различных сервисов используются для обучения Gemini. Непрозрачность политики конфиденциальности привела к недоверию и опасениям, что Google ставит скорость выше безопасности и прозрачности.

Ещё одной серьёзной проблемой является точность и надёжность выходных данных. И ChatGPT, и Gemini склонны к галлюцинациям, когда модели генерируют правдоподобную, но фактически неверную или полностью сфабрикованную информацию. Это фундаментальная проблема всех основных языковых моделей, поскольку они работают, предсказывая наиболее вероятную последовательность следующих слов, а не обращаясь к базе данных проверенных фактов. Тесты CNET показали, что Gemini придумывает названия ресторанов, научные статьи и даже видеоролики на YouTube.

Проблема галлюцинаций может проявляться по-разному: от предоставления неточных сводок до выдумывания несуществующих ссылок или фактов. Пользователи сообщают, что Gemini предоставляет ссылки на статьи 2022 года в ответ на запрос о текущих новостях или цитирует источники, не содержащие заявленной информации. Это может вводить в заблуждение пользователей из самых разных областей: от студентов, проводящих исследования, до специалистов, принимающих решения на основе данных.

Предвзятость и этические вопросы представляют собой ещё одну серьёзную проблему. Одной из наиболее широко обсуждаемых проблем Gemini была предвзятость и этические вопросы в её ответах, особенно в функции генерации изображений. В начале 2024 года пользователи обнаружили, что модель генерировала исторически неточные изображения, например, изображая солдат нацистской эпохи, пап и отцов-основателей Америки как цветных людей. Это произошло потому, что, пытаясь избежать распространённой ошибки искусственного интеллекта, заключающейся в недооценке разнообразия, Google настроила модель так, чтобы она отображала широкий спектр людей, но не учитывала исторические контексты, в которых такое разнообразие было бы неточным.

Эта предвзятость не ограничивалась историческими неточностями. Модель также демонстрировала тенденцию отклонять запросы на изображения белых людей, но при этом легко генерировать изображения представителей других национальностей. Помимо генерации изображений, пользователи отмечали политическую предвзятость в текстовых ответах Gemini. В одном спорном примере, когда чат-бота спросили, кто оказал большее негативное влияние на общество, Илон Маск или Адольф Гитлер, он ответил, что сложно сказать однозначно. Соучредитель Google Сергей Брин признал, что модель во многих случаях склоняется влево, но отметил, что это непреднамеренно.

Прозрачность в процессе принятия решений ИИ — ещё одна серьёзная проблема. Модели ИИ, такие как Gemini, часто называют «чёрными ящиками», поскольку даже их создатели не могут полностью объяснить, почему был достигнут тот или иной результат. Эта непрозрачность — серьёзная проблема для разработчиков и компаний, которым необходимо понимать, почему модель даёт тот или иной результат, особенно если она не даёт результата. Недавно Google вызвала негативную реакцию разработчиков, скрыв необработанные токены рассуждений Chain of Thought для своей модели Gemini 2.5 Pro и заменив пошаговую логику упрощённым описанием. Это изменение невероятно затрудняет отладку приложений и тонкую настройку подсказок для разработчиков, вынуждая их погружаться в утомительный цикл проб и ошибок.

Вычислительная мощность и масштабируемость создают дополнительные ограничения. Хотя Google разработала Gemini как самую надёжную и масштабируемую модель, она по-прежнему сталкивается с ограничениями вычислительных и ресурсных возможностей, которые могут повлиять на пользовательский опыт и доступность. Одним из основных технических ограничений является контекстное окно, ограничивающее объём информации, которую модель может обработать одновременно. Хотя Gemini 1.5 Pro имеет революционное контекстное окно, достигающее миллиона токенов, стандартные модели более ограничены, что может приводить к неполным или непоследовательным ответам в длительных и сложных диалогах, где критически важно вспомнить прошлую информацию.

Пользователи и разработчики также могут сталкиваться с проблемами производительности, связанными с задержками, требованиями к ресурсам и ограничениями скорости. Обработка больших объёмов данных или выполнение сложных многоэтапных задач может приводить к замедлению работы или даже к сбоям приложения. Разработчики, использующие API Gemini, сообщали о проблемах с превышением ограничений скорости, особенно на бесплатном тарифе, и обнаружили, что сервис иногда может быть перегружен или временно недоступен. Некоторые пользователи наблюдали нестабильность инфраструктуры, при которой случайные диапазоны IP-адресов отбрасывались, что влияло на надёжность работы.

Зависимость от сторонних поставщиков — ещё одна серьёзная проблема модели AIaaS. Компании, использующие AIaaS, сильно зависят от своих поставщиков. Это может привести к проблемам с настройкой и гибкостью, поскольку компании могут быть не в состоянии идеально адаптировать услуги ИИ к своим конкретным потребностям. Более того, существует риск привязки к поставщику, что делает переключение на другого поставщика сложным и дорогостоящим.

Эти проблемы подчеркивают, что, несмотря на впечатляющие возможности, решения на базе искусственного интеллекта как услуги (AIaaS), такие как ChatGPT и Google Gemini, не лишены существенных рисков и ограничений. Организациям и частным лицам необходимо тщательно продумать эти аспекты и внедрить соответствующие меры безопасности, чтобы воспользоваться преимуществами AIaaS, не подвергая себя чрезмерному риску.

Воспользуйтесь преимуществами обширного пятистороннего опыта Xpert.Digital в комплексном пакете услуг | НИОКР, XR, PR и оптимизация цифровой видимости — Изображение: Xpert.Digital

Xpert.Digital обладает глубокими знаниями различных отраслей. Это позволяет нам разрабатывать индивидуальные стратегии, которые точно соответствуют требованиям и задачам вашего конкретного сегмента рынка. Постоянно анализируя тенденции рынка и следя за развитием отрасли, мы можем действовать дальновидно и предлагать инновационные решения. Благодаря сочетанию опыта и знаний мы создаем добавленную стоимость и даем нашим клиентам решающее конкурентное преимущество.

Подробнее об этом здесь:

• Используйте 5-кратный опыт Xpert.Digital в одном пакете — всего от 500 евро в месяц

Перспективы и развитие: ожидаемые тенденции и потенциальные потрясения

Будущее ChatGPT и Google Gemini как решений на базе искусственного интеллекта (ИИ) как услуги (AIaaS) будет определяться рядом важных тенденций и потенциальных изменений. Эти разработки не только расширят технические возможности обеих платформ, но и кардинально изменят их роль в более широком ландшафте искусственного интеллекта и их влияние на общество и экономику.

Ключевой тенденцией является переход к системам искусственного интеллекта на основе агентов. OpenAI уже заявила, что GPT-5 и будущие модели будут обладать большей автономностью, что позволит им выполнять сложные многоэтапные задачи без постоянного участия человека. Эта возможность будет расширена за счёт интеграции инструментов и взаимодействия с внешними API и сервисами. GPT-5 уже поддерживает интеграцию электронной почты и календаря, загрузку файлов и расширенную языковую поддержку. Ожидается, что будущие версии обеспечат ещё более глубокую интеграцию с корпоративными системами, превратив агентов искусственного интеллекта в автономных помощников, способных организовывать рабочие процессы и принимать решения.

Google сформулировала схожее видение с Gemini 2.0, позиционируя его как модель для эпохи агентов. Генеральный директор Google Сундар Пичаи описал Gemini 2.0 как шаг к универсальному помощнику, который не только отвечает на вопросы, но и активно выполняет задачи от имени пользователей. Gemini Enterprise, запущенный в октябре 2025 года, уже разработан как платформа на основе агентов, позволяющая компаниям создавать и координировать работу собственных агентов. В будущем ожидается, что эти агенты станут ещё более автономными и смогут управлять сложными бизнес-процессами без вмешательства человека.

Ещё одна важная тенденция — расширенная мультимодальность. Хотя GPT-4 и Gemini 1.0 уже способны обрабатывать мультимодальный ввод, будущие версии будут поддерживать встроенную мультимодальность как для ввода, так и для вывода. Ожидается, что GPT-5 обеспечит голосовые команды и ответы, распознавание и резюмирование видео, а также динамическое взаимодействие, такое как описание скриншота или резюмирование клипа. Это размоет грань между чат-ботом и интеллектуальным помощником, сделав ChatGPT не столько программным обеспечением, сколько инструментом для оказания помощи.

Gemini 2.0 уже поддерживает вывод изображений и звука, и ожидается, что в будущих версиях эти возможности будут расширены. Интеграция мультимодального ИИ с робототехникой — особое направление деятельности Google. Генеральный директор DeepMind Демис Хассабис сообщил, что DeepMind изучает возможности комбинирования Gemini с робототехникой для физического взаимодействия с окружающим миром. Это может привести к созданию автономных систем, способных выполнять не только цифровые, но и физические задачи.

Масштабирование контекстных окон продолжится. GPT-5 уже может обрабатывать до миллиона токенов, что позволяет одновременно анализировать целые книги или месяцы разговоров. Gemini 1.5 Pro также продемонстрировала контекстное окно размером до миллиона токенов. Ожидается, что будущие модели будут предлагать ещё более обширные контекстные окна, что позволит им обрабатывать ещё больше данных и выполнять более сложные задачи без потери контекста.

Улучшение навыков рассуждения — ещё одна важная область развития. Модели OpenAI серии O, особенно O1 и O3, уже демонстрируют развитые навыки рассуждения, уделяя больше времени обдумыванию перед ответом. Эти модели анализируют свои ответы и используют различные стратегии, что приводит к более точным и содержательным результатам. GPT-5 интегрирует эти навыки рассуждения благодаря своей архитектуре двойной маршрутизации, которая активирует различную глубину рассуждений в зависимости от сложности задачи. Ожидается, что будущие разработки позволят ещё больше усовершенствовать эти навыки и создать системы ИИ, более близкие к человеческому мышлению.

Разработка специализированных моделей для конкретных отраслей и вариантов использования ускорится. Хотя GPT-5 и Gemini 2.0 разработаны как универсальные модели, наблюдается растущая тенденция к появлению отраслевых вариантов. OpenAI уже предлагает специализированные модели, такие как Codex для программирования. В будущем могут быть разработаны модели, специально подготовленные для здравоохранения, юриспруденции, финансов и других отраслей, обладающие глубокими знаниями предметной области и функциями обеспечения соответствия отраслевым требованиям.

Персонализация и кастомизация будут расширяться. GPT-5 уже предлагает настраиваемые личности и функции памяти, которые позволяют модели адаптироваться к предпочтениям и стилю пользователя. Ожидается, что в будущих версиях будет реализована ещё более глубокая персонализация: системы искусственного интеллекта будут не только запоминать предпочтения, но и активно обучаться на основе взаимодействия с пользователем, постоянно адаптируясь к меняющимся потребностям пользователя.

Интеграция обучения с подкреплением на основе обратной связи с человеком и других передовых методов обучения ещё больше повысит качество и безопасность моделей. OpenAI и Google вкладывают значительные средства в разработку методов, которые снижают предвзятость, минимизируют галлюцинации и гарантируют, что системы ИИ будут действовать этично и ответственно.

Инновации в инфраструктуре также будут играть решающую роль. Google активно инвестирует в развитие своей инфраструктуры TPU, включая новейшее поколение Ironwood, специально разработанное для масштабных моделей искусственного интеллекта, основанных на логическом выводе. Microsoft и OpenAI работают над интеграцией кластеров NVIDIA GB300 NVL72 для рабочих нагрузок OpenAI. Инициатива Project Stargate, реализуемая Microsoft, OpenAI и Oracle, направлена ​​на создание одной из крупнейших инфраструктур искусственного интеллекта в мире.

Нормативно-правовая база продолжит развиваться и влиять на развитие решений AIaaS. Такие регулирующие органы, как Европейская комиссия и Федеральная торговая комиссия США, устанавливают этические стандарты и поощряют инновации. GDPR в Европе и аналогичные законы о защите данных по всему миру будут предъявлять более строгие требования к прозрачности, защите данных и контролю со стороны пользователей. Компании, предлагающие AIaaS, должны адаптироваться к этим меняющимся стандартам, чтобы обеспечить соответствие требованиям и сохранить доверие пользователей.

Рынок искусственного интеллекта как услуги (ИИааУ) в целом продолжит расти. Согласно прогнозам, мировой рынок ИИааУ вырастет с 36,9 млрд долларов США в 2025 году до 261,32 млрд долларов США к 2030 году, что соответствует среднегодовому темпу роста в 47,92%. Этот взрывной рост будет обусловлен растущим внедрением ИИ в различных отраслях, демократизацией доступа к технологиям ИИ и постоянными инновациями ведущих поставщиков.

Конкурентная динамика усилится. Помимо OpenAI и Google, за долю рынка будут бороться такие компании, как Anthropic с Claude, Meta с Llama, Amazon с сервисами AWS AI, а также многочисленные стартапы. Эта конкуренция приведёт к ускорению инновационных циклов, повышению качества услуг и снижению цен для конечных пользователей.

Интеграция ИИ в Интернет вещей и периферийные вычисления откроет новые возможности использования. Gemini Nano, разработанный для работы на конечных устройствах, уже демонстрирует эту тенденцию. В будущем могут появиться периферийные устройства на базе ИИ, сочетающие локальные вычисления с облачными сервисами ИИ для обеспечения низкой задержки и защиты данных.

Этические и социальные последствия использования искусственного интеллекта как услуги (ИИааС) будут привлекать всё больше внимания. Вопросы ответственности, прозрачности алгоритмов, влияния на рабочие места и концентрации власти в руках нескольких крупных технологических компаний станут предметом активных дискуссий. OpenAI и Google будут вынуждены гарантировать, что их системы ИИ используются на благо общества, не усугубляя неравенство и не причиняя вреда.

Эти тенденции указывают на то, что ChatGPT и Google Gemini не только разовьют более продвинутые технические возможности, но и сыграют преобразующую роль во взаимодействии людей и бизнеса с технологиями. Будущее искусственного интеллекта как услуги (AIaaS) будет характеризоваться постоянными инновациями, растущей конкуренцией и растущей интеграцией во все аспекты повседневной жизни и работы.

Привязка к поставщику, галлюцинации, защита данных — как компании защищают себя от рисков, связанных с ИИ

Анализ ChatGPT и Google Gemini как решений на базе искусственного интеллекта как услуги (ИИ) выявляет сложную и многогранную картину, характеризующуюся быстрыми технологическими инновациями, широким внедрением и значительными проблемами. Обе платформы воплощают модель ИИ как услуги (ИИ) в разных, но взаимодополняющих формах, способствуя трансформации способов доступа к искусственному интеллекту и его использования.

ChatGPT зарекомендовал себя как доминирующий интерфейс на основе речевого искусственного интеллекта. С 200 миллионами активных пользователей в неделю и широкой интеграцией в корпоративные приложения он демонстрирует мощь обработки естественного языка как универсального инструмента для общения, решения задач и автоматизации. Разработка GPT-3, GPT-4 и GPT-5 демонстрирует постоянное улучшение понимания контекста, возможностей рассуждения и мультимодальности. Партнёрство с Microsoft и интеграция с Azure обеспечивают ChatGPT надёжную инфраструктуру и широкую доступность.

Google Gemini использует интегрированный мультимодальный подход, изначально разработанный для одновременной обработки различных типов данных. Глубокая интеграция с экосистемой Google, от поиска и Workspace до устройств Android, обеспечивает Gemini беспрецедентный охват — более миллиарда пользователей. Использование собственной инфраструктуры TPU предоставляет Google возможности контроля и оптимизации, не имеющие аналогов у других поставщиков. Внедрение Gemini Enterprise в качестве агентской платформы позиционирует Google как пионера в области автономных систем искусственного интеллекта.

Сравнение двух платформ выявляет различия в их сильных сторонах и позиционировании. ChatGPT отличается гибкостью, удобством использования и высокой производительностью при работе с текстом. Наличие API позволяет легко интегрировать ChatGPT в любое приложение. Google Gemini, в свою очередь, предлагает превосходные мультимодальные возможности и преимущества интеграции в комплексную экосистему продуктов и сервисов. В то время как ChatGPT позиционирует себя как универсальная языковая модель, Gemini функционирует как интегрированный сервис-помощник в рамках вселенной Google.

Практические примеры использования обеих платформ разнообразны: от обслуживания клиентов и создания контента до анализа данных, разработки программного обеспечения и автоматизации сложных бизнес-процессов. Эти примеры из различных отраслей показывают, что AIaaS — это не просто теоретическая концепция, а конкретные, измеримые преимущества в реальном мире.

В то же время анализ выявляет серьёзные проблемы и риски. Проблемы конфиденциальности и безопасности данных широко распространены, а такие инциденты, как утечка данных Samsung, наглядно демонстрируют опасность неконтролируемого использования AIaaS. Подверженность к галлюцинациям и искажениям показывает, что, несмотря на впечатляющие возможности, обе платформы не безупречны. Зависимость от сторонних поставщиков и риск привязки к поставщику — ещё одни аспекты, которые компаниям следует тщательно учитывать.

Будущие перспективы характеризуются системами искусственного интеллекта на основе агентов, расширенной мультимодальностью, улучшенными логическими рассуждениями и растущей персонализацией. Ожидается, что рынок искусственного интеллекта как услуги (AIaaS) вырастет с 24,73 млрд долларов США в 2024 году до 190,63 млрд долларов США к 2030 году, что подчеркивает огромную экономическую значимость этой технологии. Конкуренция будет усиливаться, поскольку новые игроки, такие как Anthropic и Meta, будут бросать вызов существующим поставщикам.

Окончательная оценка должна быть взвешенной. ChatGPT и Google Gemini, несомненно, представляют собой значительный шаг вперёд в демократизации искусственного интеллекта. Они позволяют компаниям любого размера и частным лицам получать доступ к передовым возможностям ИИ без необходимости инвестировать в дорогостоящую инфраструктуру. Это может ускорить инновации, повысить производительность и создать новые бизнес-модели.

В то же время ответственное использование этих технологий требует глубокого понимания их ограничений и рисков. Компании должны внедрить надежные меры защиты данных и обеспечения безопасности, обучить сотрудников и разработать четкие правила использования AIaaS. Проверка точности результатов остается крайне важной, поскольку галлюцинации и искажения информации по-прежнему возможны.

Влияние искусственного интеллекта как услуги (ИИа как услуги) на общество также существенно. Концентрация возможностей ИИ в руках нескольких крупных технологических компаний поднимает вопросы о распределении полномочий и контроля над критически важной инфраструктурой. Потенциальное влияние автоматизации на рабочие места требует тщательного анализа политики и мер по переподготовке работников.

В конечном счёте, анализ показывает, что ChatGPT и Google Gemini — это не просто технологические продукты, а катализаторы фундаментальных изменений в том, как люди взаимодействуют с информацией, принимают решения и решают проблемы. Их роль как решений AIaaS делает искусственный интеллект широкодоступным ресурсом, подобным электричеству или интернету. Это развитие обладает огромным потенциалом, но также требует ответственности, бдительности и постоянной адаптации к новым вызовам и возможностям. Будущее AIaaS будет зависеть от того, насколько хорошо технологические инновации будут сочетаться с этическими принципами, защитой данных и общественной пользой.

☑️ Наш деловой язык — английский или немецкий.

☑️ НОВИНКА: Переписка на вашем национальном языке!

Konrad Wolfenstein

Я был бы рад служить вам и моей команде в качестве личного консультанта.

Вы можете связаться со мной, заполнив контактную форму или просто позвоните мне по телефону +49 89 89 674 804 (Мюнхен) . Мой адрес электронной почты: wolfenstein ∂ xpert.digital

Я с нетерпением жду нашего совместного проекта.

☑️ Поддержка МСП в разработке стратегии, консультировании, планировании и реализации.

☑️ Создание или корректировка цифровой стратегии и цифровизации.

☑️ Расширение и оптимизация процессов международных продаж.

☑️ Глобальные и цифровые торговые платформы B2B

☑️ Пионерское развитие бизнеса/маркетинг/PR/выставки.

Наша глобальная отраслевая и деловая экспертиза в области развития бизнеса, продаж и маркетинга - Изображение: Xpert.Digital

Отраслевые направления: B2B, цифровизация (от искусственного интеллекта до расширенной реальности), машиностроение, логистика, возобновляемые источники энергии и промышленность

Подробнее об этом здесь:

• Xpert Business Hub

Тематический центр с идеями и опытом:

• Платформа знаний о мировой и региональной экономике, инновациях и отраслевых тенденциях
• Сбор анализов, импульсов и справочной информации из наших приоритетных направлений
• Место для получения экспертных знаний и информации о текущих событиях в бизнесе и технологиях
• Тематический центр для компаний, желающих узнать больше о рынках, цифровизации и отраслевых инновациях