Індустрія штучного інтелекту 5.0: Як проект Джеффа Безоса (Amazon) Prometheus вартістю 6,2 мільярда доларів виводить штучний інтелект на заводські цехи

Коли підприємницький дух зустрічається з фізичним світом – найбільший експеримент з часів ери доткомів

Джефф Безос повертається до операційної сцени світу технологій. Після свого відходу з посади генерального директора Amazon у липні 2021 року, підприємець знову обіймає керівну роль у новій компанії поза межами своїх попередніх починань. У проекті «Прометей» Безос обіймає посаду співгенерального директора стартапу в галузі штучного інтелекту, який з початковим фінансуванням у розмірі 6,2 мільярда доларів є одним із найкраще фінансованих стартапів на ранніх стадіях у світі. Значна частина цієї суми надходить безпосередньо з власного статку Безоса, але інші інвестори та компанії також беруть участь у цій безпрецедентній ставці на майбутнє штучного інтелекту у фізичній економіці.

Особливістю проекту «Прометей» є не лише обсяг фінансування, а й його стратегічний напрямок. На відміну від домінуючих гравців у сфері штучного інтелекту OpenAI, Anthropic або xAI, які розробляють свої моделі переважно для текстових додатків, чат-ботів та цифрових помічників, нове підприємство Безоса зосереджене на промислових застосуваннях в машинобудуванні, аерокосмічній та автомобільній промисловості. Ця зміна фокусу знаменує собою фундаментальну зміну парадигми в секторі штучного інтелекту: відхід від суто цифрової сфери до прямої взаємодії з фізичними процесами та реальними виробничими середовищами.

Як співгенеральний директор, Безос працює разом із Віком Баджаджем, фізиком та хіміком із вражаючим науковим досвідом. Баджадж відіграв важливу роль у заснуванні Verily, дочірньої компанії Alphabet, що займається медичними технологіями, та тісно співпрацював зі співзасновником Google Сергієм Бріном у Google X, легендарному інноваційному центрі, також відомому як «Фабрика Місячних пострілів». Поєднання операційної досконалості та масштабованості Безоса з науковою глибиною та досвідом Баджаджа у розробці надзвичайно складних технологічних систем сигналізує про амбіції Project Prometheus стати не просто черговим стартапом у сфері штучного інтелекту, а ініціювати фундаментальну трансформацію створення промислової цінності.

Стратегія найму Project Prometheus вражаюче підкреслює ці амбіції. Стартап вже найняв майже сто висококваліфікованих співробітників, включаючи провідних дослідників з OpenAI, DeepMind та Meta. Це агресивне залучення талантів відображає ширшу тенденцію в секторі штучного інтелекту: боротьба за найкращі уми перетворилася на справжню гонку озброєнь. За даними кількох джерел, провідні дослідники OpenAI можуть заробляти загальну річну компенсацію понад десять мільйонів доларів, тоді як Google DeepMind іноді пропонує до двадцяти мільйонів доларів на рік своїм провідним дослідникам. Дефіцит цих елітних талантів оцінюється від кількох десятків до максимум тисячі осіб у всьому світі, які фактично володіють навичками для розробки наступного покоління великих мовних моделей та промислових систем штучного інтелекту.

Підходить для цього:

• Відмінності між промисловістю 4.0 та промисловістю 5.0

Стратегічна переорієнтація штучного інтелекту

Рішення проекту «Прометей» зосередитися на фізичних застосуваннях — це більше, ніж просто нішева стратегія. Воно відображає фундаментальне усвідомлення обмежень сучасної парадигми штучного інтелекту. Великі мовні моделі, такі як GPT-4, Claude та Gemini, навчалися переважно на інтернет-даних, які оцінюються приблизно в десять трильйонів текстових токенів. Хоча цей набір даних величезний, він, тим не менш, обмежений. Провідні лабораторії штучного інтелекту значною мірою вичерпали цей ресурс за останні роки. Тому наступна хвиля інновацій у сфері штучного інтелекту вимагає нових джерел даних та методів навчання, які виходять за рамки того, що можна отримати зі статичного інтернет-контенту.

Саме тут і з'являється Project Prometheus. Замість того, щоб навчати системи штучного інтелекту виключно за допомогою цифрових даних, стартап розробляє підходи, в яких штучний інтелект навчається через реальні експерименти та фізичну взаємодію. Цей підхід базується на науковому процесі відкриття: формулюванні гіпотез, проведенні експериментів, оцінці результатів та навчанні як на успіхах, так і на невдачах. Тісні зв'язки з такими компаніями, як Periodic Labs, не є випадковістю. Periodic Labs прагне створити автономні лабораторії, де вчені зі штучного інтелекту можуть самостійно проводити дослідження матеріалів, від експериментального проектування та роботизованого виконання до аналізу даних. Стартап вже залучив триста мільйонів доларів від таких інвесторів, як Андрессен Горовіц, Nvidia, Джефф Безос та Ерік Шмідт, і працює над застосуваннями в таких галузях, як високотемпературні надпровідники, системи охолодження напівпровідників та передові матеріали для аерокосмічної галузі.

Промислова спрямованість проекту «Прометей» обіцяє значний економічний та технологічний вплив. У комп’ютерних технологіях штучний інтелект вже дозволяє пришвидшити розробку мікросхем. Наприклад, Nvidia використовує штучний інтелект для оптимізації компонування складних кремнієвих мікросхем з мільйонами комірок лише за кілька годин — процес, який раніше займав тижні або місяці. В аерокосмічній галузі системи на основі штучного інтелекту пропонують потенціал для прогнозного обслуговування, автоматизованого контролю якості та автономної робототехніки під час складання високоскладних компонентів. Такі компанії, як Airbus, вже використовують семиосьові роботизовані системи для точного свердління та гнучкі складальні вузли, що рухаються по рейках на фюзеляжах літаків, виконуючи роботу з міліметровою точністю.

В автомобільній промисловості, ще одній галузі проекту «Прометей», штучний інтелект революціонізує як виробництво, так і функціональність самих транспортних засобів. Автовиробники, такі як BMW, рухають свої заводи в так звані iFactories, де цифрові двійники, потоки даних у режимі реального часу та оптимізація на основі штучного інтелекту виводять ефективність виробництва на новий рівень. Tesla, яку часто називають піонером Індустрії 5.0, використовує високоавтоматизовані виробничі лінії з мінімальним втручанням людини та навчає свої системи штучного інтелекту за допомогою мільйонів годин відеозаписів усього автопарку для подальшого розвитку можливостей автономного водіння. Різниця між традиційними виробниками та новими гравцями полягає не лише в технології, але й у швидкості ітерацій та готовності радикально оцифрувати виробництво та розробку продукції.

Геополітичний вимір компетенції промислового штучного інтелекту

Вибір напрямків діяльності проекту «Прометей» також слід розуміти на тлі глобальної економічної динаміки. Сполучені Штати масово інвестують в інфраструктуру штучного інтелекту. Тільки приватні компанії вклали понад 67 мільярдів доларів у дослідження та розробки в галузі штучного інтелекту у 2023 році. Китай, хоча й обмежений експортними обмеженнями США на чіпові технології, швидко наздоганяє його в інших сферах. Країна є світовим лідером за кількістю патентів на штучний інтелект і за останні роки майже подвоїла щільність роботів у виробництві. Європа, і зокрема Німеччина, бореться зі структурними дефіцитами. Хоча Німеччина посідає сьоме місце в Глобальному індексі штучного інтелекту та може похвалитися потужною промисловою базою, приватні інвестиції в штучний інтелект досягли лише 1,8 мільярда євро у 2023 році – це лише частина того, що мобілізується в США чи Китаї.

Цей розрив інвестицій має конкретні наслідки для конкурентоспроможності. Лише 47 відсотків німецьких компаній оптимізували свої дані для застосувань штучного інтелекту, порівняно з 74 відсотками у Великій Британії та 64 відсотками у США. Крім того, лише 42 відсотки німецьких промислових компаній активно використовують штучний інтелект у своїх виробничих процесах. Хоча 82 відсотки компаній вважають штучний інтелект вирішальним для конкурентоспроможності, їм часто бракує необхідної цифрової інфраструктури, експертизи даних та можливостей для широкомасштабного впровадження. Фрагментація європейського інноваційного ландшафту в поєднанні з обережною регуляторною культурою ще більше перешкоджає швидкому масштабуванню успішних застосувань штучного інтелекту.

Пряме порівняння показує, що на Китай припадало понад половина всіх нещодавно встановлених промислових роботів у світі у 2023 році, тоді як на Європу припадало лише 17 відсотків. У Німеччині, найбільшому європейському ринку промислових роботів, річне зростання склало лише сім відсотків. Ці цифри ілюструють, що автоматизація та інтеграція штучного інтелекту в промислове виробництво розвиваються в Азії значно динамічніше, ніж у Європі. Експерти, такі як генеральний директор Німецької технологічної та інженерної корпорації, попереджають, що хоча Європа любить говорити про Індустрію 4.0, Азія вже на шляху до Індустрії 5.0 – автономних фабрик, де роботи та системи штучного інтелекту працюють значною мірою без втручання людини.

Стратегічне значення цих розробок важко переоцінити. Промисловий ШІ — це не лише фактор продуктивності, а й питання суверенітету. Той, хто контролює ключові технології фізичного виробництва, суттєво впливає на ланцюги поставок, швидкість інновацій та економічну незалежність. Європейський Союз визнав це та ініціював такі заходи, як Пакет інновацій ШІ, фабрики ШІ та Фонд інвестицій у ШІ, щоб не відставати. До 2026 року в Європі мають запрацювати щонайменше 15 фабрик ШІ, оснащених суперкомп'ютерами, оптимізованими для ШІ, та наданих стартапам і малим і середнім підприємствам доступ до обчислювальної потужності. У довгостроковій перспективі планується створити європейський фонд у розмірі 20 мільярдів євро для створення до п'яти гігафабрик ШІ.

Портфельна стратегія Безоса: від фізичного інтелекту до Tenstorrent

Проєкт «Прометей» — це аж ніяк не єдина діяльність Безоса у сфері штучного інтелекту та робототехніки. У 2024 році Безос інвестував щонайменше у дев'ять стартапів у сфері штучного інтелекту, чотири з яких спеціалізувалися на автономних роботизованих системах. Ця широка інвестиційна стратегія чітко стверджує: майбутнє штучного інтелекту лежить у фізичному світі, а робототехніка буде центральним інтерфейсом між цифровим інтелектом та реальним світом.

Physical Intelligence, стартап із Сан-Франциско, отримав раунд фінансування у розмірі 400 мільйонів доларів у листопаді 2024 року за участю Безоса, OpenAI, Thrive Capital та Lux ​​Capital. Компанія розробляє універсальне програмне забезпечення для роботів на основі штучного інтелекту, що дозволяє різним робототехнічним платформам навчатися складним завданням, таким як складання білизни, приготування еспресо або складання коробок. Всього кілька тижнів потому відбувся ще один раунд фінансування у розмірі 600 мільйонів доларів, очолюваний CapitalG, незалежним фондом зростання Alphabet, що збільшило оцінку Physical Intelligence до 5,6 мільярда доларів. Таке швидке зростання вартості протягом кількох місяців ілюструє величезний інтерес інвесторів до робототехніки на базі штучного інтелекту.

Figure AI, ще одна інвестиція Безоса, розробляє людиноподібних роботів для виконання завдань у сфері складування, виробництва, логістики та роздрібної торгівлі. Враховуючи, що Amazon вже використовує понад 750 000 роботів у своїх центрах виконання замовлень, стратегічний зв'язок з існуючою бізнес-імперією Безоса очевидний. Figure AI отримала 675 мільйонів доларів у рамках раунду фінансування, серед інвесторів були Безос, Nvidia та Microsoft. Компанія прагне розробляти роботів, які можуть безпечно та ефективно працювати разом з людьми та адаптуватися до динамічних середовищ.

Skild AI зосереджується на когнітивних здібностях роботів. Компанія розробляє системи штучного інтелекту, які дозволяють роботам навчатися, адаптуватися та приймати самостійні рішення. Генеральний директор Діпак Патхак описує цю розробку як крок до загального штучного інтелекту, форми штучного інтелекту, яка не лише опановує спеціалізовані завдання, але й володіє широкими, подібними до людських когнітивними здібностями. Skild AI отримала 300 мільйонів доларів у раунді фінансування серії A, в якому брав участь Безос.

Окрім стартапів у сфері робототехніки, Безос також інвестував у Perplexity AI, пошукову систему на базі штучного інтелекту, яка позиціонується як прямий конкурент Google. Оцінка Perplexity AI зросла з менш ніж 1 мільярда доларів до 3 мільярдів доларів у період з січня по квітень 2024 року, подвоївши інвестиції Bezos Expeditions лише за кілька місяців. Крім того, Безос підтримує Tenstorrent, компанію з розробки чіпів, яка прагне кинути виклик домінуванню Nvidia в апаратному забезпеченні для штучного інтелекту. Зі зростанням попиту на чіпи штучного інтелекту, Tenstorrent позиціонує себе як економічно ефективну альтернативу для компаній, які не бажають або не можуть платити ціни Nvidia.

Ця багатогранна інвестиційна стратегія демонструє, що Безос не кладе всі яйця в один кошик, а радше будує цілу екосистему компаній, які охоплюють різні аспекти фізичного світу на базі штучного інтелекту: від апаратного забезпечення та когнітивних можливостей до практичного застосування в роботах. Загальною стратегічною рамкою є бачення світу, де штучний інтелект не лише оптимізує цифрові процеси, але й замінює фізичну працю, усуває небезпечні завдання для людей та трансформує продуктивність у таких галузях, як виробництво, будівництво, гірничодобувна промисловість та аерокосмічна промисловість.

Наш досвід у розвитку бізнесу, продажах та маркетингу в США - Зображення: Xpert.Digital

Галузевий фокус: B2B, цифровізація (від штучного інтелекту до XR), машинобудування, логістика, відновлювані джерела енергії та промисловість

Детальніше про це тут:

• Бізнес-центр Xpert

Тематичний центр з аналітичними матеріалами та експертними знаннями:

• Платформа знань про світову та регіональну економіку, інновації та галузеві тенденції
• Збір аналізів, імпульсів та довідкової інформації з наших пріоритетних напрямків
• Місце для експертів та інформації про поточні розробки в бізнесі та технологіях
• Тематичний центр для компаній, які хочуть дізнатися про ринки, цифровізацію та галузеві інновації

Зв'язок з Blue Origin: Космічні подорожі як найкращий тестовий випадок

Зв'язок між проектом «Прометей» та космічною компанією Безоса Blue Origin очевидний та має стратегічне значення. Blue Origin переслідує амбітні цілі: суборбітальні туристичні польоти з New Shepard, орбітальні ракети-носії з New Glenn та, в довгостроковій перспективі, створення космічної інфраструктури, яка дозволить людській присутності перебувати за межами Землі. Усі ці починання вимагають високоточного виробництва, надійної автоматизації та здатності керувати складними системами в екстремальних умовах.

Аерокосмічна промисловість почала систематично інтегрувати штучний інтелект в останні роки. Дослідження Інституту Фраунгофера з машинобудування та автоматизації визначили шість ключових областей застосування штучного інтелекту в аерокосмічному виробництві: прогнозна якість у виробництві складних компонентів, таких як деталі двигунів, прогнозне обслуговування великомасштабних систем та критично важливого обладнання, автоматизована оцінка процесів випробувань в екстремальних умовах, підтримка документування за допомогою генеративних моделей штучного інтелекту, контроль якості за допомогою цифрових двійників та оптимізація процесів з'єднання та обробки поверхонь. Кожна з цих областей пропонує значний потенціал для підвищення ефективності та скорочення часу виробництва, одночасно покращуючи якість та надійність.

Однак виклики дослідження космосу виходять за рамки наземного виробництва. Будівництво інфраструктури на Місяці чи Марсі вимагає автономних роботизованих систем, здатних працювати без постійного контролю людини. Затримки зв'язку між Землею та Марсом у кілька хвилин унеможливлюють телеоперацію в режимі реального часу. Натомість роботи повинні приймати самостійні рішення, адаптуватися до непередбачених ситуацій та вчитися на досвіді. Такі проекти, як TransFIT від Німецького дослідницького центру штучного інтелекту, вже заклали основу для розвитку спільної інфраструктури в космосі, де астронавти та роботи працюють разом відповідно до концепції «ковзної автономії» — від чистої телеоперації через напівавтономні функції до повної автономії.

Безос неодноразово наголошував, що майбутнє людства полягає в розширенні меж Землі. Автоматизація відіграє центральну роль у цьому баченні. Робота на поверхні небесних тіл, будь то будівництво середовищ існування, встановлення сонячних панелей чи обслуговування обладнання, стане більш економічно ефективною та безпечною, коли роботи візьмуть на себе ці завдання. Розробки в рамках проекту «Прометей» можуть безпосередньо сприяти таким сценаріям, оснащуючи роботизовані системи інтелектом, необхідним для автономної роботи в суворих умовах.

Наприклад, Airbus вже працює над виробництвом та складанням у космосі. Металевий 3D-принтер Metal3D, розроблений для Європейського космічного агентства, призначений для друку металевих деталей за температури 1200 градусів Цельсія на Міжнародній космічній станції для виробництва інструментів, радіаційних екранів та обладнання безпосередньо на орбіті. Майбутні версії можуть навіть використовувати місячний пил або перероблені компоненти супутників як сировину. Протягом трьох-чотирьох років Airbus планує виробляти та збирати цілі супутники в космосі. Такі розробки демонструють, що інтеграція виробництва, робототехніки та штучного інтелекту в космосі вже не є сценарієм далекого майбутнього, а активно реалізується.

Підходить для цього:

• Космічні подорожі зустрічаються з AI: Ось як ставка на 2 мільярди SpaceX у XAI змінює майбутнє

Економіка бульбашки штучного інтелекту: бум чи крах?

Астрономічні оцінки та обсяги інвестицій у сектор штучного інтелекту неминуче викликають питання, чи спостерігаємо ми стійку трансформацію, чи спекулятивну бульбашку. Цифри вражають і тривожать одночасно. За даними Forge Global, ринку для приватних інвестицій, дванадцять найцінніших приватних технологічних компаній досягли паперової оцінки майже в 1,3 трильйона доларів, що майже подвоїлося лише за один рік. Лідером є OpenAI з 324 мільярдами доларів, за нею йдуть Anthropic зі 178 мільярдами доларів та xAI з 90 мільярдами доларів. Разом зі SpaceX, Databricks, Stripe та Anduril вартість цих семи компаній зросла в чотири рази з кінця 2022 року.

Раунди фінансування у секторі штучного інтелекту також є безпрецедентними. У 2025 році лише 19 компаній, що займаються штучним інтелектом, залучили 65 мільярдів доларів, що становить 77 відсотків усього фінансування приватного ринку. Американські венчурні капіталісти інвестували у штучний інтелект 161 мільярд доларів, що становить приблизно дві третини їхніх загальних витрат. Така концентрація в одному секторі нагадує історичні періоди спекуляцій. Економісти попереджають про паралелі з бульбашкою доткомів кінця 1990-х років. Тоді компанії отримували величезні оцінки, хоча багато з них не мали ні прибутку, ні життєздатних бізнес-моделей. Коли бульбашка луснула, ринкова вартість приблизно 5 трильйонів доларів була знищена.

Критики стверджують, що нинішня хвиля штучного інтелекту демонструє схожі попереджувальні ознаки. Незважаючи на зростання доходів, OpenAI продовжує спалювати значні обсяги капіталу. Звіти показують, що збитки у першій половині 2025 року склали кілька мільярдів доларів, а сукупні збитки можуть досягти 44 мільярдів доларів до 2028 року. Точка беззбитковості очікується не раніше 2029 року. Подібно до дотком-компаній, оцінки часто базуються на очікуваннях зростання та майбутніх прогнозах, а не на поточних показниках прибутковості. Ще один ризик полягає в циклічному фінансуванні. Nvidia інвестує мільярди в такі компанії, як OpenAI, які, у свою чергу, купують чіпи Nvidia. Цей цикл штучно завищує оцінки та створює системні залежності.

Крім того, експерти вважають, що епоха швидкого прогресу в моделях великих мов добігає кінця не через технічні обмеження, а тому, що вона більше не є економічно вигідною. Витрати на навчання для дедалі більших моделей зростають експоненціально, тоді як результуючі покращення продуктивності зменшуються. Жульєн Гарран з MacroStrategy Partnership оцінює, що неправильні інвестиції в штучний інтелект становлять 65 відсотків ВВП США, що в чотири рази більше, ніж будівництво житла до фінансової кризи 2008 року, і в сімнадцять разів більше, ніж бульбашка доткомів. Хоча такі прогнози є суперечливими, вони сигналізують про зростаючий скептицизм щодо сталості поточної інвестиційної хвилі.

З іншого боку, прихильники стверджують, що поточні оцінки базуються на реальних фундаментальних показниках. Провідні компанії у сфері штучного інтелекту дійсно генерують дохід, а в деяких випадках зростають зі швидкістю 100, 200 або навіть 300 відсотків, маючи вже значні базові активи. Келлі Родрікес, генеральний директор Forge, наголошує, що це безпрецедентно на приватному ринку. На відміну від бульбашки доткомів, великі технологічні компанії фінансують свої інвестиції у штучний інтелект за рахунок існуючих грошових потоків, а не за рахунок боргових зобов'язань. Microsoft, Google, Amazon та Meta оголосили про капітальні витрати майже на 400 мільярдів доларів на 2025 рік, які значною мірою призначені для інфраструктури штучного інтелекту. Ці компанії мають стабільні бізнес-моделі та можуть дозволити собі значні збитки в окремих сферах, щоб забезпечити довгострокові позиції на ринку.

Крім того, поточна фаза відрізняється від попередніх «бульбашок» широким застосуванням технології. Штучний інтелект використовується не лише у споживчих цілях, а й трансформує різні галузі промисловості – від виробництва та охорони здоров’я до енергетики. Компанії, які успішно інтегрують ШІ, досягають вимірного підвищення продуктивності, зниження витрат та покращення якості. Питання полягає не стільки в тому, чи створює ШІ цінність, скільки в тому, хто зрештою отримує цю цінність і які бізнес-моделі переважають.

Промислові випадки використання: де проект «Прометей» має значення

Конкретні застосування проекту «Прометей», ймовірно, розгортатимуться у вищезгаданих ключових галузях: комп’ютерних технологіях, аерокосмічній та автомобільній промисловості. Кожна з цих галузей створює специфічні проблеми, які можуть вирішити рішення на основі штучного інтелекту.

У комп'ютерних технологіях основна увага приділяється прискоренню та оптимізації проектування мікросхем. Складність сучасних процесорів з мільярдами транзисторів унеможливлює ручне проектування. Алгоритми штучного інтелекту можуть оптимізувати макети за лічені години, що раніше займало місяці. Це дозволяє швидше цикли ітерацій, знизити витрати на розробку та вийти на нові рівні продуктивності. Такі компанії, як Nvidia, вже використовують штучний інтелект для проектування власних мікросхем, створюючи самопідсилювальний цикл: кращі мікросхеми штучного інтелекту дозволяють створювати кращі моделі штучного інтелекту, які, у свою чергу, проектують ще кращі мікросхеми.

Космічна галузь пропонує численні застосування. Прогнозоване технічне обслуговування може запобігти збоям критично важливих систем до їх виникнення. Контроль якості на основі штучного інтелекту виявляє дефекти в компонентах раніше та надійніше, ніж це роблять інспектори-люди. Автоматизована оцінка випробувань прискорює перевірку компонентів в екстремальних умовах. Роботизоване складання забезпечує мікрометрову точність у таких завданнях, як з'єднання компонентів двигуна або виготовлення великогабаритних конструкційних деталей. У довгостроковій перспективі автономні роботизовані системи можуть взяти на себе будівництво інфраструктури на Місяці чи Марсі без необхідності постійного людського нагляду.

В автомобільній промисловості трансформація як виробництва, так і самого продукту має першорядне значення. У виробництві роботизовані системи на основі штучного інтелекту дозволяють створювати гнучкі виробничі лінії, які можуть швидко адаптуватися до змін варіантів продукту. Цифрові двійники моделюють виробничі процеси, виявляють вузькі місця та оптимізують розподіл ресурсів. Прогнозоване обслуговування скорочує час простою та подовжує термін служби обладнання. На рівні продукту штучний інтелект революціонізує розвиток функцій автономного водіння. Такі компанії, як Tesla, навчають нейронні мережі мільярдами кілометрів даних про водіння, щоб покращити розпізнавання ситуацій, прийняття рішень та керування транспортним засобом. Mercedes-Benz та BMW покладаються на гібридні підходи, які поєднують штучний інтелект зі звичайними сенсорними системами для забезпечення найвищих стандартів безпеки.

Інтеграція штучного інтелекту в ці сфери призводить до вимірного підвищення ефективності. Дослідження показують, що виробничі компанії, які впроваджують штучний інтелект, досягають підвищення продуктивності на 20-40 відсотків. Прогнозне обслуговування збільшує доступність обладнання на п'ять-15 відсотків і знижує витрати на обслуговування до 25 відсотків. Контроль якості за допомогою штучного інтелекту зменшує рівень браку та покращує якість продукції, що знижує витрати та підвищує задоволеність клієнтів. У логістиці штучний інтелект оптимізує планування маршрутів, автоматизацію складів та управління ланцюгами поставок, що призводить до скорочення термінів доставки та зниження експлуатаційних витрат.

Динаміка конкуренції: хто програє, хто виграє.

Перехід від споживчого до промислового ШІ має далекосяжні наслідки для конкурентної динаміки в технологічному секторі. Компанії, які інвестують на ранніх стадіях у промислові застосування та розробляють переконливі рішення, можуть отримати значну частку ринку та забезпечити довгострокові конкурентні переваги. Однак бар'єри високі: промисловий ШІ вимагає не лише технологічної досконалості, але й глибокого розуміння відповідної галузі, доступу до виробничих даних та здатності інтегрувати рішення в існуючі інфраструктури.

Традиційні промислові компанії стикаються з проблемою оцифрування своїх усталених процесів та відкриття їх для застосувань штучного інтелекту. Це вимагає значних інвестицій в ІТ-інфраструктуру, управління даними та навчання співробітників. Багато компаній стикаються з фрагментованими сховищами даних, гетерогенними системами та відсутністю сумісності. Без уніфікованих платформ даних та надійних стандартів потенціал штучного інтелекту залишається невикористаним. Такі компанії, як Stellantis, підвищили точність операційних прогнозів та зменшили невідповідності, централізувавши дані від своїх численних брендів на єдиній платформі.

Стартапи та технологічні компанії, такі як Project Prometheus, мають перевагу, починаючи з нових архітектур та способів мислення. Вони не обтяжені застарілими системами та можуть інтегрувати сучасні методи штучного інтелекту з нуля. Водночас їм часто бракує доступу до промислового виробничого середовища та мереж клієнтів. Тому партнерство та співпраця є надзвичайно важливими. Той факт, що Project Prometheus залучив найкращих фахівців з провідних лабораторій штучного інтелекту, надає стартапу технологічну перевагу, але його успіх зрештою залежатиме від його здатності впроваджувати цю технологію в реальних промислових середовищах та забезпечувати помітну додану цінність.

Геополітичний вимір ще більше загострює конкуренцію. Країни, які відстають у промисловому ШІ, ризикують не лише економічними недоліками, але й втратою технологічного суверенітету. Ланцюжки поставок, виробничі потужності та інноваційні можливості дедалі більше залежать від оволодіння технологіями ШІ. Європа намагається встановити власні позиції за допомогою таких ініціатив, як фабрики ШІ, інвестиційні програми та нормативно-правові бази, але стикається з проблемою подолання фрагментації національних ринків та забезпечення масштабування успішних підходів. Німеччина, як найбільша економіка Європи, відіграє в цьому ключову роль. Автомобільна, машинобудівна та електротехнічна промисловість є центральними стовпами німецької економіки та можуть забезпечити або розширити свою конкурентоспроможність завдяки послідовній інтеграції ШІ.

Десятиліття фізичного штучного інтелекту

Оголошення про проект «Прометей» знаменує собою поворотний момент у секторі штучного інтелекту. Акцент зміщується з суто цифрових застосувань на інтеграцію штучного інтелекту у фізичний світ. Ця тенденція прискориться в найближчі роки. Автономні роботи, розумні фабрики, самооптимізуючі виробничі системи та інфраструктури на базі штучного інтелекту стануть звичайним явищем. Компанії, які успішно керуватимуть цією трансформацією, стануть економічними переможцями наступного десятиліття.

Для відомих промислових компаній це означає, що вони більше не можуть відкладати свою цифрову трансформацію. Інвестиції в інфраструктуру даних, експертизу в галузі штучного інтелекту та автоматизацію більше не є необов'язковими оновленнями, а є необхідними для виживання. Швидкість, з якою нові гравці, такі як Tesla, китайські виробники та технологічні стартапи, революціонізують промислові процеси, не залишає місця для вагань. Компанії, які діють зараз, можуть скористатися підвищенням ефективності та конкурентними перевагами, які пропонує штучний інтелект. Ті, хто реагує занадто пізно, ризикують безповоротно відстати.

Інвестори стикаються з питанням, які бізнес-моделі та технології переважатимуть у довгостроковій перспективі. Високі оцінки та обсяги інвестицій у сектор штучного інтелекту, безсумнівно, несуть ризики, але фундаментальна трансформація, яку штучний інтелект спричиняє у фізичній економіці, є реальною та сталою. Компанії, які пропонують переконливі рішення промислових проблем, розробляють надійні бізнес-моделі та створюють масштабовані технології, будуть успішними у довгостроковій перспективі. У той час як бульбашка доткомів знищила трильйони ринкової вартості, такі компанії, як Amazon та eBay, вижили та домінували в наступну еру електронної комерції. Щось подібне може статися в секторі штучного інтелекту.

Для суспільств і політики зростання промислового штучного інтелекту означає, що освіта, дослідження та інфраструктура мають бути переосмислені. Кваліфікованим працівникам майбутнього потрібні як технічні знання, так і розуміння того, як штучний інтелект використовується в конкретних сферах. Університети та дослідницькі установи повинні тісніше співпрацювати з промисловістю для розробки практичних рішень. Регулювання повинно сприяти інноваціям, а не перешкоджати їм, одночасно забезпечуючи етичні стандарти, безпеку та захист даних. Досягнення правильного балансу між сприянням інноваціям та відповідальною діяльністю є складним, але надзвичайно важливим.

Рішення Джеффа Безоса увійти в сферу промислового ШІ як співгенеральний директор проекту «Прометей» – це більше, ніж просто особисте повернення. Це сигналізує про те, що наступний етап технологічної революції розпочався. Питання вже не в тому, чи змінить ШІ фізичний світ, а в тому, як швидко і хто візьме на себе ініціативу. Найближчі роки покажуть, чи зможе проект «Прометей» виправдати високі очікування, і чи є початкове фінансування в розмірі 6,2 мільярда доларів мудрою ставкою на майбутнє, чи просто черговим розділом у завищених оцінках. Однак одне можна сказати напевно: гонка за домінування в промисловому ШІ розпочалася, і ставки навряд чи можуть бути вищими.

Новий вимір цифрової трансформації з «керованим ШІ» (штучним інтелектом) – платформа та рішення B2B | Xpert Consulting - Зображення: Xpert.Digital

Тут ви дізнаєтеся, як ваша компанія може швидко, безпечно та без високих бар'єрів входу впроваджувати індивідуальні рішення на основі штучного інтелекту.

Керована платформа штучного інтелекту — це ваш універсальний та безтурботний пакет для штучного інтелекту. Замість того, щоб мати справу зі складними технологіями, дорогою інфраструктурою та тривалими процесами розробки, ви отримуєте готове рішення, адаптоване до ваших потреб, від спеціалізованого партнера — часто протягом кількох днів.

Основні переваги з першого погляду:

⚡ Швидке впровадження: від ідеї до операційного застосування за лічені дні, а не місяці. Ми пропонуємо практичні рішення, які створюють негайну цінність.

🔒 Максимальна безпека даних: Ваші конфіденційні дані залишаються з вами. Ми гарантуємо безпечну та відповідність вимогам обробку без передачі даних третім особам.

💸 Без фінансових ризиків: Ви платите лише за результат. Повністю виключаються значні початкові інвестиції в обладнання, програмне забезпечення чи персонал.

🎯 Зосередьтеся на своєму основному бізнесі: Зосередьтеся на тому, що ви робите найкраще. Ми беремо на себе повне технічне впровадження, експлуатацію та обслуговування вашого рішення на основі штучного інтелекту.

📈 Орієнтований на майбутнє та масштабований: Ваш ШІ зростає разом з вами. Ми забезпечуємо постійну оптимізацію та масштабованість, а також гнучко адаптуємо моделі до нових вимог.

Детальніше про це тут:

• Кероване рішення на основі штучного інтелекту – промислові послуги зі штучним інтелектом: ключ до конкурентоспроможності в секторах послуг, промисловості та машинобудування

☑ Наша ділова мова - англійська чи німецька

☑ Нове: листування на вашій національній мові!

Konrad Wolfenstein

Я радий бути доступним вам та моїй команді як особистого консультанта.

Ви можете зв’язатися зі мною, заповнивши тут контактну форму або просто зателефонуйте мені за номером +49 89 674 804 (Мюнхен) . Моя електронна адреса: Вольфенштейн ∂ xpert.digital

Я з нетерпінням чекаю нашого спільного проекту.

☑ Підтримка МСП у стратегії, порадах, плануванні та впровадженні

☑ Створення або перестановка цифрової стратегії та оцифрування

☑ Розширення та оптимізація міжнародних процесів продажів

☑ Глобальні та цифрові торгові платформи B2B

☑ Піонерський розвиток бізнесу / маркетинг / PR / Мір

Скористайтеся перевагами великого, п'ятикратного досвіду Xpert.Digital у комплексному пакеті послуг | Дослідження та розробки, XR, PR та оптимізація цифрової видимості - Зображення: Xpert.Digital

Xpert.digital має глибокі знання в різних галузях. Це дозволяє нам розробити кравці, розроблені стратегії, пристосовані до вимог та проблем вашого конкретного сегменту ринку. Постійно аналізуючи тенденції на ринку та здійснюючи розвиток галузі, ми можемо діяти з передбаченням та пропонувати інноваційні рішення. З поєднанням досвіду та знань ми створюємо додаткову цінність та надаємо своїм клієнтам вирішальну конкурентну перевагу.

Детальніше про це тут:

• Використовуйте 5 -разову компетентність xpert.digital в одній упаковці - від 500 € на місяць