Технологические волны: от пара до ИИ

Подготовлено RD analytics

В предыдущем выпуске серии мы рассмотрели, как компьютеры и интернет превратили информацию в производительную силу. Цифровые технологии позволили хранить огромные массивы данных, обмениваться ими по всему миру и автоматизировать множество операций.

Искусственный интеллект открывает следующий этап. Современные ИИ-системы способны находить закономерности, создавать тексты и изображения, писать программный код, анализировать документы и помогать решать задачи, требующие интеллектуального труда человека.

Достаточно ли этого, чтобы говорить о новой технологической волне — сопоставимой с паровой машиной, электричеством и компьютерами?

От обработки информации к интеллектуальным задачам

Каждая крупная технологическая волна расширяла возможности производства.

Паровая машина позволила использовать механическую энергию в масштабах, недоступных традиционным ремесленным производствам. Электричество изменило энергоснабжение предприятий и устройство производственных цехов. Компьютеры и интернет ускорили обработку информации, связь и управление сложными системами.

ИИ развивается на базе цифровой инфраструктуры, но расширяет способы работы с информацией. Он может сопоставлять данные, предлагать решения, формировать прогнозы и создавать новые материалы. Благодаря этому автоматизация распространяется на задачи, результат которых невозможно полностью описать простой последовательностью заранее заданных инструкций.

Возможности ИИ при этом неодинаковы. Он способен ускорить подготовку аналитического документа, но может ошибиться в расчётах, неверно интерпретировать контекст или предложить убедительный, но недостоверный ответ. Практическая ценность технологии зависит от качества данных, характера задачи и способности человека проверять результат.

Универсальная технология или продолжение цифровой революции?

Экономические историки используют понятие универсальной технологии — технологии, которая применяется в разных отраслях, постоянно совершенствуется и стимулирует появление новых инноваций.

В статье Artificial Intelligence as a General-Purpose Technology: An Historical Perspective экономист Николас Крафтс рассматривает ИИ в контексте предыдущих технологических переходов. Он обращает внимание на возможность повышения производительности не только в производстве товаров и услуг, но и в самих научных исследованиях и разработках.

OECD в исследовании 2025 года также отмечает, что генеративный ИИ обладает основными признаками универсальной технологии: широким потенциалом применения, возможностью дальнейшего совершенствования и способностью стимулировать новые инновации.

Однако исторические аналогии требуют осторожности. Электричество не изменило экономику мгновенно после появления первых электростанций. Предприятиям требовались новые двигатели, оборудование и организация производства. Компьютеризация также принесла значительную часть своего эффекта после перестройки бизнес-процессов.

С ИИ может произойти то же самое. Доступ к модели ещё не гарантирует роста производительности. Для получения экономического результата компаниям необходимы интеграция с информационными системами, подготовленные сотрудники, новые процедуры и изменение распределения ответственности.

Поэтому значение ИИ будет определяться масштабом изменений, которые он вызовет за пределами самой технологии.

Производительность: первые результаты и пределы ожиданий

Эксперименты показывают, что ИИ способен ускорять отдельные виды работы.

В исследовании, опубликованном в журнале Science в 2023 году, специалисты, использовавшие ChatGPT для выполнения определённых письменных заданий, в среднем тратили на работу на 40% меньше времени, а качество результата повышалось на 18%. Эти показатели относятся к конкретному эксперименту и не могут автоматически переноситься на всю экономику.

В исследовании Generative AI at Work, посвящённом работе 5 179 специалистов службы поддержки, использование ИИ-ассистента повысило среднюю производительность примерно на 14% по числу решённых вопросов в час. Эффект был значительно выше у менее опытных сотрудников, чем у наиболее опытных.

Такие результаты показывают, что ИИ может распространять знания и приёмы работы, которые раньше были характерны для более квалифицированных специалистов. При этом эффект зависит от профессии, задачи и опыта работника.

На уровне экономики картина сложнее. Экономия времени на отдельной операции не всегда превращается в увеличение выпуска продукции, снижение затрат или рост прибыли. Высвободившееся время может направляться на другие задачи, а внедрение самой системы требует дополнительных расходов.

История электричества и компьютеров подсказывает, что между технологической возможностью и её полным экономическим эффектом может пройти значительное время.

ИИ может ускорить создание новых технологий

Одно из наиболее существенных направлений развития связано с научными исследованиями.

ИИ применяется для анализа научной литературы, поиска закономерностей, обработки экспериментальных результатов и выдвижения гипотез. В некоторых областях он помогает исследователям быстрее проходить этапы, которые прежде требовали значительных вычислительных ресурсов и ручной работы.

Если такие возможности будут устойчиво развиваться, ИИ сможет влиять не только на производительность существующих отраслей, но и на скорость появления новых технологий.

В исторической перспективе это особенно важно. Паровая машина изменила использование механической энергии, электричество — способы её производства и распределения, информационные технологии — работу с данными и знаниями. ИИ потенциально затрагивает сам процесс создания новых решений.

Однако пока рано утверждать, что научные открытия повсеместно ускорились настолько, чтобы говорить о доказанном переломе в развитии науки. Результаты различаются по областям, а найденное решение ещё необходимо проверить экспериментально, внедрить и превратить в экономически полезный продукт.

У новой волны есть физическая основа

Хотя ИИ часто воспринимается как программная технология, его развитие зависит от материальной инфраструктуры.

Модели обучаются и работают в центрах обработки данных, которым нужны серверы, специализированные процессоры, системы охлаждения, сети передачи данных и надёжное электроснабжение.

По оценке Международного энергетического агентства (IEA), центры обработки данных потребили около 415 ТВт·ч электроэнергии в 2024 году — примерно 1,5% мирового потребления.

В обновлённом анализе, опубликованном в апреле 2026 года, IEA сообщает, что потребление электроэнергии центрами обработки данных выросло на 17% в 2025 году. Для центров, ориентированных на ИИ, рост составил 50%. Агентство также отмечает, что энергоэффективность отдельных ИИ-задач быстро повышается, но всё более распространённые ресурсоёмкие приложения, включая генерацию видео, сложные рассуждения и ИИ-агентов, увеличивают общую потребность в вычислениях. <Cite refs={["turn217817search1","turn217817search2"]}/>

Итоговая нагрузка на инфраструктуру будет зависеть от соотношения роста эффективности и увеличения объёма использования ИИ.

Дальнейшее развитие технологии будет определяться доступностью электроэнергии, пропускной способностью сетей, строительством вычислительной инфраструктуры и эффективностью оборудования.

Что произойдёт с работой человека?

ИИ меняет состав задач внутри профессий, но не позволяет заранее определить судьбу каждой профессии целиком.

В одних случаях он берёт на себя отдельные операции: подготовку черновиков, поиск информации, классификацию документов, анализ данных или написание типового кода. В других — помогает специалисту выполнять работу, которая раньше занимала больше времени или требовала участия нескольких сотрудников.

При этом возникают новые требования к квалификации. Сотрудникам необходимо уметь ставить задачи ИИ, проверять его выводы, работать с данными и понимать ограничения используемых систем.

В некоторых профессиях изменится и структура начального опыта. Если часть простых задач автоматизируется, молодым специалистам может стать сложнее получать практические навыки традиционным способом.

Результат технологической волны будет зависеть от того, как распределятся выгоды от роста производительности, какие навыки станут востребованы и насколько быстро люди смогут адаптироваться.

Казахстан: от цифровой инфраструктуры к экономическому эффекту

Для Казахстана развитие ИИ означает необходимость связать цифровую инфраструктуру с изменениями в реальном секторе экономики и государственном управлении.

9 июня 2026 года Президент Касым-Жомарт Токаев подписал Указ № 1311, утвердивший Общенациональную стратегию масштабной цифровизации и тотального внедрения технологий искусственного интеллекта Digital Qazaqstan до 2029 года. Полный текст указа в ИПС «Әділет». <Cite refs={["turn217817search0"]}/>

В стратегии ожидаемый дополнительный вклад в ВВП оценивается примерно в 1,5 процентного пункта в среднем в год к концу 2029 года относительно базового сценария. Это целевой ориентир государственной программы, а не уже достигнутый результат.

Для оценки прогресса важно учитывать не только количество внедрённых систем, но и глубину их интеграции в производственные цепочки, изменение производительности труда, снижение издержек и качество государственных услуг.

В этом отношении опыт Казахстана будет частью более широкого исторического вопроса: сможет ли новая технология превратить инвестиции в инфраструктуру и программные решения в устойчивые изменения экономики?

Новая волна или продолжение цифровой революции?

Сегодня есть основания рассматривать ИИ как потенциальную универсальную технологию, способную изменить множество отраслей. Он распространяется за пределы ИТ-сектора, совершенствуется и может ускорять создание новых решений.

Но исторический масштаб технологии определяется устойчивыми изменениями в экономике и обществе. Для этого нужны время, инфраструктура, инвестиции, квалифицированные люди и новые способы организации производства.

Возможно, ИИ станет самостоятельной технологической волной. Возможно, он окажется следующим этапом цифровой революции, начавшейся с компьютеров и интернета. Эти варианты не исключают друг друга: новая волна может вырасти из инфраструктуры предыдущей.

История позволяет выделить четыре взаимосвязанных элемента технологического перехода. Изобретение создаёт новую возможность. Инфраструктура делает её доступной в масштабе экономики. Производственные процессы приспосабливаются к новой технологии. Массовое применение превращает технический прогресс в повседневные изменения жизни.

У ИИ уже есть модели, вычислительная инфраструктура и первые примеры практического внедрения. Масштаб преобразований в производстве и обществе ещё формируется.

Если ИИ действительно открывает новую технологическую революцию, где сегодня находятся его паровая машина, его железная дорога, его электросеть и его конвейер?

Ответ на этот вопрос покажет, насколько глубоко искусственный интеллект изменит экономику и повседневную жизнь.

За два столетия технологические волны меняли источники энергии, способы производства, транспорт, связь и работу с информацией. Каждая из них начиналась с новых технических возможностей, но её историческое значение определялось тем, насколько глубоко технология проникала в экономику и повседневную жизнь. Искусственный интеллект проходит тот же путь: его возможности уже очевидны, инфраструктура расширяется, а масштаб долгосрочных изменений ещё предстоит оценить. История технологических революций продолжается — и теперь мы наблюдаем её следующий этап.

Все выпуски серии «Технологические волны: от пара до ИИ»

30 сентября мы начали серию с вопроса о шестой технологической волне Кондратьева. Затем последовательно разобрали, как ключевые технологии меняли производство, инфраструктуру, экономику и повседневную жизнь.

№ 0. Шестая технологическая волна Кондратьева

Читать на REAL DIGITAL

№ 1. Текстиль и пар: первая технологическая революция

Читать на REAL DIGITAL

№ 2. Железные дороги и уголь: когда расстояние перестало быть прежним

Читать на REAL DIGITAL

№ 3. Сталь, электричество и химия: как возникла современная промышленность

Читать на REAL DIGITAL

№ 4. Автомобиль, нефть и конвейер: как возникла эпоха массового производства

Читать на REAL DIGITAL

№ 5. Компьютеры, интернет и цифровая экономика: как информация стала производительной силой

Читать на REAL DIGITAL

№ 6. Искусственный интеллект и новая технологическая волна

Заключительный выпуск серии.

Источники

1. Nicholas Crafts. Artificial Intelligence as a General-Purpose Technology: An Historical Perspective. Oxford Review of Economic Policy, 2021. DOI.
2. OECD. Is Generative AI a General Purpose Technology? Implications for Productivity and Policy, 2025. Исследование.
3. Shakked Noy, Whitney Zhang. Experimental Evidence on the Productivity Effects of Generative Artificial Intelligence. Science, 2023. DOI.
4. Erik Brynjolfsson, Danielle Li, Lindsey R. Raymond. Generative AI at Work. NBER, 2023; опубликовано в The Quarterly Journal of Economics в 2025 году. Исследование.
5. International Energy Agency. Energy and AI, 2025. Отчёт.
6. International Energy Agency. Key Questions on Energy and AI, апрель 2026 года. Анализ.
7. Республика Казахстан. Указ Президента от 9 июня 2026 года № 1311 «Об утверждении Общенациональной стратегии масштабной цифровизации и тотального внедрения технологий искусственного интеллекта “Digital Qazaqstan” до 2029 года». Полный текст.