От автоматизации науки к трансформации бизнеса: как AI-лаборатории переформатируют экономику

От автоматизации науки к трансформации бизнеса: как AI-лаборатории переформатируют экономику

Закрытие цикла: AI переходит в физический мир

Объявление Google DeepMind об открытии первой полностью автоматизированной исследовательской лаборатории в Великобритании в 2026 году представляет собой важный поворотный момент в истории искусственного интеллекта[1]. До сих пор ИИ был инструментом анализа и прогнозирования. Теперь он становится непосредственным исполнителем в реальном мире через робототехнику и автоматизацию.

Лаборатория будет ежедневно синтезировать и тестировать сотни новых материалов под управлением модели Gemini[2]. Это не просто демонстрация технологии — это замыкание цикла, где ИИ анализирует данные, предсказывает перспективные составы, роботы создают образцы, измеряют их свойства, и результаты возвращаются в модель для следующей итерации[5]. По сути, система учится и улучшается в реальном времени благодаря обратной связи из физического мира.

Это качественно отличается от предыдущих поколений ИИ. Речь идёт не о том, чтобы предложить решение человеку, который его реализует, а о полной автономии в решении задачи — от гипотезы до верификации.

Масштаб и амбиции: сверхпроводники при комнатной температуре

Задача лаборатории звучит смело: найти сверхпроводники, работающие при комнатной температуре[7]. Это одна из самых сложных проблем в материаловедении, которая не решена десятилетиями. Человеческие исследователи буквально перебирали варианты вручную. DeepMind ставит на то, что машина, перерабатывающая тысячи гипотез в день и проверяющая их автоматически, преодолеет эту барьер там, где люди не могли.

Использование такой инфраструктуры первоначально направлено на несколько областей[1][4]:
- Аккумуляторные батареи (критично для электромобилей и накопления энергии)
- Полупроводники (основа всей вычислительной техники)
- Солнечные панели (энергия будущего)
- Материалы для медицинской визуализации и термоядерной энергетики

Каждое из этих направлений — многомиллиардный рынок. Любой прорыв в материалах может переформатировать целые отрасли.

Партнёрство государства и корпорации: новая модель инноваций

Особенно показательно, что Google строит эту лабораторию не в своих офисах в США, а в Великобритании как часть масштабного партнёрства с британским правительством[1][6]. Это сигнал о том, как будет происходить развитие высоких технологий в 2020-х годах: государства начинают активно участвовать в создании инфраструктуры ИИ, понимая стратегическое значение контроля над прорывными технологиями.

В рамках партнёрства Google адаптирует свои ИИ-модели для британских учёных, учителей и госслужащих, предоставляет приоритетный доступ к четырём научным инструментам, включая AlphaGenome для анализа ДНК и WeatherNext для прогноза погоды[2]. Компания также делится моделями и данными с Британским институтом безопасности ИИ[4].

Этот подход отличается от стандартной инвестиционной модели. Это — встраивание корпоративного ИИ в государственную инновационную экосистему. Результат: Google получает доступ к государственным ресурсам, статус передового партнёра и льготы; государство получает передовые технологии и сохраняет контроль над ключевыми исследованиями. Это модель, которую будут копировать другие страны.

Что это означает для бизнеса: три уровня трансформации

Первый уровень: Автоматизация R&D

Для компаний, работающих в материаловедении, химии, фармацевтике, это вызов существования. Если DeepMind может синтезировать и тестировать сотни материалов в день, то традиционные исследовательские отделы теряют конкурентное преимущество скорости. Компании, которые не интегрируют подобные AI-системы в свои лаборатории, попадут в структурное отставание. Инвестиции в R&D перестанут быть линейными издержками и станут вопросом о том, какой ИИ-инфраструктуре ты владеешь.

Второй уровень: Переопределение мастерства и труда

Другой вывод — роль специалиста меняется[5]. Если робот синтезирует, а ИИ анализирует, то химик становится не исполнителем, а интерпретатором результатов и формулировщиком новых гипотез. Это не означает, что людей станет меньше, но их работа станет глубже и дороже. Компаниям нужны люди, которые могут беседовать с ИИ, понимать его логику, критически проверять гипотезы. Это повышает требования к квалификации, но одновременно обесценивает рутинный труд.

Третий уровень: Сжатие времени вывода на рынок

Если новые материалы можно открывать месяцами вместо лет, то вся цепочка «открытие → разработка → производство → рынок» ускоряется. Компании, которые первыми интегрируют такие системы, получат окно возможностей в 3–5 лет, пока конкуренты ещё думают. После этого окна окончится — все будут использовать похожие системы, и преимущество сместится на скорость масштабирования и капитал.

Контекст более широкий: это не только о DeepMind

Запуск лаборатории DeepMind — это не случайное событие, а часть меганаправления. По всему миру компании строят AI-системы, которые замыкают цикл от анализа к исполнению. OpenAI разрабатывает AI-агентов для автоматизации сложных рабочих процессов. Anthropic работает над надёжностью и контролем AI в критических системах. Лабораторий, подобных DeepMind, будут строить десятки — государства конкурируют за лидерство в этой области.

Это создаёт новую экономику: те, кто контролирует инфраструктуру ИИ и данные, будут определять, какие инновации возможны. Это похоже на индустриальную революцию, когда контроль над средствами производства (фабриками, энергией) определял экономическую власть. Теперь речь о контроле над вычислительной мощностью, моделями и данными.

Сценарии развития на 3–5 лет

Сценарий 1: Ускорение инноваций (базовый)

Компании интегрируют AI-лаборатории в R&D. Скорость открытия новых материалов и соединений растёт в 5–10 раз. Появляются новые материалы для батарей, полупроводников, солнечных панелей. Отрасли вроде электромобилей, возобновляемой энергии получают ускорение. Капитальная стоимость инноваций растёт (нужны лаборатории, вычисления), но скорость амортизации снижается. Компании среднего размера, которые раньше имели доступ к исследованиям благодаря университетам и контрактным лабораториям, начинают отставать.

Сценарий 2: Переиндустриализация (вероятный)

Снижение стоимости разработки новых материалов сделает рентабельным локальное производство, которое раньше было убыточным. Например, производство батарей или специальных сплавов может вернуться в развитые страны, если материал-предшественник станет дешевле. Это создаст новые рабочие места, но они будут требовать высокую квалификацию и работать в связке с AI-системами. Производство вернётся, но не будет выглядеть как XX век.

Сценарий 3: Концентрация власти в технологических гигантах (риск)

Если AI-лаборатории останутся доступны только для Google, Microsoft, Amazon и китайских аналогов, то инновации будут концентрироваться в руках этих компаний. Это может привести к тому, что молодые компании и стартапы потеряют возможность конкурировать на уровне базовой науки. Государства в ответ начнут строить государственные AI-лаборатории (как планирует сделать Великобритания), но это потребует огромных инвестиций и отставания на 3–5 лет от лидеров.

Практические рекомендации для предпринимателей

1. Переоцените своё отношение к данным

Данные становятся сырьём для AI-систем. Компания, которая всё ещё держит данные в разрозненных базах и файлах, теряет ценность. Начните сейчас структурировать и унифицировать данные о своих процессах, результатах, экспериментах. Через 2–3 года это станет вашим конкурентным преимуществом.

2. Ищите точки входа в AI-экосистему

Не нужно строить собственную лабораторию, если вы не Google. Вместо этого подумайте, как использовать существующие сервисы: API для анализа данных, облачные вычисления, готовые модели. Партнёрство с университетами и исследовательскими институтами даст доступ к передовым инструментам раньше, чем они станут массовыми. Государство часто субсидирует такие партнёрства.

3. Переформатируйте роли в компании

Нет смысла нанимать людей для рутинной работы, которую сделает AI. Инвестируйте в людей, которые могут работать с ИИ: интерпретировать результаты, формулировать новые вопросы, управлять качеством. Это дороже, но эффективнее. Начните такой переход раньше, пока рынок труда ещё не переполнен спросом на такие навыки.

4. Готовьтесь к сжатию цикла разработки

Если ваша конкурентная стратегия построена на том, что вы медленнее, но дешевле, она умрёт. AI сделает конкурентов быстрее и дешевле одновременно. Пересмотрите, за счёт чего вы создаёте ценность. Если это скорость времени на рынок или качество, то AI — ваш союзник. Если это бюджет, то вы в беде.

5. Думайте о государственном партнёрстве

Государства активно инвестируют в AI-инфраструктуру. Если вы работаете в критической отрасли (энергетика, материалы, здравоохранение), рассмотрите возможность государственного гранта, субсидии или партнёрства. Это может ускорить ваш доступ к передовым технологиям и создать барьеры для конкурентов.

Заключение

Лаборатория Google DeepMind — это не просто новость о продвинутой технологии. Это сигнал о том, как будет выглядеть экономика в конце 2020-х годов. Инновации перестанут быть дорогими, медленными и ручными. Они станут автоматическими, быстрыми и доступными только тем, кто владеет инфраструктурой ИИ.

Для малого и среднего бизнеса это означает, что выжить в условиях новой экономики можно только через партнёрства, данные и интеллект людей, которые могут работать с машинами. Одиночным игрокам будет сложно. Кооперация, открытые стандарты и умение пользоваться экосистемой — вот новые правила конкурентной борьбы.

Источники

1. Google DeepMind откроет ИИ-лабораторию в Великобритании по поиску новых материалов — 1

2. DeepMind создает ИИ-лабораторию для синтеза материалов — 2

3. DeepMind строит ИИ-лабораторию, где роботы будут синтезировать сотни новых материалов в день — 3

4. Google DeepMind откроет в Британии роботизированную лабораторию — 4

5. DeepMind построит ИИ-лабораторию для поиска новых материалов — 5