Воздух искрится возможностями, и не только в серверных фермах, питающих новейшие модели ИИ, но и на банковских счетах нового поколения. Забудьте о гаражах и общежитиях; местами рождения сегодняшних технологических титанов, скорее, являются центры обработки данных и исследовательские лаборатории. Бум искусственного интеллекта не просто меняет отрасли; он чеканит миллиардеров с темпами, невиданными со времен эпохи доткомов, хотя и с гораздо более ощутимым фундаментом.

В то время как такие имена, как Дженсен Хуанг из Nvidia и Сэм Альтман из OpenAI, стали синонимами восхождения ИИ, их и без того значительные состояния просто увеличились. Настоящая история заключается в появлении новых лиц, людей, построивших империи на обещании разумных машин. Это основатели компаний, ориентированных в первую очередь на ИИ, люди, которые не просто оседлали волну, а активно формируют ее траекторию.

Взять, к примеру, Александра Ванга и Люси Го, дуэт, стоящий за Scale AI. Их компания, когда-то скромный стартап, стала важнейшим связующим звеном в экосистеме ИИ. Scale AI решает часто упускаемую из виду, но крайне важную задачу маркировки данных. Модели ИИ хороши настолько, насколько хороши данные, на которых они обучены, и Scale AI предоставляет инфраструктуру "человек в контуре" для обеспечения точности, согласованности и релевантности данных. Инвестиции Meta в размере 14,3 миллиарда долларов в июне подчеркивают стратегическую важность работы Scale AI. Затем есть команда Cursor – Майкл Труэлл, Суалех Асиф, Аман Сангер и Арвид Луннемарк – которые совершают революцию в программировании с помощью ИИ. Недавняя оценка их компании в 27 миллиардов долларов говорит о многом в отношении потенциала разработки программного обеспечения с помощью ИИ.

Но что именно делают эти компании и почему они получают такие астрономические оценки? Ответ кроется в фундаментальном сдвиге, который ИИ привносит в различные сектора. Perplexity, например, переосмысливает поиск с помощью ИИ, предлагая более лаконичные и контекстуально релевантные ответы, чем традиционные поисковые системы. Mercor применяет ИИ к анализу данных, помогая предприятиям извлекать полезную информацию из огромных наборов данных. Figure AI строит человекоподобных роботов, стремясь произвести революцию в отраслях от производства до логистики. Safe Superintelligence решает сложную задачу безопасности ИИ, обеспечивая соответствие будущих систем ИИ человеческим ценностям. Harvey трансформирует юридическую профессию с помощью юридического программного обеспечения на базе ИИ, а Thinking Machines Lab расширяет границы исследований в области ИИ.

"Мы наблюдаем кембрийский взрыв приложений ИИ", - объясняет доктор Эмили Картер, ведущий исследователь ИИ в Стэнфордском университете. "Базовая технология созрела до такой степени, что ее можно применять к широкому кругу проблем, и это создает огромные возможности для предпринимателей". Однако она предостерегает, что быстрые темпы развития также создают проблемы. "Нам необходимо обеспечить разработку и развертывание ИИ ответственным образом, с тщательным учетом его этических и социальных последствий".

Рост числа этих новых миллиардеров ИИ поднимает важные вопросы о будущем технологий и общества. Действительно ли их компании выполнят свои обещания? Будут ли выгоды от ИИ распределены широко или они достанутся в основном избранным? И какую роль будут играть правительства и регулирующие органы в формировании разработки и развертывания ИИ?

Ответы на эти вопросы далеко не определены, но ясно одно: бум ИИ - это не просто технологическая революция; это социальная революция. И люди, которые сегодня возглавляют это движение, вероятно, будут играть значительную роль в формировании мира завтрашнего дня. Ставки высоки, и мир наблюдает.