Десять років тому цього тижня машина сіла навпроти найкращого гравця в настільні ігри планети в готелі в Сеулі, Південна Корея. Гра була «Вперед». Їй понад 3000 років, і вона має більше можливих позицій у дошці, ніж атомів у спостережуваному Всесвіті. Ніхто не думав, що комп'ютер зможе виграти цей матч, принаймні ще десятиліття. Машина виграла чотири ігри з п'яти. Але рахунок був не в сюжеті, а в одному ході під час другої гри. Рух 37. AlphaGo розмістив камінь у настільки дивній позиції, що коментатори, які транслювали матч наживо, подумали, ніби система зламалася. Професійні гравці Го, які дивилися по всьому світу, назвали це помилкою в реальному часі. Але це не була помилка. Це виявилося одним із найблискучіших ходів за всю 3000-річну історію гри. І машина створила це самостійно. AlphaGo підрахував, що ймовірність того, що будь-яка людина колись зробить такий крок, становить приблизно один на десять тисяч. Вона все одно зіграла хід, і саме цей хід виграв гру. Лі Седол, чемпіон світу, що сидів навпроти, дивився понад дванадцять хвилин, намагаючись осмислити те, що сталося. Пізніше він сказав, що в той момент зрозумів, що AlphaGo проявляє креативність. Цей єдиний матч змінив світ. Китай спостерігав, як машина домінує в найсвященнішій стратегічній грі в культурі Східної Азії, і ставився до цього як до кризи національної безпеки. Пекін розпочав масштабну інвестицію в ШІ на сотні мільярдів доларів. Глобальна гонка озброєнь у сфері ШІ, яку ми всі зараз переживаємо, почалася саме в тому готельному номері. Ось чому це зараз важливо. Майже кожна велика лабораторія ШІ у 2026 році зосереджена на збільшенні мовних моделей. Передбачте наступне слово, але робіть це краще і швидше. Хассабіс робить зовсім іншу ставку. Він стверджує, що передбачення слів ніколи не приведе до справжнього інтелекту. Чого бракує — це здатності думати наперед, досліджувати різні можливості та планувати перед тим, як діяти. Саме це AlphaGo міг зробити у 2016 році, і DeepMind тихо будує на цьому фундаменті з того часу. План полягає в тому, щоб взяти розуміння мови та світу у Джеміні та поєднати його з здатністю AlphaGo шукати і міркувати через проблеми. А потім підключіть спеціалізовані інструменти, такі як AlphaFold, які розв'язали одну з найдавніших нерозв'язаних проблем біології, використовуючи той самий основний підхід. Хассабіс заявив, що вважає, що AGI може з'явитися протягом п'яти-восьми років. І коли це станеться, це зробить Промислову революцію повільною у порівнянні. Усе це бере початок від одного каменя, покладеного на дерев'яну дошку в тихій кімнаті в Сеулі. Це був перший справжній знак того, що машини можуть робити те, що, як ми думали, можуть лише люди — вигадати ідею, про яку ніхто раніше не думав. А ті, хто його створив, тепер використовують той самий підхід, щоб створити щось набагато масштабніше.

Колишній генеральний директор Google щойно описав, як один програміст керує AI-агентом з 19:00 до 4:00 ранку. Він прокидається, снідає і переглядає те, що було винайдено за ніч. Ерік Шмідт каже, що те, що відбувається зараз, «вражає розум». Шмідт каже, що найкращі програмісти завжди цінували в десять разів більше, ніж ті, що нижче них. Це було правдою і до ШІ, але тепер ці люди стають ще ціннішими, бо лише вони можуть контролювати ці системи. Всі інші стають замінними. Справжній прогноз стосується форми всієї економіки. Шмідт каже, що ми рухаємося до невеликої кількості дуже великих компаній і величезної кількості дуже маленьких компаній. Середина зникає, бо коли ШІ може виконувати роботу, просто не потрібно так багато людей. Це вже відображається у реальних даних про найм. Дослідження Стенфорда показало зниження найму молодих розробників на 20 відсотків з кінця 2022 року. Деякі компанії стверджують, що ШІ тепер пише від 70 до 90 відсотків коду їхнього продукту. Команди, які потребували десяти молодших інженерів, тепер працюють із двома старшими та агентом ШІ. Шмідт попереджав про це вже два роки. Різниця тепер у тому, що цифри наздоганяють прогнози. Найм на початковому рівні зменшується, а кількість працівників у секторах білих комірців скорочується. А компанії, які рухаються найповільніше, не отримають другого шансу адаптуватися.

Марк Цукерберг витратив 14 мільярдів доларів, щоб найняти людину. Через дев'ять місяців він розбирає його. У 2025 році Meta придбала майже половину Scale AI і запросила 28-річного засновника Александра Ванга на посаду головного директора з AI. Він отримав суперкоманду елітних дослідників і мандат на пошук надінтелекту. Але всередині Мети зіткнення почалося дуже швидко. Старі керівники хотіли штучний інтелект, який би розвивав Facebook та Instagram. Ван хотів створити наступну модель фронтиру, а не наступний рекламний продукт. Потім пішла легенда. Лауреат премії Тюрінга Ян Лекун відмовився підпорядковуватися Вану, назвав його «молодим і недосвідченим» і покинув Meta після більш ніж десяти років. Тріщини стали публічними. До кінця 2025 року Ван, за повідомленнями, скаржився, що хватка Цукерберга душить прогрес. А в березні 2026 року Цукерберг зробив свій хід. Він створив нову організацію прикладного ШІ, підпорядковувалася іншим давнім лейтенантам і направляла ключові проєкти, людей та інфраструктуру навколо Вана. Дослідники, яких особисто завербував Ван? Тепер вони підпорядковуються іншим керівникам. Ван досі має титул головного офіцера з ШІ, але влада зникла. Інвестовано $14 мільярдів, провідний вчений у сфері ШІ зник, а сотні робочих місць скоротили через це. Це Цукерберг визнає, що його найбільша ставка не спрацювала. І він робить це так, як завжди, не звільняючи когось, а будуючи навколо нього, поки нічого не залишиться.