Как IBM помогает компаниям решать сложные задачи: от разработки новых косметических формул для L’Oréal до общения Ferrari с фанатами на совершенно новом уровне.
Но сегодня мы решили посмотреть шире — понять, чем IBM является в принципе.
Недавно мне удалось поговорить с человеком, который определяет будущее компании, — генеральным директором IBM Арвиндом Кришной. Мы встретились в нью-йоркском офисе IBM и обсудили будущее технологий, искусственный интеллект и квантовые вычисления, которые он считает такими же революционными, какими когда-то были полупроводники.
Я начал разговор с личного примера. У меня есть два кузена, которые проработали в IBM всю жизнь. И каждый раз, когда я спрашивал их: «Чем вообще занимается IBM?», я получал разные, довольно запутанные ответы. Поэтому я задал Арвинду простой вопрос: как бы он объяснил это в двух словах?
Ответ был таким: IBM помогает клиентам делать их бизнес лучше с помощью технологий.
Компания не навязывает один конкретный продукт и не привязывает клиентов к единственному решению. IBM выбирает те технологии, которые лучше всего подходят в данный момент — с одной целью: реально улучшить бизнес, а не просто продать очередную коробку с софтом.
Если говорить чуть глубже, сегодня IBM делает это за счёт сочетания гибридного облака, искусственного интеллекта и постепенно подводит клиентов к квантовым технологиям.
Можно ли сказать, что IBM «нейтральна»?
Да — по отношению к продуктам. Но не к технологиям и не к результату.
А что будет через 25 лет?
Возможно, IBM станет совершенно другой компанией. Может оказаться, что она будет заниматься только открытым программным обеспечением или исключительно квантовыми вычислениями. И тогда это будет уже совсем другая IBM — но с той же идеей в основе.
Если совсем упростить: IBM решает самые сложные технические задачи.
Например, именно сотрудник IBM изобрёл штрих-код. Не профессор и не учёный с десятком степеней — обычный полевой инженер. Тогда магазины хотели масштабироваться, лазеры уже существовали, но товары могли быть грязными, перевёрнутыми или повреждёнными. И он придумал простое решение — штрих-код, который навсегда изменил управление товарами по всему миру.
Мир должен знать: штрих-код придумала IBM. И, возможно, компании стоит рассказывать об этом почаще.
Мальком спросил Арвинда, с чего вообще начался его путь в IBM и чем он занимался в самом начале.
Арвинд рассказал, что пришёл в компанию в 1990 году, в исследовательский центр Томаса Ватсона. Это было время, когда компьютеры и сети только начинали объединяться в одно целое. Первые пять лет он занимался построением сетей — ещё до того, как появились ноутбуки в привычном нам виде. Тогда они только начинали выходить, примерно в 1992–1993 годах.
Уже в те годы было ясно: компьютеры станут портативными. Арвинд и его команда работали над тем, что сегодня мы называем Wi-Fi. Причём это вовсе не выглядело очевидным будущим. Внутри IBM постоянно шли споры: возможно ли вообще сделать такое устройство? Оно должно быть очень маленьким — не тяжелее 100 граммов. Логика была простой: если ноутбук весит три килограмма, зачем вешать на него ещё что-то тяжёлое?
Был и более фундаментальный вопрос: а зачем людям вообще нужен интернет без проводов? Тогда считалось нормой сидеть за столом, подключив компьютер толстым кабелем. Так работали терминалы, и большинству казалось, что этого вполне достаточно.
Арвинд провёл пять лет, с огромным удовольствием создавая прототип за прототипом, постоянно улучшая идеи и двигаясь маленькими шагами вперёд. Это была работа через эксперименты, ошибки и бесконечные итерации.
И он добавил: если бы в девяностых кто-то попытался подробно описать, какими будут следующие 30 лет технологий, ему бы просто не поверили…
Сообщение отредактировал Messi - Вторник, 06.01.2026, 19:04
Ме́сси аргентинский футболист, нападающий футбольного клуба «Барселона», с 2011 года капитан национальной сборной Аргентины. Лучший бомбардир в истории «Барселоны» и сборной Аргентины. Считается одним из лучших футболистов современности и одним из лучшиx игроков всеx времён.
Предсказания из 90-х: интернет, стриминг и фильмы по запросу
Мальком спросил Арвинда, можно ли сейчас восстановить, как он тогда представлял будущее — куда движется IBM и вся индустрия.
Арвинд ответил, что он думал не столько об отрасли, сколько о направлении самих технологий. Уже в 1990 году ему было ясно, что компьютеры и сети сольются в одно целое. Тогда это казалось странной и даже маргинальной идеей, которой придерживалась лишь небольшая группа исследователей. Но к концу девяностых стало очевидно: это и есть интернет.
Он также был уверен, что видеостриминг станет основным способом просмотра видео. И когда Мальком уточнил: «Вы правда думали так уже в 1990 году?», Арвинд ответил: «Абсолютно». Да, это заняло не пять лет, а почти двадцать, но технически всё было возможно и раньше — просто слишком дорого и сложно.
Арвинд отметил, что если бы вы работали в технологиях ещё в середине восьмидесятых, интернет не показался бы вам чем-то новым. Когда он учился в аспирантуре, у каждого на столе стоял компьютер — Apple, Mac или рабочая станция Lisp — и все они были соединены сетью. Люди спокойно отправляли электронную почту по всей стране, передавали файлы. Да, нужно было разбираться в технологиях, не было браузеров, но сама суть интернета уже существовала.
Потребовалось около десяти лет, чтобы это стало удобным для обычных людей, и ещё примерно пять лет — чтобы превратилось в бизнес. Арвинд подчеркнул важную закономерность: технологиям обычно требуется 10–15 лет, чтобы подешеветь и стать массовыми. И только оглядываясь назад, можно понять, насколько радикальными были эти изменения.
Мальком спросил: насколько далеко Арвинд тогда зашёл в своих выводах? Насколько смелыми они были?
Ответ был прост: они были довольно очевидными, если смотреть с технической стороны. Уже тогда было ясно, что линейное телевидение и вещание станут цифровыми. Поскольку кабель уже использовался для доставки контента, передача видео пакетами по кабельным сетям казалась логичным следующим шагом. А ещё в 1987 году Арвинд был уверен, что фильмы по запросу станут основным способом их просмотра.
Он подчеркнул, что лично не работал над всеми этими направлениями, но сами прогнозы не выглядели чем-то фантастическим.
Тогда Мальком задал важный вопрос: верили ли в это люди из телевизионной индустрии?
Арвинд вернулся к своему опыту с Wi-Fi. Он рассказал, что именно этот опыт сильно повлиял на его мышление. Инженеры создавали беспроводные сети и говорили рынку: «Этим будут пользоваться миллионы, десятки миллионов, а потом и миллиарды людей». А бизнес отвечал: «Мы видим рынок только среди складских работников, которые занимаются инвентаризацией».
Арвинд смотрел на это и думал: «Почему только склады? А как же обычные люди дома?» Но тогда бизнес просто не мог представить, как люди будут покупать и использовать такие технологии.
И именно тогда он понял важную вещь: недостаточно просто изобрести технологию. Нужно понимать, кому её продавать, как, через какие каналы и как сделать её достаточно простой и понятной для массового пользователя.
Он отметил, что сейчас упрощает, но в реальности это был путь длиной в пять–десять лет личного опыта и ошибок, который в итоге и привёл его туда, где он находится сегодня.
Сообщение отредактировал Messi - Вторник, 06.01.2026, 19:09
Ме́сси аргентинский футболист, нападающий футбольного клуба «Барселона», с 2011 года капитан национальной сборной Аргентины. Лучший бомбардир в истории «Барселоны» и сборной Аргентины. Считается одним из лучших футболистов современности и одним из лучшиx игроков всеx времён.
Главный разрыв: данные смотрят в прошлое, а рынки создаются в будущем
Мальком привёл исторический пример. Когда в 1870-х изобрели телефон, он почти 40 лет не становился массовым. Причина сегодня звучит абсурдно: люди, управлявшие телефонным бизнесом, не хотели, чтобы им пользовались женщины. Они боялись, что женщины будут подолгу болтать с подругами и перегружать сеть. Они просто не понимали, что именно в этом и есть суть телефона.
Мальком отметил, что подобное происходит снова и снова, и задал вопрос: почему возникает эта слепота? Почему между технологическим изобретением и общественным пониманием его ценности постоянно существует разрыв?
Арвинд ответил, что этот разрыв фундаментален. Он уходит корнями в то, как мы привыкли думать и анализировать мир — в том числе в академических дисциплинах.
Сегодня мы живём в эпоху «управления данными». Но данные по своей природе всегда смотрят в прошлое. Они анализируют существующие модели поведения и потребления. А когда вы смотрите только на прошлое, вы упускаете главное: самые ценные компании и идеи не оптимизировали существующие рынки — они создавали новые.
Именно поэтому мир так восхищается людьми вроде Стива Джобса. Он не анализировал существующий рынок — он воображал рынок, которого ещё не было.
По мнению Арвинда, настоящая большая ценность возникает только тогда, когда сходятся три вещи:
технология,
бизнес-чутьё и понимание масштабирования,
воображение, позволяющее создать новый рынок.
Все три элемента должны работать одновременно.
Мальком уточнил: получается, недостаточно просто изобрести что-то новое — нужно сразу строить бизнес-обоснование?
Арвинд ответил: да, именно так. И именно это мышление со временем привело его к нынешней роли.
Он с улыбкой вспомнил себя в 1994 году. Если бы тогда с ним заговорили о фондовом рынке, балансе или финансовых отчётах, он бы сказал: «Я знаю эти слова, могу их выучить, но я совершенно не понимаю, что они значат и зачем это вообще нужно».
Но со временем начали возникать вопросы: почему растёт стоимость компании? что на самом деле отражают акции? зачем нужен баланс и оборотный капитал?
Он понял, что готов учиться. Причём не через книги — честно говоря, книги ему казались скучными. Гораздо эффективнее было просто пойти и поговорить с финансовым экспертом, который сидит за соседним столом. Люди, которым нравится то, чем они занимаются, обычно с удовольствием делятся знаниями.
Постепенно эти люди становятся частью твоего профессионального круга. Так ты одновременно учишься, растёшь и приобретаешь новые навыки.
Арвинд отметил важную вещь: чтобы стать успешным бизнес-лидером, не нужно отказываться от того, что сделало тебя хорошим учёным. Но и нельзя использовать это как единственный инструмент. Нужно опираться на свои сильные стороны, но дополнять их другими навыками.
Можно окружить себя людьми, которым ты доверяешь. Можно развить интуицию — пусть не глубокую экспертизу во всём, но общее понимание. Он честно признаёт: в электротехнике он всегда будет разбираться глубже, чем в финансах или маркетинге. Но он не хочет их игнорировать — он хочет быть к ним любопытным.
В итоге формируется целостный системный взгляд: ты немного понимаешь всё, доверяешь интуиции и знаешь, где твои сильные стороны.
И тут Мальком вспомнил вопрос, который хотел задать раньше: что Арвинд тогда, в 1990-х, понял неправильно?
Ответ был честным: очень многое. В те годы большинство людей считали, что главными победителями станут коммуникационные компании — и на этом месте разговор только начинается…
Ме́сси аргентинский футболист, нападающий футбольного клуба «Барселона», с 2011 года капитан национальной сборной Аргентины. Лучший бомбардир в истории «Барселоны» и сборной Аргентины. Считается одним из лучших футболистов современности и одним из лучшиx игроков всеx времён.
Мальком напомнил, что в девяностых многие были уверены: главными выгодополучателями развития сетей станут телеком-компании. В них вливались огромные инвестиции, но, как мы знаем, этого не произошло.
Арвинд объяснил, что одна из главных причин — бизнес-модель. Операторы связи десятилетиями зарабатывали, беря плату «за минуту». Они делали так сто лет и просто не могли перестроить мышление. В итоге победили те, кто предложил простую идею: фиксированная цена в месяц — 30, 50 долларов и никаких ограничений. Для телекомов такой переход оказался слишком резким и психологически, и организационно.
Мальком уточнил: неужели всё сводится только к этому?
Арвинд ответил, что нет — были и более глубокие, технические причины. Он вспомнил статью человека, работавшего внутри одной из телеком-компаний, которая называлась примерно так: «Восхождение глупой сети».
Телефонные компании исходили из идеи, что сеть должна быть умной, а конечное устройство — глупым. Классический телефон действительно ничего «не знает» и ничего не делает — это просто набор реле. Вся логика находится в сети: маршрутизация звонков, управление соединениями, подавление эха.
Интернет пошёл по совершенно другому пути. Внутри он максимально простой и «глупый»: сеть просто принимает биты и отправляет их дальше. Вся интеллектуальная часть находится на краю сети — в компьютерах, серверах и устройствах пользователей.
Арвинд отметил, что это, возможно, даже более фундаментальная причина, чем бизнес-модель. Хотя и она, конечно, телекомам не помогла.
Мальком спросил: а сам Арвинд в 1990 году считал, что сеть должна быть умной или глупой?
Арвинд честно ответил, что тогда он, возможно, не формулировал это так явно. Но во всём, над чем он работал, сеть всегда была «глупой»: она просто передавала биты — и всё.
Причина была простой. Невозможно заранее представить все будущие приложения. Если вы работаете только с голосовой связью, сеть ещё может быть умной. Но если вы хотите поддерживать всё остальное — данные, видео, новые форматы и идеи, которые ещё даже не придуманы — как сеть может заранее знать обо всём этом и при этом оставаться «умной»?
И на этом моменте разговор плавно перешёл к следующей теме. Мальком заметил: «Хорошо, вы уже пять лет CEO, верно?..»
Ме́сси аргентинский футболист, нападающий футбольного клуба «Барселона», с 2011 года капитан национальной сборной Аргентины. Лучший бомбардир в истории «Барселоны» и сборной Аргентины. Считается одним из лучших футболистов современности и одним из лучшиx игроков всеx времён.
Мальком спросил Арвинда: за первые пять лет на посту CEO какое решение было самым неправильно понятым, когда в итоге он оказался прав, а окружающие считали его сумасшедшим?
Арвинд сразу вспомнил 2018 год, когда он предложил совету директоров купить компанию Red Hat. Для IBM это выглядело почти как ересь: компания десятилетиями строила бизнес на проприетарных решениях, а Red Hat — это open source.
В день объявления сделки акции IBM упали на 15%. Рынок явно не понял, что происходит. Но сегодня большинство скажет, что это было самое успешное приобретение в истории IBM — и, возможно, одно из самых успешных программных приобретений вообще.
По словам Арвинда, тогда люди не увидели главного. Миру была нужна нейтральная платформа, независимая от конкретного облака, способная работать сразу с несколькими облачными провайдерами и с локальными инфраструктурами. Нужно было не просто смотреть на то, что есть, а представить, чем это может стать.
Со временем IBM довела эту идею до состояния, при котором, по мнению Арвинда, платформа стала лидером в своём сегменте.
Мальком спросил: как он вообще пришёл к такому, по сути, «еретическому» взгляду?
Арвинд объяснил, что облако уже активно развивалось. Можно было задать очевидный вопрос: стоит ли IBM вложить гигантские деньги и включиться в гонку облачных платформ? Но даже при самом оптимистичном сценарии IBM отставала от двух лидеров как минимум на пять лет — а скорее всего, и больше. Чтобы догнать их, пришлось бы тратить по 10 миллиардов долларов в год. Многие компании так и делают, потому что считают: «Это половина рынка, мы не можем туда не идти».
Позиция Арвинда была другой. Он считал, что IBM всегда будет догоняющим игроком. В лучшем случае — далёкое третье место, в худшем — четвёртое или пятое, особенно с учётом китайских конкурентов. Тогда возникает простой вопрос: зачем играть в эту игру?
Вместо этого он предложил изменить саму постановку задачи. Не конкурировать с облачными гигантами, а стать их лучшим партнёром. В таком случае IBM могла бы ехать на волне их успеха, а не бороться с ними напрямую.
Если цель — быть лучшим партнёром, то какие технологии для этого нужны? Именно так он пришёл к идее Red Hat и гибридной платформы. Он буквально перевернул исходный вопрос — и в этом было ключевое решение.
Мальком поинтересовался, насколько сложно было убедить людей перед этим приобретением.
Арвинд ответил честно: от шести до девяти месяцев он безрезультатно бился головой о стену. Потом ещё примерно полгода ушло на то, чтобы появился импульс и несколько человек начали понимать идею.
Мальком заметил, что Арвинд, судя по всему, очень настойчив.
Арвинд согласился: он действительно настойчив и терпелив. Хотя, по его словам, он может быть и нетерпеливым, но не кричит, не ругается и не устраивает сцен. Если он считает, что компания должна что-то сделать, он может быть удивительно упрямым: «Мы это сделаем».
Мальком пошутил: если бы на сцену вывели семью Арвинда и задали им тот же вопрос, сказали бы они то же самое?
Арвинд улыбнулся: семья бы точно сказала, что он очень упрям. А вот насчёт того, что он не кричит и не бушует, — тут они, возможно, поспорили бы.
И на этом моменте разговор перешёл к следующему важному наблюдению…
Ме́сси аргентинский футболист, нападающий футбольного клуба «Барселона», с 2011 года капитан национальной сборной Аргентины. Лучший бомбардир в истории «Барселоны» и сборной Аргентины. Считается одним из лучших футболистов современности и одним из лучшиx игроков всеx времён.
Домашнее «я» и рабочее «я»: ключ к пониманию людей
Разговор подводится к неожиданному, но очень точному наблюдению из психологии: наше «домашнее я» и наше «рабочее я» почти не коррелируют друг с другом.
Человек может быть одним дома и совершенно другим на работе — по поведению, мотивации, стилю общения и принятию решений. И как только ты это понимаешь, становится гораздо проще объяснить огромное количество странностей в бизнесе, управлении и корпоративной жизни. По сути, это ключ к пониманию того, почему люди ведут себя так, как ведут, находясь внутри организаций.
Как CEO переживает большие риски (и почти не переживает)
Мальком задал последний важный вопрос: сколько времени понадобилось, чтобы доказать правоту решения с Red Hat?
Арвинд ответил, что примерно четыре–пять лет. Сделку объявили в 2018 году — акции сразу упали. В 2019 году ушёл почти год на закрытие сделки и получение всех разрешений. Если считать с лета 2019 года, когда деньги фактически были переведены, то примерно к 2023 году рынок «проснулся» и сказал: «Ладно, вы были правы. Это было отличное решение».
Мальком заметил: риск был реальный. Если бы всё пошло не так, Арвинд, вероятно, не сидел бы сейчас в этом кресле.
Арвинд подтвердил: абсолютно верно. Было два критических момента. Во-первых, если бы ещё на старте стало ясно, что идея не работает, его бы вообще не выбрали CEO. Во-вторых, если бы сделка провалилась позже, его бы просто сняли — именно поэтому срок жизни CEO часто бывает таким коротким.
Мальком спросил прямо: сколько сна вы из-за этого потеряли?
Ответ удивил: нисколько — после того, как решение было принято.
Мальком попросил совета, потому что сам он регулярно просыпается в два часа ночи из-за куда более мелких проблем.
Арвинд ответил очень честно. Да, примерно раз в неделю он тоже просыпается в 2–3 часа ночи. Мозг начинает работать, и он больше не пытается себя заставить уснуть. Он просто встаёт и начинает что-то делать. К четырём часам дня он устаёт — и это нормально. Зато ночью спит отлично.
Главное правило, которое он давно усвоил: нельзя работать в три смены подряд — рано утром, весь день и поздно ночью.
Поэтому примерно за час до сна он меняет вид деятельности. Начинает читать что-то интересное, но полностью вне работы. Это может быть биография, книга о демографии или обществе. Но он принципиально не читает про лидерство — это слишком близко. Не читает и фундаментальную науку — тоже слишком рядом с тем, чем он зарабатывает на жизнь.
Нужно что-то вне рабочих триггеров, но при этом достаточно сложное, чтобы занять мозг. Задача простая: переключить передачу.
Мальком решил задержаться на истории с Red Hat и задал ещё один вопрос. Был ли человек, которому Арвинд объяснил логику сделки, и тот сразу её понял? И сыграла ли эта поддержка важную роль?
Арвинд ответил, что внутри компании он на самом деле очень открыт. У него есть круг из примерно 6–12 человек, с которыми он регулярно и максимально честно обсуждает свои идеи. Он говорит не только о выгодах, но и о сомнениях и рисках — и при этом объясняет, почему считает, что выгоды перевешивают.
Он делает это постоянно.
Он даже назвал конкретные имена. Например, нынешний директор по персоналу Ниль, с которой их познакомил Мальком, входит в этот круг доверия ещё с 2015 года. Финансовый директор Джим Кавано — с 2013 года.
Сотрудники IBM могли бы удивиться: «А где вообще пересекались ваши пути?» Ответ простой — нигде. Но когда Арвинд начал разбираться в финансах, он просто подошёл к Джиму и сказал: «Объясни мне это. Я не понимаю, почему здесь всё устроено именно так».
И для него это стало частью пути — учиться, задавать вопросы и строить доверие внутри компании.
Учиться через диалог и окружение
Арвинд говорит: это нормально — терпеливо учиться и постепенно разбираться. Многие люди из софтверного бизнеса обсуждают с ним подобные вещи уже много лет. Он признаёт, что иногда может быть нетерпеливым или резким, но для него это всегда диалог, а не борьба.
Его позиция простая: давайте обсуждать. Если у тебя есть сильная позиция — отлично. Никто не бывает прав на 100%. Более того, если у человека есть чёткая точка зрения, значит, он смотрит на проблему с другого угла, не с его. И тогда возникает главный вопрос: чему я могу из этого научиться?
Именно так, по его словам, улучшается собственное видение.
Арвинд считает, что каждому стоит выстроить сообщество из примерно 100 человек внутри компании и 100 — за её пределами, которым можно просто позвонить и поговорить. Без формальностей. У него самого нет никаких сомнений в этом подходе.
Он привёл пример. Когда-то его познакомили с одним внешним CEO, и теперь он регулярно звонит ему и говорит: «Слушай, у тебя есть пять минут? Я думаю вот в таком направлении».
Он также поддерживает контакт с бывшим CEO Red Hat, который ушёл из IBM в 2021 году. Они созваниваются примерно раз в два–три месяца и обсуждают самые разные темы. И это взаимно: тот тоже спрашивает у Арвинда совета. Да, в трёх случаях из четырёх он может поступить по-своему, но ему важно услышать другую точку зрения — так же, как и Арвинду.
Мальком в шутку спросил: если Арвинд даст ему номер телефона, сможет ли он попасть в этот список?
Арвинд ответил с улыбкой: конечно, может.
Мальком продолжил мысль: можем ли мы вообще преуспеть, если люди, которые формируют общественное мнение, не говорят о нас и наших идеях?
И тут он сделал важное наблюдение. Даже если ты не думаешь глубоко, скажем, о физике квантовых вычислений, ты всё равно можешь глубоко думать о том, почему и в какой момент эта технология станет привлекательной для широкой аудитории.
И в этом смысле ты можешь быть гораздо лучшим мыслителем по теме, чем большинство людей, которые смотрят на неё исключительно с технической стороны.
Разговор подводит к мысли, что влияние, понимание аудитории и умение задавать правильные вопросы часто важнее узкой экспертизы.
Ме́сси аргентинский футболист, нападающий футбольного клуба «Барселона», с 2011 года капитан национальной сборной Аргентины. Лучший бомбардир в истории «Барселоны» и сборной Аргентины. Считается одним из лучших футболистов современности и одним из лучшиx игроков всеx времён.
«Сейчас как в 1995-м: будет много слёз, но победители заберут всё»
Арвинд начинает с важной ретроспективы. Если бы в начале 90-х, когда только появлялся стриминг и цифровые технологии, в советах директоров телеканалов сидели люди из технологической среды, многое могло бы пойти иначе. Но этого почти нигде не было.
Он на 100% уверен: в 1990 году советы директоров состояли из людей, похожих друг на друга — с одинаковым бэкграундом и мышлением. И именно это стало одной из причин, почему традиционные медиа проиграли технологическим компаниям.
Дальше разговор переходит к настоящему моменту.
Сегодня вокруг технологий — особенно вокруг ИИ — огромный хайп. И возникает логичный вопрос: что мы сейчас переоцениваем, а что, наоборот, недооцениваем?
Арвинд предлагает вернуться в 1995 год.
По его мнению, текущий момент максимально похож именно на появление интернета. Все последующие технологические волны были меньше по масштабу: мобильные технологии, стриминг, социальные сети — всё это значимые, но всё же более локальные изменения. Интернет же был настоящим цивилизационным переломом.
В конце 90-х — начале 2000-х тоже говорили, что вокруг слишком много шума, пузырь и переоценка. Но сегодня очевидно: интернет превзошёл все ожидания — и даже больше.
Да, тогда 8 из 10 компаний, в которые активно инвестировали, обанкротились. Но Арвинд считает это не проблемой, а огромным плюсом американской инвестиционной системы. Инвестиции всё равно были сделаны. Активы никуда не исчезли — их просто купили «по 10 центов за доллар» те, кто позже сумел на этом заработать.
А оставшиеся 2 из 10 компаний окупили весь вложенный капитал того периода. Если взять хотя бы Amazon и Alphabet (Google), только эти две компании, по его мнению, могли покрыть весь объём инвестиций конца 90-х.
И ровно то же самое произойдёт сейчас. Будет много слёз, много закрывшихся компаний, но в совокупности — огромный успех.
Арвинд подчёркивает: это фундаментальное отличие американской модели от большинства других стран, где пытаются спасти всех. В итоге происходит размывание ресурсов, снижение эффективности — и это ужасно.
А здесь система просто работает так, как должна.
Так было всегда:
1. с железными дорогами
2. с электрификацией
3. с телефонной связью
4. с нефтью
5. с потребительскими товарами
Этот список можно продолжать бесконечно.
Система направляет капитал туда, где есть большие рынки, и не боится краткосрочного переинвестирования. Это усиливает конкуренцию и ускоряет инновации. То, что раньше занимало 20 лет, теперь занимает пять — и победители появляются сами.
Арвинд говорит, что видел это собственными глазами. Он вырос в Ватерло — городе, где родилась BlackBerry. В своё время там работали практически все. Пик BlackBerry, по его словам, стал лучшим, что случилось с Ватерло: город получил не только капитал, но и талант. А потом эти умные люди пошли дальше и создали множество других компаний, занявшись ещё более интересными проектами.
После этого Мальком возвращает разговор к главному вопросу: есть ли сейчас направление, которое мы недооцениваем?
Арвинд отвечает прямо: он не считает, что ИИ недооценён. Если посмотреть на объёмы капитала и количество проектов, масштаб просто колоссальный.
Но проблема в другом.
Многие компании внедряют ИИ не там, где нужно. Они гоняются за «блестящими экспериментами», красивыми демо и PR-эффектом. При этом уже сегодня существует масса базовых процессов, где ИИ может реально улучшить бизнес — эффективно, системно и масштабируемо.
Его единственный совет звучит жёстко и практично: выбирайте области, которые можно масштабировать.
Увлекайтесь “игрушками” на стороне
Арвинд предупреждает: не зацикливайтесь только на текущих метриках и рутинных процессах. Он приводит конкретные примеры:
Если компания сегодня тратит больше 10% ресурсов на клиентскую поддержку, которые были 10 лет назад, значит она уже отстаёт минимум на 5 лет.
Если компания не использует технологии для того, чтобы разработчики стали хотя бы на 30% продуктивнее, чтобы потом выйти на 70% (не сокращая людей, а делая больше софта), она тоже отстаёт.
И по его оценке, только около 5% компаний соответствуют этим базовым требованиям.
Квантовые технологии — недооценённый ресурс
Дальше Арвинд делает мощное сравнение:
Квантовые технологии сейчас находятся там же, где GPU и искусственный интеллект были в 2015 году.
То есть это стадия, когда технологии ещё не дают решающего преимущества, но уже нужно с ними экспериментировать.
Его мысль проста, но важна:
Если вы начнёте работать с квантовыми технологиями сегодня, через пять лет будете готовы воспользоваться их потенциалом, когда они станут критически важными.
Сейчас многие думают: «Вот бы я начал этим заниматься в 2015 году», а не ждут до 2022 или позже.
Именно на этом этапе закладывается будущее лидерство.
Арвинд добавляет, что квантовые технологии ещё не дают моментального эффекта, но их изучение и внедрение сейчас — это стратегическая инвестиция, которая через годы принесёт огромное преимущество.
Он уточняет, что это только часть разговора, а дальше в интервью планируется обсуждение ИИ и его практических применений, в рамках серии IBM SmartS.
Ме́сси аргентинский футболист, нападающий футбольного клуба «Барселона», с 2011 года капитан национальной сборной Аргентины. Лучший бомбардир в истории «Барселоны» и сборной Аргентины. Считается одним из лучших футболистов современности и одним из лучшиx игроков всеx времён.
IBM сотрудничает с Кенией для борьбы с вырубкой лесов.
Используют спутниковые данные NASA + большие языковые модели, чтобы точно определить, где и какие деревья сажать (точность 10×10 м).
Получается детальный план восстановления экосистемы.
Арвинд отмечает, что реальная отдача ИИ может быть выше в развивающихся странах, чем в развитом мире.
Другие примеры:
Прецизионное сельское хозяйство — оптимизация пестицидов, удобрений, орошения.
Удалённая медицина и телемедицина — позволяет обеспечить доступ к услугам там, где людей и инфраструктуры мало.
Разница проблем: развитые vs развивающиеся страны
В развитом мире ключевая проблема — сокращение населения:
Европа и США имеют коэффициенты рождаемости ниже уровня воспроизводства.
Это создаёт дефицит рабочих рук и специалистов.
В развивающихся странах ИИ и цифровые технологии дают доступ к инструментам, которые раньше были недоступны по цене, создавая огромную социальную и экономическую ценность.
Почему IBM не гонится за B2C-чатботами
IBM не B2C-компания, фокус на корпоративных клиентах (B2B).
В B2C чатботах логика другая:
Чем больше пользователей, тем выгоднее делать больше функций, даже если это снижает эффективность и требует огромных вычислений.
В B2B же цель решать конкретные задачи для компаний, например:
Ме́сси аргентинский футболист, нападающий футбольного клуба «Барселона», с 2011 года капитан национальной сборной Аргентины. Лучший бомбардир в истории «Барселоны» и сборной Аргентины. Считается одним из лучших футболистов современности и одним из лучшиx игроков всеx времён.
Узкое место ИИ: LLM не ведут к AGI, нужен слой знаний
Большие языковые модели (LLM) продолжают привлекать внимание как блестящий объект технологий. «Люди спрашивают: “Почему у вас нет своей версии GPT? Вы используете чат GPT?” — признается Арвинд. — Я пробовал его. Задал простой, на мой взгляд, вопрос — и получил вымышленные данные о десяти людях. Опыт оказался плохим».
По мнению эксперта, это отражает фундаментальную проблему всех LLM. «Суть в функции вознаграждения, ориентированной на намерение пользователя. Если модель считает, что выдуманный ответ удовлетворит пользователя, как её остановить? Это ничем не отличается от умного студента, который не знает ответа, но мастерски выкручивается», — поясняет он. Арвинд сравнивает LLM с «умным Гансом» — лошадью, которая казалась говорящей, но на самом деле имитировала поведение ради похвалы хозяина.
Эксперт считает, что текущие LLM не приведут к суперинтеллекту или истинному AGI. «Это лишь постепенные, инкрементальные улучшения. Настоящий прорыв возможен, если объединить большие языковые модели с реальным слоем знаний, чтобы информация не открывалась статистически заново при каждом вопросе».
Кроме того, по его мнению, есть огромный потенциал для повышения эффективности: «Мы могли бы сделать вычисления в тысячу раз дешевле и энергоэффективнее. Это радикально увеличило бы использование технологий».
Однако сегодня разработчики в основном не работают над ключевыми направлениями: прогресс в полупроводниках, программном обеспечении и алгоритмах практически остановился. «Все гонятся за быстрым эффектом, и эффективность перестает быть приоритетом. Появляется ощущение: если мы не будем делать то же самое, останемся позади», — заключает он.
Когда речь заходит о больших языковых моделях и их применении, эксперт отмечает проблему чрезмерного инвестирования: «У людей никогда не было дефицита денег. Никогда. Но это именно следствие чрезмерного вложения капитала в эту область».
Он сравнивает ситуацию с интернет-бумом: «Если из десяти стартапов лишь два преуспеют, как гарантировать или хотя бы увеличить шансы попасть в число этих двух? Остановиться и сказать: “Я хочу стать более эффективным” — это не стратегия победы. Сначала нужно побеждать, а уже потом думать об эффективности».
Арвинд подчеркивает, что внимание к эффективности и рациональному использованию ресурсов приходит лишь после того, как компания или технология доказала свою ценность и заняла лидирующую позицию на рынке.
Сообщение отредактировал Messi - Вторник, 06.01.2026, 20:21
Ме́сси аргентинский футболист, нападающий футбольного клуба «Барселона», с 2011 года капитан национальной сборной Аргентины. Лучший бомбардир в истории «Барселоны» и сборной Аргентины. Считается одним из лучших футболистов современности и одним из лучшиx игроков всеx времён.
Квантовые вычисления — любимая тема эксперта. «В истории вычислений было всего два типа машин», — объясняет он. «С 1945 года и до примерно 2020-го существовали только классические компьютеры. Затем появились GPU и искусственный интеллект, которые позволили решать задачи, крайне сложные для обычных машин».
Квантовые вычисления, по его словам, представляют собой третий тип вычислений. «Да, физические термины вроде суперпозиции и запутанности звучат впечатляюще, но для меня главное — это новый тип математики, который открывает алгоритмы, недоступные предыдущим системам».
В отличие от ИИ и классических вычислений, квант ориентирован не на обработку больших данных, а на чистую вычислительную мощность. Он позволяет решать задачи, которые обычным методам неподвластны.
«Пару месяцев назад я побывал в исследовательском центре Ватсона, где стоят эти впечатляющие машины. Сейчас мы находимся примерно в 3–5-летнем горизонте от того момента, когда квант шокирует людей», — говорит эксперт. Шокировать означает продемонстрировать возможности, которые ранее считались невозможными.
Пример на практике: HSBC недавно опубликовал результаты эксперимента, где торговля облигациями с помощью квантового компьютера оказалась на 34% точнее прежней техники. «Это колоссальный эффект для отрасли, где обычно точность измеряется долями процента. Представьте: один базисный пункт в финансовой системе равен примерно 13 миллиардам долларов. Если вы улучшаете цену на один пункт, вы просто забираете рынок».
Эксперт также видит потенциал квантов в материаловедении: «Можем ли мы создать лучшую батарею или твердотельную батарею с минимальным риском возгорания? Классические компьютеры для этого слишком медленные, потому что нужно рассматривать огромное пространство состояний — два в степени 100 для сотен электронов. Квантовый компьютер работает напрямую в этом пространстве и решает задачу мгновенно».
По его мнению, именно это делает квантовые вычисления принципиально новым инструментом: они предлагают иной тип математики и возможность решать задачи, недоступные ни классическим компьютерам, ни существующим методам ИИ.
Квантовые вычисления обещают радикально ускорить решение задач, которые сегодня занимают годы. Эксперт поясняет: «Вы берёте задачу, которая традиционно требует огромных ресурсов, и сокращаете её решение до нескольких секунд. Это как если бы появился новый язык — и задачи, заточенные под него, решаются почти мгновенно».
Пример на практике: представим почтовую службу в стране среднего размера. Сейчас она сжигает около миллиарда галлонов топлива в год для доставки писем и посылок. Оптимизация маршрутов традиционными методами позволяет приблизиться к оптимуму на 20%. «Если квантовый компьютер добавит ещё 10%, это экономия примерно 100 млн галлонов топлива, или около 800 млн фунтов для одной организации всего за год. И это без учёта сопутствующих эффектов: углеродного следа, износа транспорта, сокращения пробега».
Квантовые вычисления уже привлекают внимание государственных и частных организаций. Нью-Йорк, например, запустил специальную программу и создал центр квантовых алгоритмов при поддержке университетов и губернатора штата. Сейчас около 200 клиентов IBM работают с квантовыми технологиями на ранних этапах, проводя небольшие эксперименты и формируя интуицию для будущих применений.
«Если компания в батарейном бизнесе не связывает свои исследования с квантовыми вычислениями, через десять лет она может оказаться вне игры», — предупреждает эксперт. По его оценке, квантовые вычисления по значимости для индустрии сравнимы с изобретением полупроводников: «Если бы они исчезли, современная жизнь просто остановилась бы — нет электричества, нет автомобилей, нет стриминга».
Он проводит аналогию с интернетом середины 90-х. Технология уже существовала, но оставалась недоступной для широкой аудитории, пока браузер Netscape не сделал её понятной и удобной. «Для квантовых вычислений такой момент наступит через 4–5 лет. Сегодня о них мало говорят, потому что новый тип математики понятен лишь специалистам», — говорит эксперт.
Инвестиции IBM в квантовые технологии начались ещё в 2015 году, когда он возглавлял исследовательское подразделение компании. «Тогда это был не крупный проект, а проверка возможностей: может ли компьютер работать автономно, можно ли создать программное обеспечение, доступное для непрофессионалов? За 3–4 года мы получили уверенность в успешности эксперимента и начали расширять направление, превращая его в стратегическую ставку компании».
Когда IBM поняла, что квантовые вычисления станут «большой ставкой» компании, перед руководством встал непростой вопрос: сколько ресурсов, людей и времени выделить на этот прорывной проект? Эксперт объясняет, что решение принимается на трёх уровнях.
Первый — подбор ключевых специалистов. «Если бы я мог найти больше таких людей, я бы нанял их всех, — говорит он. — Они редки, их просто очень мало». Второй уровень — соблюдение сроков. Слишком сильное давление на команду может привести к чрезмерным рискам и провалу проекта. «Это искусство баланса: давить достаточно, чтобы команда оставалась впереди, но не настолько, чтобы вынудить её обещать невозможное», — уточняет он.
Третий уровень — управленческое чутье. Руководитель должен постоянно оценивать, не перегибает ли он палку. «Важно, чтобы команда могла открыто возражать и отстаивать свою позицию. Именно тогда вы находите золотую середину давления».
Принцип работы с командой прост: люди должны хотеть двигаться быстрее, но в пределах возможного, при этом оставаясь честными с лидером. «Когда я задаю вопросы, мне не нужно заходить в офис в субботу вечером, чтобы проверить, что они делают. Они сами следят за конкурентами, за научными публикациями, за развитием науки», — говорит эксперт. И в этом, по его мнению, заключается секрет успешного управления инновационным проектом.
Оценивая собственную работу, он признаётся: «Это самая интересная работа, которую я когда-либо выполнял. Пока я помогаю компании развиваться и делаю наших клиентов довольными, я получаю удовольствие. Если этого не происходит, значит, её должен делать кто-то другой».
Интервью завершилось словами благодарности и аплодисментами, а аудитория осталась впечатлена сочетанием стратегического видения, управленческого чутья и глубокого понимания технологий, которые IBM внедряет сегодня.
Ме́сси аргентинский футболист, нападающий футбольного клуба «Барселона», с 2011 года капитан национальной сборной Аргентины. Лучший бомбардир в истории «Барселоны» и сборной Аргентины. Считается одним из лучших футболистов современности и одним из лучшиx игроков всеx времён.
