Разделение между диалоговыми ИИ-ассистентами и специализированными агентами для написания кода подходит к концу, заявила команда OpenAI в лице руководителя проекта Codex Тибо Сотио (Thibault Sottiaux). В интервью технологическому аналитику Мэттью Берману Сотио, ранее работавший в Google DeepMind над инфраструктурой AlphaGo, подробно описал стратегический план OpenAI по объединению Codex с ChatGPT в единый интерфейс общего искусственного интеллекта (AGI).
Сотио детально разъяснил ключевые технологические и организационные сдвиги, включая выход агентов за пределы вычислительных возможностей персональных компьютеров, внедрение сверхбыстрой генерации и практическое использование рекурсивного самосовершенствования ИИ для оптимизации серверной инфраструктуры.
Уроки Google: защита старого бизнеса против корпоративной скорости
Вспоминая свою работу в Google DeepMind до перехода в OpenAI в 2024 году, Сотио отметил, что Google разработал диалоговые языковые модели (проект LM Chat) за год до появления ChatGPT. Однако продукт так и не был выпущен на рынок из-за жесткого контроля, бюрократии и страха повредить основному поисковому бизнесу компании.
“DeepMind был невероятно творческим местом, но организация не была приспособлена для быстрых публичных релизов продуктов”, — объяснил Сотио. В отличие от Google, в OpenAI исследователи и разработчики продуктов работают в единых командах, что позволяет быстро тестировать гипотезы и выкатывать обновления пользователям, не опасаясь внутренней конкуренции со старыми сервисами.
Новое поколение агентов и ограничения персональных ПК
Текущую версию Codex Сотио назвал переходной формой. Сегодня разработчикам все еще приходится вручную настраивать файлы навыков, управлять памятью и координировать сеть под-агентов. Следующее поколение ИИ-агентов сделает эти процессы незаметными: система будет самостоятельно анализировать контекст команды, повседневные задачи и цели пользователя.
Кроме того, персональные ноутбуки становятся главным препятствием для развития ИИ. Ноутбуки спроектированы под скорость человека — его печать и восприятие. Агенты будущего, способные параллельно взаимодействовать с сотнями приложений, неизбежно перейдут в cloud-инфраструктуру, где доступны масштабируемые вычислительные ресурсы.
Сверхбыстрый режим и рекурсивный цикл оптимизации
Переход на режим Ultra Fast, который ускоряет генерацию токенов в 10–14 раз по сравнению с базовыми моделями, кардинально изменит пользовательский опыт. Вместо запуска 10–15 параллельных агентов для компенсации задержек, пользователи смогут работать с ИИ в режиме реального времени и голоса.
Сотио также подтвердил, что OpenAI уже использует рекурсивное самосовершенствование (RSI) на практике. Передовые модели компании применяются для оптимизации CUDA-ядер, стеков инференса и вычислительных кластеров. Это создает замкнутый цикл: более сильные модели повышают эффективность инфраструктуры, высвобождая мощности для обучения еще более мощных систем.